Jung, Song Hie;Kim, Dong Uk;Lim, Bong Soon;Kim, A Reum;Seol, Jaewon;Lee, Chang Seok
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.52
no.3
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pp.245-265
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2019
Biotope, which represents the characteristic habitats of living organisms, need to be identified as essential for the efficient creation and sustainable management of urban ecosystems. This study was carried out to provide the basic information for ecological urban planning by analyzing types and attributes of the biotop established throughout the whole area of the Pohang city, a representative industrial city in Korea. The biotop established in Pohang city is composed of 12 types including forests (coniferous, deciduous, and mixed forests), agricultural fields (rice paddy and upland field), green facilities, river, reservoir, bare ground, residential area, public facilities, commercial area, industrial area, roads, and schools. As a result of analyzing the properties according to biotop types, industrial, commercial and residential areas, which represent urban areas, was dominated by introduced vegetation. Moreover the introduced vegetation is usually composed of exotic plants or modified forms for landscape architecture and horticulture rather than native plants, which reflects ecological property of both region and site. As the distance from the urban center increases, the agricultural field showed a form of typical farmland, whereas the closer it is, the more form of greenhouse farming. Natural green spaces were divided into riparian vegetation established along the stream and forest vegetation. Forest vegetation is consisted of secondary forests (seven communities) and plantations (three communities). The urban landscape of Pohang city is dominated by the industrial area. Among them, the steel industry, which occurs large amounts of heat pollution and carbon dioxide, occupies a large proportion. On the other hand, green space is very insufficient in quantity and inferior in quality. This study proposed several restoration plans and further, a green network, which ties the existing green spaces and the green space to be restored as a strategy to improve the environmental quality in this area.
The main purposes of this study are to analyze the contents and text network of online tourism information. For this purpose, Jeju Island, one of the representative tourist destinations in South Korea is selected as a study site. And this study collects the contents of both JeJu official tourism website and Sina Weibo's personal blogs which is one of the most popular Social Network Systems in China. In addition, this study analyzes this online text information using ROST Content Mining System, one of the Chinese big data mining systems. The results of the content analysis show that the formal website of Jeju includes the nouns related to natural, geographical and physical resources, verbs related to existence of resources, and adjectives related to the beauty, cleanness and convenience of resources mainly. Meanwhile, personal blogs include the nouns of Korean-wave, food, local products, other destinations and shopping, verbs related to activity and feeling in Jeju, and adjectives related to their experiences and feeling mainly. Finally, the results of text network show that there are some strong centrality and network of online tourism information at formal website, but there are weak relationships in personal blogs. The results of this study may be able to contribute to the development of demand-based marketing strategies of tourists destination.
Although cryptocurrency which can promote innovation in the blockchain ecosystem is published for many useful purposes, in Korea, cryptocurrency is recognized only as a means of investment for the profit. The fact emphasizes only the speculative nature of the cryptocurrency, so investor negates the fundamental purpose of cryptocurrency and hinders innovation in the blockchain ecosystem. The purpose of this study is to investigate the cause of cryptocurrency perception and speculative behavior of domestic cryptocurrency investors from an academic perspective. We use a model that reflects the traditional considerations and cryptocurrency's characteristics in investment. Using the model, we can explain the cause of misperception of cryptocurrency through the theory of bounded rationality. In building the research model, we use variables of venture and angel investor's consideration used in investment decisions and collect the keywords from indexes of whitepaper to reflect the properties of cryptocurrency. This study mentions that, due to the imitations presented by Simon, individuals are forced to perceive cryptocurrency as a means of speculation and to make irrational decisions that impair ecosystem health. We analyze whether there is a significant difference in rationality in decision made by the sample under limited knowledge and imperfect information constraints. As a result, imperfect information constraints led investors to consider only irrational criteria in decision making. From this result, this study suggests that information asymmetry needs to be relaxed so that investment can be pursued together with rational investment and development of blockchain ecosystem. In addition, the industry can capture strategic insights for successful financing through ICO by enabling better understanding of investor decision-making.
The objective of this study is to develop a spatial analysis modeling technique to evaluate the functional suitability of forest lands for land slide prevention. The functional suitability is classified into 3 categories of high, medium and low according to the potential of land slide on forest lands. The potential of land slide hazards is estimated using the measurements of 7 major site factors : slope, bed rock, soil depth, shape of slope, forest type and D.B.H. class of trees. The analytic hierarchical process is applied to determining the relative weight of site factors in estimating the potential of land slides. The spatial analysis modeling starts building base layers for the 7 major site factors by $25m{\times}25m$ grid analysis or TIN analysis, reclassifies them and produces new layers containing standardized attribute values, needed in estimating land slide potential. To these attributes, applied is the weight for the corresponding site factor to build the suitability classification map by map algebra analysis. Then, finally, cell-grouping operations convert the suitability classification map to the land unit function map. The whole procedures of the spatial analysis modeling are presented in this paper.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.1
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pp.17-29
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2013
High school 'science' in the 2009 revised curriculum in Korea was developed for the purpose of enhancing students' scientific literacy needed for citizenship in a democratic society. For this analysis, 'science' includes a variety of scientific topics from the origin of the universe to the birth of life, and the relationship between technology and modern society. It aims to make students understand the process of scientific inquiry and foster interest and curiosity about science. On the other hand, interest has been studied as a psychological construct to affect academic achievement and career selection of students. In this study, the authors investigated students' interest in high school 'science' in view of the 2009 revised curriculum. To carry this out, a survey tool was developed according to previous research, with 997 high school students' responses analyzed with descriptive statistics and factor analysis. The result showed that the students' interest in high school 'science' in view of the 2009 revised curriculum can be interpreted into three dimensions such as motivation, activity, and topic, which has several sub-dimensions. Students' interest in motivation dimension was higher than in activity or topic dimension, while the average value was slightly higher than the middle value. They showed different distribution of interest by gender and job orientation, especially in activity and topic dimensions. From this study, the authors can infer the multi-dimensional property of students' interest in high school 'Science' and the different distribution of interest by dimensions.
