This study aimed to empirically analyze the factors influencing the career search intention of college students. The research model was derived based on the Social Cognitive Career Theory (SCCT), considering the unique characteristics of university students. Self-efficacy and outcome expectations were investigated as independent variables, while mastery experience, verbal persuasion, vicarious learning, and positive emotions were considered as antecedent variables. A survey was conducted among college students in the metropolitan area, resulting in 217 valid responses for analysis. Empirical analysis was conducted using structural equation modeling with AMOS 24. The findings revealed that mastery experience, vicarious learning, and positive emotions had a significant positive effect on self-efficacy. Furthermore, verbal persuasion and positive emotions significantly influenced outcome expectations. However, the impact of verbal persuasion on self-efficacy was not found to be significant, and the relationship between mastery experience, vicarious learning, and outcome expectations was not examined. Both self-efficacy and outcome expectations were found to have a significant positive effect on career search intention, with outcome expectations exhibiting a stronger influence. The empirical results contribute to the understanding of college students' career exploration and provide implications for academic and practical contexts.
Out of the total 17,000 reservoirs in Korea, 13,600 small agricultural reservoirs do not have hydrological measurement facilities, making it difficult to predict water storage volume and appropriate operation. This paper examined univariate and multivariate long short-term memory (LSTM) modeling to predict the storage rate of agricultural reservoirs using remote sensing and artificial intelligence. The univariate LSTM model used only water storage rate as an explanatory variable, and the multivariate LSTM model added n-day accumulative precipitation and date of year (DOY) as explanatory variables. They were trained using eight years data (2013 to 2020) for Idong Reservoir, and the predictions of the daily water storage in 2021 were validated for accuracy assessment. The univariate showed the root-mean square error (RMSE) of 1.04%, 2.52%, and 4.18% for the one, three, and five-day predictions. The multivariate model showed the RMSE 0.98%, 1.95%, and 2.76% for the one, three, and five-day predictions. In addition to the time-series storage rate, DOY and daily and 5-day cumulative precipitation variables were more significant than others for the daily model, which means that the temporal range of the impacts of precipitation on the everyday water storage rate was approximately five days.
Young Cheol Kim;Geunsu Joo;Hong-Kyu Jang;Jinbong Kim;Min-Gyu Kang;Woo-Kyoung Lee;Ji Hoon Kim
Composites Research
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v.36
no.5
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pp.303-309
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2023
In this paper, a Progressive Damage and Failure Analysis (PDFA) modeling method was developed using ABAQUS/EXPLICIT to predict in-plane damage and delamination for Open-Hole Compression (OHC) testing. The proposed PDFA model was constructed based on Hashin criteria and cohesive behavior. The strength and stiffness of OHC specimens with three types of stacking sequences [(45/-45/02)3]s , [(45/0/-45/90)3]s and [45/-45/0/45/-45/90/(45/-45)2]s were compared to comprehensively evaluate the validity of the Finite Element(FE) model of PDFA. The strength and stiffness of the OHC specimens were predicted relatively well, with less than a percentage error 10.0 %. For the numerical simulation case for each layup, the damage initiation/evolution of OHC specimens were evaluated for delamination and tension/compression matrix damage before and after failure.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.967-971
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2023
Recently, a variety of AI-based platform services are available, and one of them is ChatGPT that processes a large quantity of data in the natural language and generates an answer after self-learning. ChatGPT can perform various tasks including software programming in the IT sector. Particularly, it may help generate a simple program and correct errors using C Language, which is a major programming language. Accordingly, it is expected that ChatGPT is capable of effectively using Verilog HDL, which is a hardware language created in C Language. Verilog HDL synthesis, however, is to generate imperative sentences in a logical circuit form and thus it needs to be verified whether the products are executed properly. In this paper, we aim to select small-scale logical circuits for ease of experimentation and to verify the results of circuits generated by ChatGPT and human-designed circuits. As to experimental environments, Xilinx ISE 14.7 was used for module modeling, and the xc3s1000 FPGA chip was used for module embodiment. Comparative analysis was performed on the use area and processing time of FPGA to compare the performance of ChatGPT products and Verilog HDL products.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.1057-1063
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2023
The urban railway sleeper floating track, the subject of this study, is an anti-vibration track to reduce vibration transmitted to the structure. currently, the replacement cycle of resilience pad for sleeper floating tracks is set and operated based on load. however, most previous studies were conducted on load-based structural safety aspects, such as fatigue life evaluation of sleeper anti-vibration pads and increase in track impact coefficient and track support stiffness due to increase in spring stiffness. therefore, in this study, we measure the vibration acceleration of the ballast for each analysis section and use the results of 7 million fatigue tests to calculate the spring stiffness of the resilience pad for each section. the spring stiffness of the resilience pad calculated for each section was set as the analysis data and the concrete vibration acceleration was derived analytically. the adequacy of analysis modeling was verified as the analyzed concrete bed vibration acceleration for each section was within the field-measured concrete bed vibration acceleration range. using the vibration acceleration curve according to the derived spring stiffness change, the spring stiffness of the resilience pad is estimated from the measured vibration acceleration. therefore, we would like to present a technique that can estimate the spring stiffness of resilience pad of a running track using the vibration acceleration of the measured concrete bed.
