The number of theoretical orientations and approaches in music therapy has risen sharply. This development of new theories may contribute to the advancement of specific therapeutic techniques; however, it can also lead to increased confusion for consumers and professionals for clinical and practical reasons. Due to these concerns, therapists often debate questions such as the following: what is the most effective therapeutic approach, what is the most ethical and professional course of action when clients do not appear to benefit from therapy, and is it possible to integrate ideas and techniques from multiple frameworks and theories in order to better serve the client? This paper describes a new way of thinking for music therapists called Integral Thinking in Music Therapy (ITMT), proposed by Kenneth Bruscia as a comprehensive approach to addressing the clinical needs of the client. ITMT is a way of thinking that embraces existing models and theories, suggests when a particular approach is indicated with its own value, and helps us to move away from one-way thinking to a more comprehensive approach in order to better serve our clients. This article illustrates the basic premise and clinical application as well as a hypothetical application of ITMT based on an actual case study.
This paper has suggested the methodology for the frontier portfolios and the optimal portfolio under the mean-VaR framework, not assuming the normal distribution and considering the investor's preferences for the higher moments of return distributions. It suggested the grid and rank approach which did not need an assumption about return distributions to find the frontier portfolios. And the optimal portfolio was selected using the utility function that considered the 3rd and the 4th moments. For the application of the methodology, weekly returns of the developed countries index, the emerging market index and the KOSPI index were used. After the frontier portfolios of the mean-variance framework and the mean-VaR framework were selected, the optimal portfolios of each framework were compared. This application compared not only the difference of the standard deviation but also the difference of the utility level and the certainty equivalent expressed by weekly expected returns. In order to verify statistical significances about the differences between the mean-VaR and the mean-variance, this paper presented the statistics which were obtained by the historical simulation method using the bootstrapping. The results showed that an investor under the mean-VaR framework had a tendency to select the optimal portfolio which has bigger standard deviation, comparing to an investor under the mean-variance framework. In addition, the more risk averse an investor is, the bigger utility level and certainty equivalent he achieves under the mean-VaR framework. However, the difference between the two frameworks were not significant in statistical as well as economic criterion.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.1
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pp.9-18
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2018
Enhancing performance of big data analytics in distributed environment has been issued because most of the big data related applications such as machine learning techniques and streaming services generally utilize distributed computing frameworks. Thus, optimizing performance of those applications at Spark has been actively researched. Since optimizing performance of the applications at distributed environment is challenging because it not only needs optimizing the applications themselves but also requires tuning of the distributed system configuration parameters. Although prior researches made a huge effort to improve execution performance, most of them only focused on one of three performance optimization aspect: application design, system tuning, hardware utilization. Thus, they couldn't handle an orchestration of those aspects. In this paper, we deeply analyze and model the application processing procedure of the Spark. Through the analyzed results, we propose performance optimization schemes for each step of the procedure: inner stage and outer stage. We also propose appropriate partitioning mechanism by analyzing relationship between partitioning parallelism and performance of the applications. We applied those three performance optimization schemes to WordCount, Pagerank, and Kmeans which are basic big data analytics and found nearly 50% performance improvement when all of those schemes are applied.
It is important to realize automation services by communicating in IoT with humans, objects & objects, and forming a common network. People used web like the most powerful network way to sharing things and communication. Therefore the efficiency method communication between each device and the web in IoT could be different from ones. The best method for high quality software product in web applications is software reuse ; Modules, classes, patterns, frameworks, and business components are reusable elements of various perspectives. Components is plugged with others through well-defined interfaces, which can overcome the operation and complexity of application development. A web-based distributed environment for IoT applications is a standard architecture use information collected from various devices for developing and using applications. For that reason, the network management which manages the constituent resources for the best service control in IoT application is required as a sub-layer support service in most applications as well as individual applications. In this paper, we measure to develop a network management system based not only by components but on heterogeneous internetworks. For procedure this, we clarify a component architecture for classifying and classify also the component needed in the IOT and network domain or order the type of real network management system.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.2
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pp.201-214
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2020
Big data is gradually expanding in diverse fields, with changing the data-related legislation. Moreover it would be interest in big data education. However, it requires a high level of knowledge and skills in order to utilize Big Data and it takes a long time for education spends a lot of money for training. We study that in order to define Universal Big Data used to the industrial field in a wide range. As a result, we make the paradigm for Big Data education for college students. We survey to the professional the Big Data definition and the Big Data perception. According to the survey, the Big Data related-professional recognize that is a wider definition than Computer Science Big Data is. Also they recognize that the Big Data Processing dose not be required Big Data Processing Frameworks or High Performance Computers. This means that in order to educate Big Data, it is necessary to focus on the analysis methods and application methods of Universal Big Data rather than computer science (Engineering) knowledge and skills. Based on the our research, we propose the Universal Big Data education on the new paradigm.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.2
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pp.83-103
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2009
The Computer Interchange of Museum Information (CIMI), operating from 1990-2003, was charged with creating and introducing the international museum community to the concept of adopting metadata industry standards. The CIMI consortium exceeded its original mission by; creating a standards framework, profile, testbeds, important metadata publications, free downloadable metadata software and protocols, and providing instrumental guidance and support in development of new projects. However, CIMI's emphasis on the importance and utility of a standards-based approach and the necessity for implementing the CIMI Standards Framework is probably its most important achievement. During CIMI's tenure, museums reaped the benefits by learning how to apply the model and standards to meet their individual needs while not having to invent new ones or bear the cost of software development. Although CIMI operations ceased in 2003, its impacts on museum related metadata application and research were unprecedented in that it provided the standards prototype and foundations on which to build. This paper discusses what CIMI bequeathed to the next generation of museum metadata field developers and describes the anticipated realm of future projects and advancement.