The purpose of this study is to examine the structural elements of HMR in Korea foods and explore the way HMR products using Korean foods can be developed at this time of increased interest. Through an investigation of its importance by attributes and their partial values, hypothetical HMR products using Korean foods were estimated. In order to develop the optimal HMR goods of Korean food, a preference survey was conducted after selecting 9 profiles using conjoint analysis with orthogonal design, and 4 holdout sets were generated and used for cross-validity authorization and reliability of the model. The results of this study showed that customers put cooking levels, menu price, and the location of purchase into importance when selecting HMR products of Korean foods. They preferred to eat the products after sufficiently heating them and buy the products sold online and through home shopping programs, with the price range of 10,000 won and over. It was concluded that more customers can be attracted if a variety of HMR products using Korean foods which can be prepared readily anywhere and at any time are developed.
The study of the development of DJ robots is to meet the demands of the music services which are changing very rapidly in the digital and network era. Existing studies, as a whole, develop music services on the premise of personalized environment and equipment, but the DJ robot is on the premise of the open space shared by the public. DJ robot gives priority to traditional space and music. Recently as the hospitality and demand for cultural contents of South Korea expand to worldwide, industrial use of the contents based on traditional or our unique characteristics is getting more and more. Meanwhile, the DJ robot is composed of a combination of two modules. One is to detect changes in the external environment and the other is to set the properties of the music by psychology, emotional engineering, etc. DJ robot detect the footprint of the temperature, humidity, illumination, wind, noise and other environmental factors measured, and will ensure the objectivity of the music source by repeated experiments and verification with human sensibility ergonomics based on Hevner Adjective Circle. DJ robot will change the soundscape of the traditional space being more beautiful and make the revival and prosperity of traditional music with the use of traditional music through BGM.
Understanding dialogue participant's emotion is important as well as decoding the explicit message in human communication. It is well known that non-verbal elements are more suitable for conveying speaker's emotions than verbal elements. Written texts, however, contain a variety of linguistic units that express emotions. This study aims at analyzing components for constructing an emotion ontology, that provides us with numerous applications in Human Language Technology. A majority of the previous work in text-based emotion processing focused on the classification of emotions, the construction of a dictionary describing emotion, and the retrieval of those lexica in texts through keyword spotting and/or syntactic parsing techniques. The retrieved or computed emotions based on that process did not show good results in terms of accuracy. Thus, more sophisticate components analysis is proposed and the linguistic factors are introduced in this study. (1) 5 linguistic types of emotion expressions are differentiated in terms of target (verbal/non-verbal) and the method (expressive/descriptive/iconic). The correlations among them as well as their correlation with the non-verbal expressive type are also determined. This characteristic is expected to guarantees more adaptability to our ontology in multi-modal environments. (2) As emotion-related components, this study proposes 24 emotion types, the 5-scale intensity (-2~+2), and the 3-scale polarity (positive/negative/neutral) which can describe a variety of emotions in more detail and in standardized way. (3) We introduce verbal expression-related components, such as 'experiencer', 'description target', 'description method' and 'linguistic features', which can classify and tag appropriately verbal expressions of emotions. (4) Adopting the linguistic tag sets proposed by ISO and TEI and providing the mapping table between our classification of emotions and Plutchik's, our ontology can be easily employed for multilingual processing.
Since a movie is an experience goods, purchase can be decided upon preliminary information and evaluation. There are ongoing researches on what impact online reviews might have on movie revenues. Whereas research in the past was focused on the effect of online reviews. The influence of online reviews appears to be significant in products like a movie because it is difficult to evaluate the feature prior to "consuming" the product. Since an online review is regarded to be objective, consumers find it more trustworthy. Contrary to prior research focused on movie review ratings and volume, we focus moves on movie features related specific reviews. This research proposes a predictive model for movie revenue generation. We decided 15 criteria to classify movie features collected from online reviews through the online review mining and made up feature keyword list each criterion. In addition, we performed data preprocessing and dimensional reduction for data mining through factor analysis. We suggest the movie revenue predictive model is tested using discriminant analysis. Following the discriminant analysis, we found that online review factors can be used to predict movie popularity and revenue stream. We also expect using this predictive model, marketers and strategic decision makers can allocate their resources in more parsimonious fashion.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.219-230
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2018
This study was conducted to identify factors influencing depression symptoms among college students. To accomplish this, a self-administered questionnaire was distributed to 546 college students from October 1st to November 30th, 2015. Univariate analysis, logistic regression, and multivariate regression analysis between variables were then conducted using depression symptoms as the dependent variable and other relevant factors as independent variables. The level of depression among the subjects differed significantly according to personal attributes, family life and school life characteristics, as well as health related behavioral characteristics. The risk of depression was significantly higher in the lower group than the higher group of family and friends social support, the lower group than the higher group of self-esteem, the lower group than the higher group of locus of control, and in the high risk stress group than the normal stress group. Factors influencing depression symptoms included religion, social support from family, social support from friends, interpersonal dependency, locus of control, and stress were identified as significant variables, indicating that depression among college students is related to diverse elements including sociodemographic characteristics, social support from family/friends, interpersonal dependency, locus of control, and stress. Depression symptoms significantly increased when social support from family or friends, low psychological behavior characteristics are low, and when stress is high. Thus, it is necessary to understand factors related to depression and reduce them to decrease depression levels of college students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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