Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.2
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pp.102-108
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2023
Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1143-1150
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2023
The global climate crisis and the implementation of low-carbon policies have led to a growing interest in renewable energy and a growing number of related industries. Among them, solar power is attracting attention as a representative eco-friendly energy that does not deplete and does not emit pollutants or greenhouse gases. As a result, the supplement of solar power facility is increasing all over the world. However, solar power is easily affected by the environment such as geography and weather, so accurate solar power forecast is important for stable operation and efficient management. However, it is very hard to predict the exact amount of solar power using statistical methods. In addition, the conventional prediction methods have focused on only short- or long-term prediction, which causes to take long time to obtain various prediction models with different prediction horizons. Therefore, this study utilizes a many-to-many structure of a recurrent neural network (RNN) to integrate short-term and long-term predictions of solar power generation. We compare various RNN-based very short- and long-term prediction methods for solar power in terms of MSE and R2 values.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.914-916
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2013
Renewable energy from the environment in a variety of ways to obtain various forms of energy. Recent functional polymer composites (EAP) to take advantage of the pressure and vibration of physical energy into electrical energy storage, to take advantage of current collector technology is attracting attention. EAP, a type of IPMC (Ionic exchange Polymer Composite) got a hydrophilic properties, marine power plants is being studied as a source of energy. Studies using IPMC marine power plant because there is a constraint on the time, IPMC in real time, which can measure the power generated by the system is required, Due to the nature of the power plant to be floating in the sea through the power cable and data transmission measurement system is hard drive self-generation and wireless data transmission system is required. In this study, IPMC marine power plant is to develop a system of monitoring. IPMC for several power plants to build individual current-voltage measurement system, CAN communication with the main system to collect all the information and wireless data transmission to occur, and Generation of electricity using solar energy to building systems in real-time without an external power supply to drive the measuring system is to develop a monitoring system.
The purpose of this paper is to analyze the behavior of North Korea's cyber attack against South Korea since 2009 based on major international security theories and suggest South Korea's policy option. For this purpose, this paper applied the behavioral domain and characteristics of 'cyber power' and 'coercion dynamics' model, which are attracting attention in international security studies. The types of cyber attacks from North Korea are classified into the following categories: power-based incarceration, leadership attacks and intrusions, military operations interference, and social anxiety and confusion. In terms of types and means of cyber power, North Korean GPS disturbance, the Ministry of Defense server hacking and EMP are hard power with high retaliation and threat and cyber money cashing and ransomware are analyzed by force in the act of persuasion and incentive in the point of robbing or asking for a large amount of money with software pawns. North Korea 's cyber attack has the character of escape from realistic sanctions based on the second nuclear test. It is important for South Korea to clearly recognize that the aggressive cyberpower of North Korea is changing in its methods and capabilities, and to ensure that North Korea's actions result in far greater losses than can be achieved. To do this, it is necessary to strengthen the cyber security and competence to simultaneously attack and defend through institutional supplement and new establishment such as cyber psychological warfare, EMP attack preparation, and enhancement of security expertise against hacking.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.663-667
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2017
Fuel depletion and environmental problems due to the use of fossil fuels have been worsening of late, and the development of alternative energy sources is urgently required to address these problems. Among the alternative energy sources, wind energy is attracting much attention as a clean energy source, because it can be used unlimitedly without any pollutant emissions. In wind power generation, wind energy is converted to kinetic energy through rotor blades and this kinetic energy is converted to electric energy through generators. The design and manufacturing of the blades, which are the major parts of wind power generators, are very important, but South Korea still lacks the requisite basic data and key technologies and, therefore, has to import the blades from overseas. In this study, multi-layered blades capable of generating power at low wind speeds were applied to a small wind power generator and the output characteristics of the generator according to the wind speed and the number of blades were analyzed. As a result, at the maximum wind speed of 8m/s, the application of three blades achieved up to 33% and 18% higher generator output voltage, up to 33% and 15% higher generator output current, and up to 23% and 13% higher generator RPM than the application of one or two blades, respectively. In this study, the application of multi-layered blades to a small wind power generator was shown to improve the output characteristics of the generator and make the collection of electric energy possible even at low wind speeds.
