The aim of this paper is to investigate the applicability of high spatial resolution remote sensing images for conducting the rural amenity resources survey. There are a large number of rural amenity resources and field reconnaissance without a sufficient preliminary survey involves a big amount of cost and time even if the data quality cannot always be satisfied with the advanced study. Therefore, a new approach should be considered like the state-of-the-art remote sensing technology to support field survey of rural amenity resources as well as to identify the spatial attributes including the geographical location, pathway, area, and shape. Generally high-resolution satellite or aerial photo images are too expensive to cover a large area and not free of meteorological conditions, but recently rapidly-advanced internet-based image services, such as Google Earth, Microsoft Bing maps, Bluebirds, Daum maps, and so on, are expected to overcome the handicaps. The review of the different services shows that Google Earth would be the most feasible alternative for the survey of rural amenity resources in that it provides powerful tools to build spatial features and the attributes and the data format is completely compatible with other GIS(Geographic information system) software. Hence, this study tried to apply the Google Earth service to interpret the amenity resources and proposed the reformed work process conjugating the internet-based high-resolution images like satellite and aerial photo data.
Background: This paper aims to demonstrate current health expenditure (CHE) and National Health Accounts of the years 2015 constructed according to the SHA2011, which is a new manual of System of Health Accounts (SHA) that was published jointly by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), Eurostat, and World Health Organization in 2011. Comparison is made with international trends by collecting and analysing health accounts of OECD member countries. Particularly, financing public-private mix is parsed in depth using SHA data of both HF as financing schemes as well as FS (financing source) as their revenue types. Methods: Data sources such as Health Insurance Review and Assessment Service's publications of both motor insurance and drugs are newly used to construct the 2015 National Health Accounts. In the case of private financing, an estimation of total expenditures for revenues by provider groups is made from the Economic Census data; and the household income and expenditure survey, Korean healthcare panel study, etc. are used to allocate those totals into functional classifications. Results: CHE was 115.2 trillion won in 2015, which accounts for 7.4 percent of Korea's gross domestic product. It was a big increase of 9.3 trillion won, 8.8 percent, from the previous year. Government and compulsory schemes's share (or public share) of 56.4% of the CHE in 2015 was much lower than the OECD average of 72.6%. 'Transfers from government domestic revenue' share of total revenue of HF was 17.8% in Korea, lower than the other contribution-based countries. When it comes to 'compulsory contributory health financing schemes,' 'Transfers from government domestic revenue' share of 14.9% was again much lower compared to Japan (44.7%) and Belgium (34.8%) as contribution-based countries. Conclusion: Considering relatively lower public financing share in the inpatient care as well as overall low public financing share of total CHE, priorities in health insurance coverage need to be repositioned among inpatient care, outpatient care and drugs.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.324-327
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2013
Recently, due to evolving cloud computing technology, we can easily and transparently utilize both local computing resource and remote computing resource in real life. Especially, enhancing smart device technologies and network infrastructures promote an increase of needs to share files between local smart devices and cloud storages. However, since smart devices have a limited storage space, storing files on cloud storage causes a starvation problem of local storage. It means that users can face a storage-lack problem even a cloud storage service provide a huge file storing space. In this research, we propose a method to manage files between smart devices and cloud storages. Our approach calculate file usage pattern based on recently used date, and then this approach determines local files being migrated. As a result, our approach is sufficient for handling data synchronization between big data storage farm and local thin client which contains limited storage space.
Local governments' spatial information policies are very important in that it can increase the relatedness to upper policy regarding the share, openness and converged utilization of spatial information and contribute to voluntary participation and creative uses linked to big data. However, local governments' spatial information policies require enhancement since it need to update framework spatial data, to derive spatial information service and to share the data. In this research, we compared the spatial information policies and related systems of central and local governments, and analyzed the local governments' spatial information policy enforcement plans and the Seoul metropolitan government's utilization survey on 32 spatial information systems. In the result, for the improvement of local governments' spatial policies, on-demand updating of base map using the as built drawings linked to field work departments, securing up-to-date public domain spatial information through the NSDI system, sharing of spatial information based on the spatial information platform and benchmarking of best practices related to the spatial information based policy participation are suggested.
