As endangered species are gradually increasing due to land development by humans, it is essential to secure sufficient protected areas (PAs) proactively. Therefore, this study checked priority conservation areas to select candidate PAs when considering the impact of land development. We determined the conservation priorities by analyzing four scenarios based on existing conservation areas and reflecting the development impact using MARXAN, the decision-making support software for the conservation plan. The development impact was derived using the developed area ratio, population density, road network system, and traffic volume. The conservation areas of endangered species were derived using the data of the appearance points of birds, mammals, and herptiles from the 3rd National Ecosystem Survey. These two factors were used as input data to map conservation priority areas with the machine learning-based optimization methodology. The result identified many non-PAs areas that were expected to play an important role conserving endangered species. When considering the land development impact, it was found that the areas with priority for conservation were fragmented. Even when both the development impact and existing PAs were considered, the priority was higher in areas from the current PAs because many road developments had already been completed around the current PAs. Therefore, it is necessary to consider areas other than the current PAs to protect endangered species and seek alternative measures to fragmented conservation priority areas.
EIA consultation is a final decision-making process that enables a variety of stakeholders to participate in and to share important information about the expected environmental impacts caused by development projects. However, this process is often undermined through re-consultation processes by significant changes in the proposed plans. EIA re-consultation is a necessary process when an approved plan needs to be changed for a variety of importantreasons including the changes of land use, delay of construction, and surrounding environments. EIA re-consultation is also important to resolve conflicts among stakeholders and to respond flexibly to unexpected changes in surrounding environment. This study aims to analyze the operation status and the problems of current institutional systems of EIA re-consultation, and to draw implications by reviewing institutional systems of other countries such as U.S. EU, Scotland, and Japan. On the basis of the previous analysis, we propose recommendations to improve the existing EIA re-consultation process. We expect this study helps understand operation status and problems of EIA re-consultation, and provides meaningful implications to improve the existing institutional systems and practice of re-consultation.
In this paper, we propose health risk management using feature extraction and cluster analysis considering time flow. The proposed method proceeds in three steps. The first is the pre-processing and feature extraction step. It collects user's lifelog using a wearable device, removes incomplete data, errors, noise, and contradictory data, and processes missing values. Then, for feature extraction, important variables are selected through principal component analysis, and data similar to the relationship between the data are classified through correlation coefficient and covariance. In order to analyze the features extracted from the lifelog, dynamic clustering is performed through the K-means algorithm in consideration of the passage of time. The new data is clustered through the similarity distance measurement method based on the increment of the sum of squared errors. Next is to extract information about the cluster by considering the passage of time. Therefore, using the health decision-making system through feature clusters, risks able to managed through factors such as physical characteristics, lifestyle habits, disease status, health care event occurrence risk, and predictability. The performance evaluation compares the proposed method using Precision, Recall, and F-measure with the fuzzy and kernel-based clustering. As a result of the evaluation, the proposed method is excellently evaluated. Therefore, through the proposed method, it is possible to accurately predict and appropriately manage the user's potential health risk by using the similarity with the patient.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.1
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pp.603-613
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2021
As a core policy for achieving the goal of reducing greenhouse gas emissions in the building sector, Korea has enforced the mandatory certification of zero energy buildings for new public buildings from 2020. This study suggests energy-saving technologies and economic factors that building officials can refer to for decision-making on the implementation of zero energy buildings. For this study, the construction cost for the energy item of a building was analyzed by collecting the building energy efficiency level certification data and detailed construction cost statement data from public institutions for the last three years. Based on the building energy efficiency certification data, each energy item of the baseline building was derived, and the energy performance of the zero energy building was derived through repetitive simulations by gradually increasing the energy performance value of the baseline building. By applying the analyzed construction cost, the construction cost for each energy item of the baseline and zero energy buildings was derived. As a result, the lighting equipment contributed up to 10.5% energy savings, and the increase in construction cost of the cooling and heating system was at least 9.1%.
This study analyzed how K-MOOC was used and identify the academic achievements in higher education. The participants who completed the survey questionnaire were composed of 379 students who were in curriculum-related extra-curriculum using K-MOOC. Results show that the participation rate in individual learning activities was high, thus indicating the activities were perceived positively. In addition, students perceived positively their academic achievements of receiving, valuing, and responding in affective area, as well as synthesis and evaluation of knowledge in cognitive area. Students were also satisfied that they had no psychological burden to the credit of the course and they could take a course from another college. By contrast, platform instability, too much online content, and tedious activities in the lessons were perceived negatively. Nonetheless, the group assessment results suggested that the students taking a course related to their major had further engagement in discussions, and their academic achievement was higher. Based on the foregoing findings, the study proposed developing a subject matter with various theme, utilization plans, interaction reinforcement, and quality management by supporting instructional design strategies in order to expand the use of K-MOOC both as a general education and a major curriculum. The results obtained in this study represent baseline data that may assist in the decision making for university system and operation plan.
