This study studied the life experiences of story grandmother activities on the meaning of a happy life and positive growth for the elderly through phenomenology. This study period was conducted with pre-interviews from March 2021, and research was conducted until July 2022. As for the research method, 9 elderly women were selected as a Colaizzi phenomenological research method suitable for the work of exploring and understanding life as it is, and the following conclusions were drawn. First, the happiness experience of the elderly provides a life that responds to positive changes, gives positive meaning, and actively discovers in a desire-ful life, a comparative life, and a adaptation and coping happy life. Second, the elderly experienced the meaning of life by experiencing the happiness of moments in the self-realized life of the upward · downward theory. Third, the growth of the elderly is a happy change in PERMAS of positive psychology, pursuing life with positive emotions, immersion, and positively related meaning and purpose of life, and growing while looking at life with achievement and strength. Since this study targets elderly women aged 65 or older who are engaged in story grandmother activities, there is a limit to generalizing the research results, so it is suggested to study the growth process of more diverse age groups and various types of volunteer activities in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.21-41
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2024
This study explores the relationship between users' attachment styles and their interactions with ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer), an advanced language model developed by OpenAI. As artificial intelligence (AI) becomes increasingly integrated into everyday life, it is essential to understand how individuals with different attachment styles engage with AI chatbots in order to build a better user experience that meets specific user needs and interacts with users in the most ideal way. Grounded in attachment theory from psychology, we are exploring the influence of attachment style on users' interaction with ChatGPT, bridging a significant gap in understanding human-AI interaction. Contrary to expectations, attachment styles did not have a significant impact on ChatGPT usage or reasons for engagement. Regardless of their attachment styles, hesitated to fully trust ChatGPT with critical information, emphasizing the need to address trust issues in AI systems. Additionally, this study uncovers complex patterns of attachment styles, demonstrating their influence on interaction patterns between users and ChatGPT. By focusing on the distinctive dynamics between users and ChatGPT, our aim is to uncover how attachment styles influence these interactions, guiding the development of AI chatbots for personalized user experiences. The introduction of the Perceived Partner Responsiveness Scale serves as a valuable tool to evaluate users' perceptions of ChatGPT's role, shedding light on the anthropomorphism of AI. This study contributes to the wider discussion on human-AI relationships, emphasizing the significance of incorporating emotional intelligence into AI systems for a user-centered future.
This study aims to identify various service innovation patterns in the service industry and understand the main differences among them. We attempt to create a new typology of service innovation by analyzing its patterns based on the four major dimensions of service innovation (i.e., service concept, service delivery, customer interaction, and technology). We then investigate whether firms pursuing different service innovation patterns significantly differ from one another in terms of their performance (high and low performance). Based on empirical data collected from 198 Korean firms in the knowledge-intensive business service sector, four major clusters composed of different service innovation dimensions are identified. These four clusters can be interpreted as specific service innovation patterns, including "technology based high customer interaction," "high technology based high service delivery," "service delivery and high customer interaction-integrated," and "strongly balanced" innovators. High firm performance does not depend on the individual service innovation dimension but on the specific configurations of such service dimensions. Customer interaction also has an important role in achieving innovation success and improving firm performance, while technology has a key role in enhancing firm performance. This study sheds new light on service innovation research by developing a new typology of service innovation, identifying four major clusters as service innovation patterns, and exploring the relationship between service innovation patterns and firm performance.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.17
no.1
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pp.49-59
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2024
In this study, we investigated the philosophical background and progress of the 2022 revised curriculum development in the high school earth science field. Research that was not covered in the research report includes the relevance of the transformative competency of OECD Education 2030, and that core ideas and achievement standards are organized around knowledge understanding, process functions, and value attitudes that constitute the learning compass needle. In addition, the composition of core ideas and Earth science electives in light of the understanding-centered curriculum, and IB type inquiry-based teaching and learning. Main research results include that the 2022 revised Earth science curriculum emphasized the student agency to foster the transformative competency and scientific literacy, and the curriculum document system in the field of earth science uses a learning compass needle. In addition, based on the understanding-centered curriculum, core ideas of Earth science were derived, and elective courses were organized to help students reach these core ideas. Also, IB-type inquiry-based teaching and learning was emphasized to foster student agency with knowledge construction competency. Based on the research results, slimming of the national and general level curriculum, the need to develop process-centered assessment methods for value and attitudes, the need for curriculum backward design, and ways to develop student agency through inquiry-based teaching and learning were suggested.