This study presents the process and outcomes of developing mathematical-informatics linkage·convergence class materials, based on previous research findings that indicate a lack of such materials in high schools despite the increasing need for development of interdisciplinary linkage·convergence class materials In particular, this research provides insights into the discussions of six teachers who participated in the same professional learning community program, aiming to create materials that are suitable for linkage·convergence class materials and highly practical for classroom implementation. Following the material development process, a theme-based design model was applied to create the materials. In alignment with prior research and consensus among teacher learning community members, mathematics and informatics teachers developed instructional materials that can be utilized together during a 100-minute block lesson. The developed materials utilize societal issue contexts to establish links between the two subjects, enabling students to engage in problem-solving through mathematical modeling and coding. To increase the validity and practicality of the developed resources during their field application, CVR verification was conducted involving field teachers. Incorporating the results of the CVR verification, the finalized instructional materials were presented in the form of a teaching guide. Furthermore, we aimed to provide insights into the trial-and-error experiences and deliberations of the developers throughout the material development process, with the intention of offering valuable information that can serve as a foundation for conducting related research by field researchers. These research findings hold value as empirical evidence that can explore the applicability of teaching material development models in fields. The accumulation of such materials is expected to facilitate a cyclical relationship between theoretical teaching models and practical classroom applications.
The present study conducted a numerical modeling of CO2 injection at the Janggi Basin using the TOUGH-FLAC simulator, and examined the hydro-mechanical stability of the aquifer and the fault. Based on the site investigations and a 3D geological model of the target area, we simulated the injection of 32,850 tons of CO2 over a 3-year period. The analysis of CO2 plume with different values of the aquifer permeability revealed that assuming a permeability of 10-14 m2 the CO2 plume exhibited a radial flow and reached the fault after 2 years and 9 months. Conversely, a higher permeability of 10-13 m2 resulted in predominant westward flow along the reservoir, with negligible impact on the fault. The pressure changes around the injection well remained below 0.6 MPa over the period, and the influence on the hydro-mechanical stability of the reservoir and fault was found to be insignificant.
As naval warfare changes to composite warfare that includes simultaneous engagements against surface, underwater, and air enemies, performance and tactical analysis are required to respond to naval warfare. In particular, for practical analysis of composite warfare, it is necessary to study engagement simulations that can appropriately utilize the limited performance resources of the detection system. This paper proposes a DEVS (Discrete Event Systems Specifications)-based simulation model for composite warfare analysis. The proposed model contains generalized models of combat platforms and armed objects to simulate various complex warfare situations. In addition, we propose a detection performance allocation algorithm that can be applied to a detection system model, considering the characteristics of composite warfare in which missions must be performed using limited detection resources. We experimented with the effectiveness of composite warfare according to the strength of the detection system's resource allocation, the enemy force's size, and the friendly force's departure location. The simulation results showed the effect of the resource allocation function on engagement time and success. Our model will be used as an engineering basis for analyzing the tactics of warships in various complex warfare situations in the future.
There have been many studies to improve the efficiency of the CG production process, but it was not easy to overcome the problem that it was difficult to check the result in the middle of work and it took a lot of time for rendering. However, as the possibility of using Unreal Live Link, which can check the result in real-time, is increasing, expectations for improving the efficiency of the production process are rising. This study analyzed the efficiency of the 3D animation production process using Unreal Live Link. To this end, modeling, rigging, animation, and layout work were done in Maya, and the final output image sequence was rendered in Unreal Engine through Unreal Live Link. And the difference between this production process and the existing production process in which the final output image sequence is rendered in the 3D software itself was compared and analyzed. As a result of the analysis, unlike the traditional 3D animation production process, it was possible to check the final work result in real-time by proceeding with the work through a high-quality viewport screen, and it was found that the efficiency of work was maximized by deriving the final result through real-time screen capture. Recently, the use of game engines in the 3D animation and film industry is gradually increasing, and the efficiency of work is expected to be maximized if Unreal Live Link is used.
The purpose of this study is to evaluate the service attributes and consumer reactions of telemedicine apps in South Korea and visualize their differentiation by constructing positioning maps. We crawled 23,219 user reviews of 6 major telemedicine apps in Korea from the Google Play store. Topics were derived by BERTopic modeling, and sentiment scores for each topic were calculated through KoBERT sentiment analysis. As a result, five service characteristics in the application attribute category and three in the medical service category were derived. Based on this, a two-dimensional positioning map was constructed through principal component analysis. This study proposes an objective service evaluation method based on text mining, which has implications. In sum, this study combines empirical statistical methods and text mining techniques based on user review texts of telemedicine apps. It presents a system of service attribute elicitation, sentiment analysis, and product positioning. This can serve as an effective way to objectively diagnose the service quality and consumer responses of telemedicine applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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