The vehicle simulation (flight simulator) in 1920's was the first in the virtual reality. With the development of precise optical and electromagnetic equipment, the virtual reality widened its application for other purposes than military one. Based on the realistic display technology, it is more and more common in the various areas such as entertainment, medical profession, learning, film, architectural design, tourism and etc. In 1989, Jaron Ranier was the first to use the terminology 'Virtual Reality'. With this term, all virtual projects could be classified in a single item. But even before the term was used, the virtual reality has been studied up to now. As a part of virtual reality, the human thirst for the impossible thing has led to the development of ride film. The ride film consists of the special technical elements as well as the psychological analysis of human being. The ultimate purpose of virtual reality is engrossment through interaction. Even though the real interaction requires interface, input sensor and reaction ability, the ride film is not an element of the typical interaction. The virtual reality is mostly defined in technical terms now. But in this study, we will analyze the concepts worked out by Professor Michael Haim who is called a philosopher in the cyberspace in aspect of experience-oriented definition. We will analyze the adaptability of virtual reality based on his concepts such as artificial reality/ interaction/ engrossment/ networked world/ remote display/ simulation/ onmon engrossment. And also, we aim to suggest the directions of developing the ride films for perfect engrossment and to draw optimized conclusion thereon. In this viewpoint, we consider that the study of ride film on which there were few case studies will contribute to level up the basic frameworks of IT technology and the digital image.
An, Youn-Joo;Kim, Shin Woong;Moon, Jongmin;Jeong, Seung-Woo;Kim, Rog-Young;Yoon, Jeong-Ki;Kim, Tae-Seung
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.39
no.6
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pp.348-355
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2017
Human activities have resulted in soil pollution problems to us. Human and ecological risk assessment have been suggested as an efficient environmental management strategy for protecting human and ecosystems from soil pollution. However, Korean environmental policy is currently focused on human protection, and fundamental researches for ecology protection are required for institutional frameworks. In this study, we developed a schematic frame of Korean soil ecological risk assessment, and suggested the basic information for its application. This study suggested a soil ecological risk assessment scheme consisting of 4 steps for derivation of Predicted-No-Effect-Concentration (PNEC): 1) ecotoxicity data collection and reliability determination, 2) data standardization, 3) evaluation of data completeness for PNEC calculation, and 4) determination of ecological-risk. The reliability determination of ecotoxicity data was performed using Reliability Index (RI), and the classification of domestic species, acute/chronic, toxicity endpoint, and soil properties was used for data cataloging. The PNEC calculation methodology was determined as low-reliability, middle-reliability, and high-reliability according to their quantitative and qualitative levels of ecotoxicity data. This study would be the introductory plan research for establishment of Korean soil ecological risk assessment, and it can be a fundamental framework to further develop guidelines of Korean environmental regulation.
CNN (Convolutional Neural Network) is one representative deep learning algorithm, which can extract high-level spatial and spectral features, and has been applied for hyperspectral image classification. However, one significant drawback behind the application of CNNs in hyperspectral images is the high dimensionality of the data, which increases the training time and processing complexity. To address this problem, several CNN based hyperspectral image classification studies have exploited PCA (Principal Component Analysis) for dimensionality reduction. One limitation to this is that the spectral information of the original image can be lost through PCA. Although it is clear that the use of PCA affects the accuracy and the CNN training time, the impact of PCA for CNN based hyperspectral image classification has been understudied. The purpose of this study is to analyze the quantitative effect of PCA in CNN for hyperspectral image classification. The hyperspectral images were first transformed through PCA and applied into the CNN model by varying the size of the reduced dimensionality. In addition, 2D-CNN and 3D-CNN frameworks were applied to analyze the sensitivity of the PCA with respect to the convolution kernel in the model. Experimental results were evaluated based on classification accuracy, learning time, variance ratio, and training process. The size of the reduced dimensionality was the most efficient when the explained variance ratio recorded 99.7%~99.8%. Since the 3D kernel had higher classification accuracy in the original-CNN than the PCA-CNN in comparison to the 2D-CNN, the results revealed that the dimensionality reduction was relatively less effective in 3D kernel.
Discussion on OTT regulation has become fiercer, as OTT services' impacts on the global and domestic media market have been exponentially growing. In South Korea, it is argued that, on the basis of the similarity between television program and OTT's video content, OTT needs to be regulated in order to protect fair competition and to control sociocultural effects. In many of the discussions, developed countries' cases have been used for supporting OTT regulation. In this paper, we first analyzed the global OTT market trends based on our own categorization of OTT services. then we assessed the validity of the application of the foreign cases in the current OTT regulation debates in Korea. We proposed six OTT types (aggregation, mediation, mediation-aggregation, multi-screen, outlet, and outlet-linear) simultaneously considering service operator' origin, business model, content format, and content delivery. These services have been consistently evolving, and the OTT market has been increasingly competitive especially around content differentiation. Regulators must be wary of hastily introducing competition regulation to the dynamically innovating OTT market. The foreign cases, including the US, EU, the UK, and Japan, hardly seem to be appropriate bases for strengthening OTT regulation. Rather, they were focused more on promoting competition in the domestic media market and enriching the content ecosystem. Therefore, we need to consider revision of the outdated media regulation frameworks instead of fitting OTT under them, and to recognize the priority of securing practical jurisdiction on global service providers before capturing local players into the conventional regulation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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