$CO_2$ reduction, energy security, and emission reduction are the critical issues in the current automotive industry. As one of the solutions to these issues, Battery Electric Vehicle is attracting attention recently. Advanced battery electric drive vehicle require batteries, power electronics and electrical machines to function. These devices allow the vehicle to use energy from the battery to assist in the propulsion of the vehicle. In this paper, the main feature of these technologies are briefly introduced and recent trends of patent applications are described.
Journal of the Korean Society for Advanced Composite Structures
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v.5
no.3
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pp.37-42
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2014
Wind turbine tower has a very important role in wind turbine system as one of the renewable energy that has been attracting attention worldwide recently. Due to the growth of wind power market, advance and development of offshore wind system and getting huger capacity is inevitable. As a result, the vibration is generated at wind turbine tower by receiving constantly dynamic loads such as wind load and wave load. Among these dynamic loads, the mechanical load caused by the rotation of the blade is able to make relatively periodic load to the wind turbine tower. So natural frequency of the wind turbine tower should be designed to avoid the rotation frequency of the rotor according to the design criteria to avoid resonance. Currently research of the wind turbine tower, the precise research does not be carried out because of simplifying the structure of the other upper and lower. In this study, the effect of blade modeling differences are to be analyzed in natural frequency of wind turbine tower.
Purposes - This study propose the following 4 methods to establish Global HRD system focusing on transferable skill which is attracting attention as future science and technology Manpower. The activation of convergence research creates new industries in the era of 4th industrial revolution. Research design and methodology -This study was conducted by using research methods and expert interviews focused on document analysis. This study also reflects trends through books and materials that cover the latest issues such as the Fourth Industrial Revolution. Results - 4 Things are reflecting the policies of S&T Manpower and securing execution capability, developing competence-based transferable skill model, enhancing science and technology convergence R&D and performance capability, and developing customized HRD program. Conclusions - Transferable skills will contribute to strengthen the national competitiveness of science and technology in the long term by establishing the foundation of technological innovation that can create new industries and secure future growth power in the 4th industrial revolution era. Practically, it was suggested that science and technology professionals should be able to refer to the HRD program design and HRD program design by suggesting the view of transferable skill and the activation plan reflecting the insight.
This study aims to understand the experiences as consumers of Thai students studying in Korea. "Study Korea Project" which is a drive to globalize local universities by attracting more oversea students as a pull factor, and economic growth, values on education and Hallyu as push factors contribute to the increase the number of Thai students in Korea. In order to understand the experiences of Thai students as consumers studying in Korea, individual interviews were conducted. A total of 5 participants were asked about meaning of consumption in everyday life in Korea or any changes in consumption behavior compared to living in Thai. Three themes were identified through wholistic and selective approaches. First, all participants in the study said that they were surprised because of high living expense in Korea. Consequently, survival itself is too much for them and they have become more conscious of prices of goods. Secondly, since most participants in this study can control their own budget, they feel some degree of freedom and power of control of their own lives. This experience may help them to accomplish their developmental tasks during the transition to adulthood. Thirdly, they are easily imbued with Korean consumer culture. It causes various conflicts between buying and not-buying or friends gathering and saving money. Sometimes it makes them in stuck excessive consumption and financial problems. For a deeper understanding of oversea students' lives in Korea as consumers, further studies should take into consideration of not only their culture of origins, but also misconceptions that have accumulated around these students.
Due to the popularity of artificial intelligent, medical image processing using artificial neural network is increasingly attracting the attention of academic and industry researches. Deep learning with a convolutional neural network has been proved to very effective representation of images. However, the training process requires high performance H/W platform. Thus, the realtime learning of a large number of high dimensional samples within low-power devices is a challenging problem. In this paper, we attempt to establish this possibility by presenting a realtime neural network method on Raspberry pi using online sequential extreme learning machine. Our experiments on high-dimensional dataset show that the proposed method records an almost real-time execution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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