This paper presents several reasons for the necessity of archaeological hands-on training and strategies for its implementation. First, it is necessary to produce a specialized manual for local cultural heritage education that can enhance the specialization and educational effectiveness of archaeological experience education. In addition, in order to secure professionalism in hands-on education and conduct it systematically, the ability of instructors to conduct education is important, so instructor competence reinforcement education needs to be conducted regularly. In addition, hands-on education needs a strategy of planning and content development of archaeological education programs, with consideration given to the subjects of learning, and the establishment of a cooperative network. It is time to cooperate with various experts to establish an education system necessary for cultural heritage education in the region and develop customized content for local archaeological heritage supplementary textbooks. Finally, due to Covid-19, we agonized over effective education plans for online archaeological heritage education, which requires active interaction class design and a strategy to promote interaction between professors and learners. In addition, such archaeological heritage education should be compatible with the goal of providing customized lifelong education.
In this study, we tried to improve the performance of the existing U-net-based deep learning rainfall prediction model, which can weaken the meaning of time series order. For this, ConvLSTM2D U-Net structure model considering temporal consistency of data was applied, and we evaluated accuracy of the ConvLSTM2D U-Net model using a RainNet model and an extrapolation-based advection model. In addition, we tried to improve the uncertainty in the model training process by performing learning not only with a single model but also with 10 ensemble models. The trained neural network rainfall prediction model was optimized to generate 10-minute advance prediction data using four consecutive data of the past 30 minutes from the present. The results of deep learning rainfall prediction models are difficult to identify schematically distinct differences, but with ConvLSTM2D U-Net, the magnitude of the prediction error is the smallest and the location of rainfall is relatively accurate. In particular, the ensemble ConvLSTM2D U-Net showed high CSI, low MAE, and a narrow error range, and predicted rainfall more accurately and stable prediction performance than other models. However, the prediction performance for a specific point was very low compared to the prediction performance for the entire area, and the deep learning rainfall prediction model also had limitations. Through this study, it was confirmed that the ConvLSTM2D U-Net neural network structure to account for the change of time could increase the prediction accuracy, but there is still a limitation of the convolution deep neural network model due to spatial smoothing in the strong rainfall region or detailed rainfall prediction.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.105-112
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2021
In the era of big data, interest in data is exploding. In particular, the development of the Internet and social media has led to the creation of new data, enabling the realization of the era of big data and artificial intelligence and opening a new chapter in convergence technology. Also, in the past, there are many demands for analysis of data that could not be handled by programs. In this paper, an analysis model was designed and verified for classification of unstructured data, which is often required in the era of big data. Data crawled DBPia's thesis summary, main words, and sub-keyword, and created a database using KoNLP's data dictionary, and tokenized words through morpheme analysis. In addition, nouns were extracted using KAIST's 9 part-of-speech classification system, TF-IDF values were generated, and an analysis dataset was created by combining training data and Y values. Finally, The adequacy of classification was measured by applying three analysis algorithms(random forest, SVM, decision tree) to the generated analysis dataset. The classification model technique proposed in this paper can be usefully used in various fields such as civil complaint classification analysis and text-related analysis in addition to thesis classification.
This study was carried out to understand China's earthquake governance and role-sharing, and to strategically use it for research cooperation in related fields with China. The characteristics of China's national earthquake governance and role-sharing are detailed in this study. First, unlike Korea, China's geoscience and earthquake research fields are separate, and are clearly distinguished from other fields of science and technology. They hold a higher status compared to other fields in China. Second, China's provincial earthquake agencies simultaneously carry out related tasks under the dual supervisory management system of the central and provincial governments. Third, the China Earthquake Administration (CEA) has the authority to do research and development, manpower training, and degree conferment, which are centered on directly affiliated institutions. Fourth, China carries out similar functions in directly affiliated institutions of the CEA and the China Geological Survey (CGS), and affiliated institutions of the Chinese Academy of Sciences (CAS), respectively. Fifth, the CEA is continuously expanding the seismic observation network that connects the vast land of the country. Sixth, China is considered to have detailed structures of earthquake-related laws and regulations. Given China's earthquake governance and role-sharing, it is considered that the possibility of success in research cooperation is high if Korea first determines whether it is under the jurisdiction of the CGS, CEA, and CAS, depending on the specific field.
