The aim of this study is to a study on the effects of fertile women on the low fertility in Korea. It is designed to research a model and established hypothesis with emphasis on major variables based on theoretical discussions. However, the result of the study is as follows. Firstly, this brought in delivery avoid phenomenon thus resulting in lower delivery phenomenon. The government should propose reasonable solutions to persuade female personal value and important elements of delivery rate at the same time. Secondly, Patriarchal stereotypes weighting household labor to female traditionally pressures working female with double burden as dual stance of work and family worsen the delivery will. Such atmosphere within a family generates female with an ability to get pregnancy to avoid marriage and delivery. Lastly, the research has pointed out the delivery support policy as most ineffective policy among government policies. To solve this problem, the government policy to recover delivery rate must be reviewed continuously and to be exercised immediately.
In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.1-7
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2023
TCP is considered a major candidate transport protocol even for constrained IoT networks due to its ability to integrate into the existing network infrastructures. Since TCP implementations such as uIP TCP often allow only a single TCP segment per connection to be unacknowledged at any given time due to resource constraints, the congestion control relies only on RTO management. In our previous work, to address the problem that uIP TCP performs poorly particularly when a radio duty cycling mechanism is enabled and the hidden terminal problem is severe, we proposed a RTO scheme for uIP TCP and validated the performance through Cooja simulation. In this study, we investigate the effect of other factors that were not considered in our previous work. More specifically, the effect of traffic intensity, the degree of the hidden terminal problem, and RDC is investigated by varying the offered load and the transmission range, and the RDC channel check rate. Simulation results imply that we need to further investigate how to improve TCP performance when the radio duty cycling mechanism is used.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2020.11a
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pp.55-56
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2020
The construction industry has the highest occupational fatality and injury rates related to accidents of any industry. Accordingly, safety managers closely monitor to prevent accidents in real-time by installing surveillance cameras at construction sites. However, due to human cognitive ability limitations, it is impossible to monitor many videos simultaneously, and the fatigue of the person monitoring surveillance cameras is also very high. Thus, to help safety managers monitor work and reduce the occupational accident rate, a study on object recognition in construction sites was conducted through surveillance cameras. In this study, we applied to the instance segmentation to identify the classification and location of objects and extract the size and shape of objects in construction sites. This research considers ways in which deep learning-based computer vision technology can be applied to safety management on a construction site.
A real-time PCR assay was developed and validated inhouse specifically for the detection of Clostridium perfringens (Cl. perfringens) in meats and vegetables by comparing with the culture method. The detection limit of the real-time PCR assay in phosphate-buffered saline was $10^2$ CFU/ml. When the two methods were compared in food samples inoculated with Cl. perfringens, the culture method detected 52 positives, whereas real-time PCR detected 51 positives out of 160 samples. The difference was without statistical significance (p>0.05). Real-time PCR assay is an option for quality assurance laboratories to perform standard diagnostic tests, considering its detection ability and time-saving efficiency.
Various LIDs with natural water circulation function are applied to reduce urban environmental problems and environmental impact of development projects. However, excessive Infiltration and evaporation of LID facilities dry the LID internal soil, thus reducing plant and microbial activity and reducing environmental re duction ability. The purpose of this study was to develop a real-time measurement system with complex sensors to derive the management plan of LID facilities. The test of measurable sensors and Internet of Things (IoT) application was conducted in artificial wetlands shaped in acrylic boxes. The applied sensors were intended to be built at a low cost considering the distributed LID and were based on Arduino and Raspberry Pi, which are relatively inexpensive and commercialized. In addition, the goal was to develop complex sensor measurements to analyze the current state o f LID facilities and the effects of maintenance and abnormal weather conditions. Sensors are required to measure wind direction, wind speed, rainfall, carbon dioxide, Micro-dust, temperature and humidity, acidity, and location information in real time. Data collection devices, storage server programs, and operation programs for PC and mobile devices were developed to collect, transmit and check the results of measured data from applied sensors. The measurements obtained through each sensor are passed through the Wifi module to the management server and stored on the database server in real time. Analysis of the four-month measurement result values conducted in this study confirmed the stability and applicability of ICT technology application to LID facilities. Real-time measured values are found to be able to utilize big data to evaluate the functions of LID facilities and derive maintenance measures.
The college students who have relatively weak academic background feel more difficult in learning programming language grammars and programming skills in introductory course. At the end of semester, most of students had the negative attitude to programming and only a few students could write the programs for the given problems because they spent most of time to learn grammars instead of learning problem solving skills and logics. In this study, we propose to use Scratch in introductory programming course to help students to understand grammars and problem solving skills. It's necessary to educate first-time programmers how to solve the problems before they learn grammars of the programming language in their first programming language course. This paper shows that Scratch allows students not only to learn problem solving skills in programming but also to motivate students themselves in the class.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.625-631
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2002
In the previous study, a polishing robot system was developed to automate the polishing process and to cope with the shortage of skilled workers. This polishing robot system has several advantages: reduced time for setting polishing work, decreased labor costs, effective operation, continuous polishing work without an operator, improved machine accuracy, and the ability to polish a free curved surface die. However, still the problem remains that a worker must stay to monitor the polishing process in the poor working conditions for a long time. Nowadays some advanced manufacturing companies need to find a way to check the performance of their production equipments and plants from remote sites. Thus, this study constructed the communication network and developed the monitoring programs (a servo program and a client program) to operate the polishing robot from remote sites. Using these programs, workers are able to monitor and control the polishing robot on the web page, in any place where internet service is possible. To guarantee a stable operation in spite of a variable computer operating environment, the monitoring system is implemented in Java. The experimental results showed that the developed monitoring programs provided a stable communication.
This research does focus on realization of customizing recommendation service that all of formal, or informal learning is accomplished at real time according to worker's current situation or business context corresponding with the individual ability and the learning progress at industry or education field. For this, we designed the customizing intelligent recommendation system based on compound knowledge that workers can listen to coaching advices at real time and to retrieve and recommend multidimensional relation easily. Also, we constructed the repository based on compound knowledge and process engine for efficient management of compound knowledge. In specific industry, expert solution or coaching service will be created using the knowledge which is accumulated in long-term.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.16
no.1
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pp.83-97
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2013
This study was carried out to suggest an experimental base in selecting the drought resistance of plants. Adopting the natural drought method, this paper studies the drought resistance of 12 kinds of ground cover plants. focusing on analyzing the changes of relative water content on leaf, relative electric conductivity and chlorophyll content in 12 kinds of plants, and and the relation between soil water content under drought stress. The drought resistance of the plants were subject to laboratory and rooftop drought resistance treatments. The Logistic model of nonlinear regression analysis was used to evaluate the lethal time that were predicted with the range of 10.4~30.1d on roof top, and 19.5~39.0d on hothouse. The result shows that with the increase of stress time, relative water content and chlorophyll content on leaf were in a downward trend; the relative electric conductivity was upward tendency. Among 12 species of ground cover plants, exclude Pulsatilla koreana, Ainsliaea acerifolia were selected for rooftop plants because they showed resist drought strongly and took adaptive ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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