Profit-keeping behaviors naturally occur in the market to satisfy consumers, and the logic behind it lies in the economies of scale. On the flip side, some commodities transacted in the market are not available or can not be easily acquired unless the demand is high enough. Under this proposition, some consumers rise and find their own solution to meet the services at a reasonable cost or at an adequate level. The commonly adopted way is to establish a cooperative, and it stirs purchasing power by pooling resources and further bargains price and service quality. As a consumer cooperative, housing cooperatives notably found in rural towns enable the elderly to continue independent living. This study is to take a closer look at residential life of the rural elderly in housing cooperatives. Utilizing in-depth focus group interviews with 40 residents in four housing cooperatives, this qualitative research draws main factors affecting the decision to move in, residential assessment, and strengths and weakness of living in a housing cooperative. The primary factor influencing the moving decision is to continue to independent living in a familiar community, and the bottom line is planning ahead. Frailty and bereavement are found to be the leading occasions for them to move. The participants are satisfied with the independent living arrangement, and particularly, cited such features as safety and security, elderly-friendly design, common spaces, freedom, social activities and efficient living. Also, it is stated that some cooperative natures such as control over the property and giving a voice on management render positive impacts on the satisfaction with communal living. In spite of all the benefits and strengths, participants face with a public notion that an independent living arrangement like a housing cooperative has never done before in rural towns, so that most people recognize it as part of dependent living arrangements like nursing home.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.953-958
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2024
Recently, there has been growing interest in the Fourth Industrial Revolution, with a particular focus on the advancement of augmented reality (AR) devices. However, there is a shortage of AR content. Augmented reality operates through marker-based and markerless methods. The marker-based approach involves using a camera to capture images that serve as markers, enhancing them through AR principles. To address the scarcity of AR content and improve the quality of character goods, this study proposes integrating AR technology into character goods. The character industry is expanding each year, leading to a diverse range of character goods. Character acrylic stands, among these goods, leverage game, webtoon, and animation character IPs for sales. To enhance the design process, we utilized the character image as a marker, allowing for the creation of content that aligns with the characteristics of the character IP. We selected a webtoon character and developed AR content, incorporating features such as voice, speech bubbles, and an introduction to the webtoon, tailored to the webtoon's characteristics. This study demonstrates the potential of AR to present visual and auditory information, paving the way for a variety of products, including diverse content. We anticipate that utilizing this research will lead to the emergence of products encompassing various contents.
COVID-19, which started in Wuhan, China in November 2019, spread beyond China in 2020 and spread worldwide in March 2020. It is important to prevent a highly contagious virus like COVID-19 in advance and to actively treat it when confirmed, but it is more important to identify the confirmed fact quickly and prevent its spread since it is a virus that spreads quickly. However, PCR test to check for infection is costly and time consuming, and self-kit test is also easy to access, but the cost of the kit is not easy to receive every time. Therefore, if it is possible to determine whether or not a person is positive for COVID-19 based on the sound of a cough so that anyone can use it easily, anyone can easily check whether or not they are confirmed at anytime, anywhere, and it can have great economic advantages. In this study, an experiment was conducted on a method to identify whether or not COVID-19 was confirmed based on a cough sound. Cough sound features were extracted through MFCC, Mel-Spectrogram, and spectral contrast. For the quality of cough sound, noisy data was deleted through SNR, and only the cough sound was extracted from the voice file through chunk. Since the objective is COVID-19 positive and negative classification, learning was performed through XGBoost, LightGBM, and FCNN algorithms, which are often used for classification, and the results were compared. Additionally, we conducted a comparative experiment on the performance of the model using multidimensional vectors obtained by converting cough sounds into both images and vectors. The experimental results showed that the LightGBM model utilizing features obtained by converting basic information about health status and cough sounds into multidimensional vectors through MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, and Spectrogram achieved the highest accuracy of 0.74.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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