In this study, we analyzed the next generation ITS (C-ITS) technology trends, focusing on the national and international C-ITS projects. Based on the promotion practices of developed countries, we pointed out the lack of linkages with the existing ITS infrastructure. As a way to overcome this problem, we proposed the three-direction to enable the existing ITS infrastructure corresponding to the C-ITS. First one is developing a technique to improve the performance of the existing ITS infrastructure and automate the performance management (Performance-enhanced ITS). Second, developing active sensors or fusion sensor which along with V2X communication technology implement of an active safety driving support system (Safety-enhanced ITS). Third, we need to develop a technology that generate the new advanced traffic data by integrating the collected data from existing ITS infrastructure and nomadic device (Cloud-ITS). By improving the function of the existing ITS infrastructure for adaptation to the new V2X communication environment, we enhanced the efficiency of maintenance performance and would maximize the benefit of the introduction of C-ITS.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.123-125
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2016
Big data analysis refers the ability to store, manage and analyze collected data from an existing database management tool. In addition, extract value from large amounts of structured or unstructured data set and means the technology to analyze the results. Meta-analysis refers to a statistical literature synthesis method from the quantitative results of many known empirical studies. We conducted a meta-analysis and review of between success factors based the information systems success model researches. This study focused a total of 14 research papers that established causal relationships between success factors based the information systems success model published in Korea academic journals during 2000 and 2016. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed with the difference from previous researches.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.1
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pp.111-120
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2020
As an application of big data and artificial intelligence techniques, this study proposes an atypical language-based sentimental opinion poll methodology, unlike conventional opinion poll methodology. An alternative method for the sentimental classification model based on existing statistical analysis was to collect real-time Twitter data related to parliamentary elections and perform empirical analyses on the Polarity and Intensity of public opinion using attribute-based sensitivity analysis. In order to classify the polarity of words used on individual SNS, the polarity of the new Twitter data was estimated using the learned Lasso and Ridge regression models while extracting independent variables that greatly affect the polarity variables. A social network analysis of the relationships of people with friends on SNS suggested a way to identify peer group sensitivity. Based on what voters expressed on social media, political opinion sensitivity analysis was used to predict party approval rating and measure the accuracy of the predictive model polarity analysis, confirming the applicability of the sensitivity analysis methodology in the political field.
The purpose of this study is to analyze the competitiveness of OTT operators by developing an analysis framework specialized for the OTT industry. Based on existing research on business model, platform business model, and OTT characteristics, the OTT platform business model framework was developed, and case analysis was conducted based on data from related materials, literature, and internal data to suggest the direction for domestic OTT operators. As a result of the study, domestic OTT operators should use advanced AI and big data technologies to produce original content and improve the infrastructure and service quality of the platform. This study is meaningful in that it provides an analysis framework for OTT operators to establish their own competitive strategies and suggests the direction for domestic OTT operators through case application.
Lee, Chang Yeol;Park, Gil Joo;Kim, Twehwan;Gu, Yeong Hyeon;Lee, Sung-iI
Journal of the Society of Disaster Information
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v.16
no.4
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pp.842-848
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2020
Purpose: It is important to operate safely and economically in obsolescent power plant facilities. Economical operation is related in the balance of the supply and demand. Safety operation predicts the possible risks in the facilities and then, takes measures to the facilities. For the monitoring of the power plant facilities, we needs several kinds of the sensing system. From the sensors data, we can predict the possible risk. Method: We installed the acoustic, vibration, electric and smoke sensors in the power plant facilities. Using the data, we developed 3 kinds of prediction models, such as, demand prediction, plant engine abnormal prediction model, and risk prediction model. Results: Accuracy of the demand prediction model is over 90%. The other models make a stable operation of the system. Conclusion: For the sustainable operation of the obsolescent power plant, we developed 3 kinds of AI prediction models. The model apply to JB company's power plant facilities.
Recently, with the development of network technologies, as IoT and social network service applications have been actively used, a lot of graph stream data is being generated. In this paper, we propose a graph compression scheme that considers the stream graph environment by applying graph mining to the existing compression technique, which has been focused on compression rate and runtime. In this paper, we proposed Incremental frequent pattern based compression technique for graph streams. Since the proposed scheme keeps only the latest reference patterns, it increases the storage utilization and improves the query processing time. In order to show the superiority of the proposed scheme, various performance evaluations are performed in terms of compression rate and processing time compared to the existing method. The proposed scheme is faster than existing similar scheme when the number of duplicated data is large.
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