This article aims to analyze main features of activation policy and compare major programmes in terms of their impact on employment performances in Korea. Since the introduction of National Basic Living Security Act in 2000, a series of activation policies have been in place for social assistance recipients, low-income employees, and youth unemployed by means of providing tailored employment and social services via in-depth counselling and case management. These activation policies carry both enabling and demanding elements: requiring programme participation in exchange for public assistance benefit receipts on the one hand, and providing various social services to remove barriers to employment through case management on the other hand. Therefore, it merits attention to analyze how various features of activation programmes affect employment outcomes, the effectiveness of delivery system and policy instruments as well. In analyzing employment outcomes of activation policy of which main characteristics lie in provision of employment and social services, this article points out the features and policy instruments of the activation policy that contribute to labor market entry of public assistance recipients and low income employees. In addition, it also delineates the determinants of exit from benefit receipts. Results from statistical analysis show that activation policy with intense employment service helps both benefit recipients and low income employees enter into the labor market at a faster rate. However, tailored social service provision enables social assistance recipients to exit from benefit receipts. These results suggest theoretical and policy relevant implication in regards to redesigning the delivery mechanisms and service instruments of activation policy.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.3
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pp.99-108
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2021
There are unrestricted conditions on the driver's face inside the vehicle, such as changes in lighting, partial occlusion and various changes in the driver's condition. In this paper, we propose a face identification system in an unrestricted vehicle environment. The proposed method uses a near-infrared (NIR) camera to minimize the changes in facial images that occur according to the illumination changes inside and outside the vehicle. In order to process a face exposed to extreme light, the normal face image is changed to a simulated overexposed image using mean and variance for training. Thus, facial classifiers are simultaneously generated under both normal and extreme illumination conditions. Our method identifies a face by detecting facial landmarks and aggregating the confidence score of each landmark for the final decision. In particular, the performance improvement is the highest in the class where the driver wears glasses or sunglasses, owing to the robustness to partial occlusions by recognizing each landmark. We can recognize the driver by using the scores of remaining visible landmarks. We also propose a novel robust rejection and a new evaluation method, which considers the relations between registered and unregistered drivers. The experimental results on our dataset, PolyU and ORL datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.888-895
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2020
In the construction industry, off-site construction (OSC) is drawing attention as a production method due to changes in working hours and the supply and demand of manpower. In 1991, there was a policy of spreading and expanding the use of precast concrete (PC) apartment homes, but they have not been actively used so far since they were discontinued due to quality problems. In this study, policy tasks were analyzed to motivate the application of OSC-based PCs in the apartment housing sector, and policy directions were derived by conducting focus group interviews (FGI). Nine policies are suggested regarding the following topics: PC apartment supply quantity provision, priority application of public housing, priority supply of public housing, preferential floor area ratio, funding, tax support, improvement of business area structure, improvement of delivery method, factory certification system, and training of experts. The results of the FGIs are as follows. First, in order to revitalize PC apartment homes, leading efforts from the public sector are required. Second, rather than reorganizing the business sector or introducing a new delivery method, a policy direction that induces the strengthening of cooperation is desirable. Third, PC activation should be promoted on an institutional basis for securing appropriate construction costs and quality.
Kim, Eun-Bee;Cho, Dae-Yeon;Roh, Kyung-Ran;Oh, Seok-Young;Park, Kee-Burm;Ryoo, Joshua;Kim, Jhong-Yun
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.3
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pp.247-259
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2021
This study aimed to look for educational ways to prepare for the future society for education and people of talent who will lead the post-COVID-19 era. To this end, the factors necessary for the type of future talent in the post-COVID-19 era were identified by analyzing Big data. Based on the deducted factors composing the type of talent in the post-COVID-19 era, policy direction according to the emergence of the post-COVID-19 era were deducted through the interviews with the group of experts and delphi survey, and on the basis of this, this study sought for"a plan for the educational change in line with cultivation of people of talent in the post-COVID-19 era. The results of this study are as follows. First, through the big data analytics and analysis of the interviews, convergence, ICT utilization ability, creativity, self-regulated competency and leadership were found to be the factors necessary for the type of talent in the post-COVID-19 era. Second, it considered the innovation of digital education system and the support for vulnerable classes as the issue for cultivation of people of talent in the post-COVID-19 era. Third, the most important policy with regard to the educational direction for cultivation of people of talent in the post-COVID-19 era was cultivation of convergence talents. Convergence is a very important variable in the post-COVID-19 era since it creates new values by connecting things that are separated from each other. Hopefully, this study will build a basis for competency development, education and training in preparation for the post-COVID-19 era.
This study applied Flipped Learning teaching and learning method to Basics Cooking Practice Subject using YouTube. The purpose of this study is to investigate whether the curriculum is properly progressing by grasping the effects of before and after learning and analyzing learners' subjectivity through the learning process. The investigation period was conducted from August 01, 2020 to September 10, 2020. According to the research design of Q Methodology, it was divided into five stages: Q sample selection, P sample selection, Q sorting, coding and recruiting, conclusion and discussion. As a result of the analysis, the first type (N=5): Prior Learning effect, the second type (N=7): Simulation practice effect, and the third type (N=3): self-efficacy effect. As a result, by applying the flipped learning teaching method of the Basics Cooking Practice Subject using YouTube, positive effects such as inducing interest in the class and increasing confidence were found in active learners, but some learners lacked understanding of the system of the class operation method. However, the lack of number of training sessions compared to other subjects is considered to be a solution to be solved later.
Kim, Dong Hyun;Yoo, Hyung Ju;Shin, Hong-Joon;Lee, Seung Oh
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.1
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pp.47-56
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2022
Recently, water resources and energy policies such as integrated water management and carbon neutrality are changing rapidly. There is an opinion that the value of hydropower reservoirs related to these policies should be re-evaluated. In the past, they have contributed to flood control in addition to electricity generation, such as operating at a limited water level during the flood season, but loss of power generation is inevitable with this operation. Therefore, this study introduced the concept of resilience to the hydropower generation system to minimize the power loss. A framework for evaluating the power generation performance of them was presented by defining the maximization of electricity sales as performance. Based on the current procedure of multiple operation plan, a scenario was established and simulation was performed using HEC-5. As a result of applying to the framework, it was confirmed that the power generation performance according to each scenario was evaluated as an important factor. And it was confirmed that the performance of flood control and water use could also be evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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