In general, lecture evaluation has been used in most universities as an important criterion to evaluate quality of education. This study is exploratory research on the predictors that determine lecture evaluation in college of engineering to give practical implications for improvement of engineering education. For the exploration of predictors of lecture evaluation, the data of lecture evaluation in A College of Engineering located in the metropolitan area was used, and Decision Tree Analysis was utilized as an analysis method. As a result, the characteristics of students turned out to be the most distinct predictor comparing with those of course and instructor at lecture evaluation in college of engineering. That is, as various elements other than teaching competency influence lecture evaluation in college of engineering, it is necessary to be more careful in evaluating quality of lecture or teaching competence. Thus, a follow-up study should be conducted to adjust the influence by the predictors that instructors can hardly control.
In December 2006, 2D surface streamer and Ocean Bottom Seismometer (OBS) data were acquired in the Ulleung basin in Korea where strong Bottom Simulating Reflectors (BSR) were shown as a result of 2D and 3D multichannel (MCS) reflection survey. The aim of this study is to provide another reliable source for estimating P wave velocity around BSR depth using OBS data in addition to velocity information from 2D surface seismic data. Four OBSs were deployed and four 20-km shot lines which pass two OBSs respectively were designed. To derive P wave velocity profile, interactive interval velocity analysis using ${\tau}$-p trajectory matching method (Kumar, 2005) was used for OBS data and semblance analysis was used for surface data. The seismic profiles cross the OBS instruments in two different directions yield recordings for four different azimuths. This raised the confidence for the results. All velocity profiles in the vicinity of BSR depth of four OBS sites show almost definite velocity changes which we could consider as upper BSR and free gas layer. Making comparison between velocity from OBS and that from 2D seismic semblance velocity analysis gives consistency in result.
Inversion schemes of 2-D MT survey data generally take enormous computational time and computer memory. In addition, careful attention must be paid in handling MT data, especially in cases of TM mode, inversion results can be seriously distorted because of static effect caused by current channeling across inhomogeneous surface boundaries. There-fore inversion algorithm using the GRRI scheme for TM mode MT data was implemented. This scheme is based on a perturbation analysis with a locally 2-D analysis and local inversions were sequently performed over each divided section without additional forward modelings. The algorithm was applied to several synthetic data for the purpose of verification of its efficiency and applicability. With less computer resources than conventional schemes, it could handle static effect directly by including current channeling across inhomogeneous boundaries. Thus it is expected to be used for an useful tool such as a real-time inversion scheme in the field.
Most mineral resources are located in subsurface but mineral exploration starts with a step of investigation in wide-area to find evidence of buried ores. Conventional technique for exploration on wide-area as a preliminary survey is an observation using naked eyes by geologist or chemical analysis using lots of samples obtained from target area. Hyperspectral remote sensing can overcome those subjective and time consuming survey and can produce mineral resources distribution map. Precise resource map requires information of mineral distribution in a subpixellevel because mineral is distributed as rock components or narrow veins. But most hyperspectral data is composed of pixels of several meters or more than ten meters scale. We reviewed subpixel unmixing algorithms which have been used for geological field and tested detection ability with Hyperion imagery, geological map and seven spectral curves of mineral and rock specimens which were obtained from study areas.