Sara Rousalova;Kwang Tae Kim;Hyewon Lee;Young Woo Sohn
The Korean Journal of Coaching Psychology
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v.7
no.3
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pp.27-55
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2023
Employee well-being, along with its associated barriers and improvement strategies, has become an escalating concern for researchers and organizations worldwide. This study examined the mechanism behind workplace bullying and depression, exploring the role of psychological safety as a mediating factor. Additionally, we investigated the potential impact of organizational compassion, distinguishing between supervisor and co-worker compassion, as a means of supporting employees subjected to workplace bullying. Based on an analysis of 392 online survey responses from full-time employees in South Korea, our findings demonstrate that workplace bullying undermines psychological safety, resulting in increased depression rates among employees. As anticipated, supervisor compassion mitigated the adverse effect of workplace bullying, whereas co-worker compassion did not exhibit the same moderating effect. These results emphasize the importance of fostering a supportive and compassionate work environment led by supervisors to lessen the strain on employee well-being. Theoretical and practical implications, along with directions for future research, are discussed.
Objective: This study aimed to evaluate whether the methane (CH4) to carbon dioxide (CO2) ratio (CH4/CO2) and methane-related traits obtained by the sniffer method can be used as indicators for genetic selection of Holstein cows with lower CH4 emissions. Methods: The sniffer method was used to simultaneously measure the concentrations of CH4 and CO2 during milking in each milking box of the automatic milking system to obtain CH4/CO2. Methane-related traits, which included CH4 emissions, CH4 per energy-corrected milk, methane conversion factor (MCF), and residual CH4, were calculated. First, we investigated the impact of the model with and without body weight (BW) on the lactation stage and parity for predicting methane-related traits using a first on-farm dataset (Farm 1; 400 records for 74 Holstein cows). Second, we estimated the genetic parameters for CH4/CO2 and methane-related traits using a second on-farm dataset (Farm 2; 520 records for 182 Holstein cows). Third, we compared the repeatability and environmental effects on these traits in both farm datasets. Results: The data from Farm 1 revealed that MCF can be reliably evaluated during the lactation stage and parity, even when BW is excluded from the model. Farm 2 data revealed low heritability and moderate repeatability for CH4/CO2 (0.12 and 0.46, respectively) and MCF (0.13 and 0.38, respectively). In addition, the estimated genetic correlation of milk yield with CH4/CO2 was low (0.07) and that with MCF was moderate (-0.53). The on-farm data indicated that CH4/CO2 and MCF could be evaluated consistently during the lactation stage and parity with moderate repeatability on both farms. Conclusion: This study demonstrated the on-farm applicability of the sniffer method for selecting cows with low CH4 emissions.