According to IMO, MASS is defined as a vessel operated at various levels independent of human interference. The safety navigation support service for MASS is designed to improve the safety and efficiency of MASS by developing public services on shore for ship arrivals/departures and for cargo handling. The safety navigation support service consists of a total of six types of services: autonomous operation, berthing/unberthing/mooring, cargo handling and ship arrival/departure service, PSC inspection, condition monitoring, and accident response support services. In order to support accident response service, the relative importance of a bridge navigational equipment was assessed by stratifying the navigation system to provide safe and efficient support services by objective judgment through specific and quantitative methods using AHP, one of decision-making methods used by an expert group. The survey was conducted by dividing the bridge navigational equipment into depth, location, and speed information. As a result of applying the AHP method, the importance of depth, location, and speed information was assessed. The relative importance of each equipment for providing location information was also assessed in order of Radar, DGPS, ECDIS, Gyro compass, Autopilot, and AIS. This was similar to survey results on the utilization of each operator's preference and its impact on marine accidents.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.32
no.1
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pp.391-413
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2021
Policy study information is the essential source of information in every step of decision making process to plan, execute and assess the national operation policy. The policy study subject of a national policy research center from study design the performance assessment on its practical effect is managed via thorough process to secure its effectiveness and efficiency. However, the directly exposed information to the practical user or the public who are in need of actual policy study information is the resource published in a form of policy study report, the final result. NKIS operated by the National Research Council for Economics, Humanities and Social Sciences under the Office for Government Policy Coordination, Prime Minister's Secretariat is a public information offering service that conduct integrated management on study reports from cooperative study among institutes along with policy outcome from 27 national policy research centers. This study aims to introduce the current status of operation and information management of NKIS, apprehend the management characteristics of policy study information resources of national policy research center, and deduce remarks that need to be considered for API with external service for the derivation of standardized sharing data element.
Bae, HeeSun;Shin, Seungjae;Moon, Il-Chul;Bae, Jang Won
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.30
no.1
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pp.113-126
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2021
The future energy consumption pattern will show a very different pattern from the present due to the increase of distributed power sources such as renewable energy and the birth of the concept of prosumers, etc. Accordingly, it can be predicted that the direction of establishment of an appropriate production and supply plan considering the stability and consumption efficiency of the entire power grid will also be different from now. This paper proposes a simulation model that can test a new operational strategy when faced with a number of possible future environments. Through the proposed model, it is possible to simulate and analyze power consumed and supplied in a future Smart Grid environment, in which a large amount of new concepts including energy storage service (ESS) and distributed energy resources (DER) will be added. In particular, it is possible to model complex systems structurally by using DEVS formalism among the ABM (Agent-Based Model) methodologies that can model decision-making for each agent existing in the grid, and several factors can be easily added to the grid. The simulation model was verified using given dataset in the current situation, and scenario analysis was performed by simply adding an ESS, one of the main elements of the smart grid, to the model.
This study aims to investigate the value of greenbelts exploring how they can be linked with green infrastructure networks. This research interprets the results of geographical information system (GIS) analysis differently from a conventional approach. The findings of the research are four-fold based on the analysis of the Daejeon Metropolitan Area. First, the most controversial greenbelts are laid on Yuseong-gu because the relaxation of the greenbelts for new housing development has caused outstanding issues since the early 2000s. Decisions on further relaxation or restoration of the greenbelts, which will provide a new direction for the establishment of green infrastructure networks, should be made through accurate environmental assessments. Second, the connected north-south corridors of large cities will affect the greenbelts not only in Daejeon, but also in the entire Chungcheong Provinces, and surrounding local municipalities, which should be considered for the revision of the greenbelt policy. Third, it is expected to experience growing development pressures towards neighboring municipalities due to the ongoing strict greenbelt policy. Among them, the most likely areas are Sejong City to the north and Nonsan to the south, requiring policy measures. Fourth, the value of green infrastructure should be added to current evaluation criteria rather than a binary approach - relaxing or preserving the greenbelts - to be holistically integrated with a metropolitan plan.
One of the most intensively conducted research areas in business application study is a bankruptcy prediction model, a representative classification problem related to loan lending, investment decision making, and profitability to financial institutions. Many research demonstrated outstanding performance for bankruptcy prediction models using artificial intelligence techniques. However, since most machine learning algorithms are "black-box," AI has been identified as a prominent research topic for providing users with an explanation. Although there are many different approaches for explanations, this study focuses on explaining a bankruptcy prediction model using a counterfactual example. Users can obtain desired output from the model by using a counterfactual-based explanation, which provides an alternative case. This study introduces a counterfactual generation technique based on a genetic algorithm (GA) that leverages both domain knowledge (i.e., causal feasibility) and feature importance from a black-box model along with other critical counterfactual variables, including proximity, distribution, and sparsity. The proposed method was evaluated quantitatively and qualitatively to measure the quality and the validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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