Park, Juhyun;Park, Jayhyun;Yang, Injae;Kim, Jungyul;Kim, Yoosung;Kwon, Sungil;Kwon, Hyongil
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.21
no.4
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pp.262-272
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2018
A system for microseismic monitoring due to underground displacements is being operated in several mining areas in order to analyze ground subsidence. Microseismic monitoring system mainly consist of three components; 3-component geophone, data logger and analysis program. The previous analysis program had found the location of microseismic source by analysing only first arrivals of P-waves, but the upgraded analysis program has improved accuracy of the location by analysing both P- and S-waves. This analysis program also has upgraded the function to calculate the microseismic magnitude by using regional specific coefficient and microseismic amplitude. Also the program has upgraded the function to confirm visual location of microseismic source by superimposing field aerial photographs and the results.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.4
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pp.378-384
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2023
In this study, we explore social awareness, interest, and acceptance of generative AI, including chatGPT, which has revolutionized web search, 30 years after web search was released. For this purpose, we performed a machine learning-based topic modeling analysis based on Korean news big data collected from November 30, 2022, when chatGPT was released, to August 31, 2023. As a result of our research, we have identified seven topics related to chatGPT and generative AI; (1)growth of the high-performance hardware market, (2)service contents using generative AI, (3)technology development competition, (4)human resource development, (5)instructions for use, (6)revitalizing the domestic ecosystem, (7)expectations and concerns. We also explored monthly frequency changes in topics to explore social interest related to chatGPT and Generative AI. Based on our exploration results, we discussed the high social interest and issues regarding generative AI. We expect that the results of this study can be used as a precursor to research that analyzes and predicts the diffusion of innovation in generative AI.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.22
no.2
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pp.165-179
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2010
The purpose of this study was to analyze career behaviors(job exploration, job hunting) of the need mode in the women's second labor market transition. To obtain this objective 501 women, who quitted their job in 780 women randomly sampling completed questionnaire. To analyze data, $x^2$, ANOVA were executed. Research results were explained, there were no difference career behaviors, experience of career counseling, experience of career education, aspiration of career behaviors by the need mode in the women's second labor market transition. But, there were difference motivation of labor market entry, career barriers, preference of occupations, level of job competence of career behaviors by the need mode in the women's second labor market transition. The implications of the results on women's second labor market transition of developing career education and counseling programs were discussed and finally suggestions for further study were made.
The progenitor star properties of supernovae (SNe) are not fully understood though a large number of SNe have been discovered so far. One of the promising ways to understand the properties of progenitor stars is to study SN early light curve where the shock heated emission after explosion is imprinted in. We have performed Intensive Monitoring Survey of Nearby Galaxies (IMSNG) using a global network of telescopes with the aim to snatch the very early moments of SNe explosion. As one of the fruits of our project, we present the result on the type Ic SN, SN 2017ein which was discovered at 2017 May 25 in NGC 3938. We will present the physical properties of the type Ic SN progenitor star that are obtained from the analysis of early epoch data.
The joint probability distribution of uncertain geomechanical parameters of geotechnical strata is a crucial aspect in constructing the reliability functional function for roof structures. However, due to the limited number of on-site exploration and test data samples, it is challenging to conduct a scientifically reliable analysis of roof geotechnical strata. This study proposes a Copula method based on small sample exploration and test data to construct the intensity characteristics of roof geotechnical strata. Firstly, the theory of multidimensional copula is systematically introduced, especially the construction of four-dimensional Gaussian copula. Secondly, data from measurements of 176 groups of geomechanical parameters of roof geotechnical strata in 31 coal mines in China are collected. The goodness of fit and simulation error of the four-dimensional Gaussian Copula constructed using the Pearson method, Kendall method, and Spearman methods are analyzed. Finally, the fitting effects of positive and negative correlation coefficients under different copula functions are discussed respectively. The results demonstrate that the established multidimensional Gaussian Copula joint distribution model can scientifically represent the uncertainty of geomechanical parameters in roof geotechnical strata. It provides an important theoretical basis for the study of reliability functional functions for roof structures. Different construction methods for multidimensional Gaussian Copula yield varying simulation effects. The Kendall method exhibits the best fit in constructing correlations of geotechnical parameters. For the bivariate Copula fitting ability of uncertain parameters in roof geotechnical strata, when the correlation is strong, Gaussian Copula demonstrates the best fit, and other Copula functions also show remarkable fitting ability in the region of fixed correlation parameters. The research results can offer valuable reference for the stability analysis of roof geotechnical engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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