Recently, the effect of using social media on psychological well-being has been highlighted. However, studies exploring factors that may predict the quality of social media relationships are relatively rare. The present study investigated whether social media activity and psychological states, such as loneliness and depression, can predict the quality of social media relationships during the COVID-19 quarantine period using a machine learning technique. Ninety-five participants completed a self-report survey on loneliness, Instagram activity, quality of social media relationships, and depression at different time points (during the self-isolation and after the release of self-isolation). Similarity analyses, including multidimensional scaling (MDS), representational similarity analysis (RSA), and classification analyses, were conducted separately at each point in time. The results of MDS revealed that time spent on social media and depression were distinguished from others in the first dimension, and loneliness and passive use were distinguished from others in the second dimension. We divided the data into two groups based on the quality of social media relationships (high and low), and we conducted RSA on each group. Findings indicated an interaction between the quality of the social media relationships and the situation. Specifically, the effect of self-isolation on the high-quality social media relationship group is more pronounced than that on the low-quality group. The classification results also revealed that the predictors of social media relationships depend on whether or not they are isolated. Overall, the results of this study imply that social media relationship could be well predicted when people are not in isolated situations.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.41
no.3
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pp.27-46
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2023
This study examines the possibility of applying Other Effective Area-based Conservation Measures (OECMs) to natural heritage sites that are not designated as protected areas for the National Biodiversity Strategy and Action Plan (NBSAP). Firstly, the study investigated the ecological and cultural characteristics associated with a natural heritage site, specifically the natural monument known as Dangsanmok, and synthesized the collected information to assess its conservation value. Subsequently, the study examined the possibility of designating Dangsanmok as an OECM that reflects local communities through the criteria of the IUCN's individual assessment tools. The research findings indicate that Dangsanmok and the associated Dangsanje system are positively evaluated as potential OECMs. Additionally, initiatives such as the "Dangsan Tree Grandfather Program" and the "National Heritage Folk Event Grant Program," implemented by the Cultural Heritage Administration, are seen to have a positive impact on engaging local communities voluntarily. Consequently, based on these results, it is expected that natural heritage sites like Dangsanmok, serving as national indicators, will contribute to the 2030 goals for biodiversity conservation and the 2050 goals for harmonious coexistence with nature as part of NBSAPs.
The tetraploid Solanum hjertingii, a wild tuber-bearing species from Mexico is a relative of potato, S. tuberosum. The species has been identified as a potential source of resistance to blackening for potato breeding. It does not exhibit enzymatic browning nor blackspot which are physiological disorders. However, due to their sexual incompatibility, somatic hybridization between S. hjertingii and S. tuberosum must be used to introduce various traits from this wild species into potato. After somatic hybridization, molecular markers are essential for selecting fusion products. In this study, the chloroplast genome of S. hjertingii was sequenced by next-generation sequencing technology and compared with those of other Solanum species to develop specific markers for S. hjertingii. The chloroplast genome has a total sequence length of 155,545 bp, and its size, gene content, order and orientation are similar to those of the other Solanum species. Phylogenic analysis including 15 other Solanaceae species grouped S. hjertingii with S. demissum, S. hougasii, and S. stoloniferum. After detailed comparisons of the chloroplast genome sequence with eight other Solanum species, we identified one InDel and seven SNPs specific to S. hjertingii. Based on these, five PCR-based markers were developed for discriminating S. hjertingii from other Solanum species. The results obtained in this study will aid in exploring the evolutionary aspects of Solanum species and accelerating breeding using S. hjertingii.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.493-498
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2024
With the rapid advancement of generative artificial intelligence technology, there is growing interest in how to utilize it in practical applications. Additionally, the importance of prompt engineering to generate results that meet user demands is being newly highlighted. Exploring the new possibilities of generative AI can hold significant value. This study aims to utilize ChatGPT 4.0, a leading generative AI, to propose an effective method for evaluating user experience through the analysis of online customer review data. The user experience evaluation method was based on the six-layer elements of user experience: 'functionality', 'reliability', 'usability', 'convenience', 'emotion', and 'significance'. For this study, a literature review was conducted to enhance the understanding of prompt engineering and to grasp the clear concept of the user experience hierarchy. Based on this, prompts were crafted, and experiments for the user experience evaluation method were carried out using the analysis of collected online customer review data. In this study, we reveal that when provided with accurate definitions and descriptions of the classification processes for user experience factors, ChatGPT demonstrated excellent performance in evaluating user experience. However, it was also found that due to time constraints, there were limitations in analyzing large volumes of data. By introducing and proposing a method to utilize ChatGPT 4.0 for user experience evaluation, we expect to contribute to the advancement of the UX field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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