The Metropolitan Area Green Heat Project (MAGHP), which collects unused heat gathered from power plants, steel works, landfills in western Metropolitan area and distribute it to integrated energy business (IEB) companies, is proposed for the purpose of enhancing energy efficiency and providing low-price heat for IEB companies. Therefore, in order to decide on whether to initiate the MAGHP, the economic feasibility analysis of the project is widely demanded. This paper attempts to consider and measure four economic benefits: heat supply benefit, production cost reduction benefit, greenhouse gas mitigation benefit, and air quality improvement benefit. In addition, the paper tries to conduct the economic feasibility analysis. The project requires three-year investment and thirty-year operation. Three important findings emerge from the analysis. First, its net present value is computed to be 1,269 billion won and more than zero. Second, its benefit/cost ratio is calculated to be 1.72 and bigger than 1.0. Third, its internal rate of return is estimated to be 24.26% and larger than the social rate of return, 5.5%. In conclusion, the MAGHP is socially profitable and should be conducted immediately.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.147-153
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2021
The purpose of this study is to establish strategic suggestions for the direction of the drone-related business by Gyeonggi-do through a survey on the operation and actual conditions of the drone geospatial information service business experienced by Gyeonggi-do civil servants. For this purpose, as a result of surveying the demand survey of 219 people in charge of drone field work, it was analyzed by dividing it into four categories: technology-based operation support, business discovery and support, legal and institutional support, and education and public relations. As an improvement measure, technology-based operation support is to secure service operation efficiency by establishing a dedicated manpower and a dedicated organization and securing drone-related experts.The plan for improvement of project discovery and support is as follows. 1) The government proactively discovers prior research projects for project discovery and support; 2) Legal and institutional support requires support services for simplification of administration such as drone geospatial data shooting schedules and permits, 3) legal and institutional review on improving the scope and restrictions for using drone geospatial data. In the field of education and publicity, it is necessary to operate an education program on the overall operation of drones, and to conduct seminars for each field and use, and to seek activation methods through practical application guidelines for the application process and system. The limitation of this study is that the survey subjects are related to Gyeonggi-do, and in the future, survey analysis through a wide range of participants is required.
Updating a forest type map is essential for sustainable forest resource management and monitoring to cope with climate change and various environmental problems. According to the necessity of efficient and wide-area forestry remote sensing, CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4; The agriculture and forestry satellite) project has been confirmed and scheduled for launch in 2023. Before launching and utilizing CAS500-4, this study aimed to pre-evaluation the possibility of satellite-based tree species classification using RapidEye, which has similar specifications to the CAS500-4. In this study, the study area was the Chuncheon forest management complex, Gangwon-do. The spectral information was extracted from the growing season image. And the GLCM texture information was derived from the growing and non-growing seasons NIR bands. Both information were used to classification with random forest machine learning method. In this study, tree species were classified into nine classes to the coniferous tree (Korean red pine, Korean pine, Japanese larch), broad-leaved trees (Mongolian oak, Oriental cork oak, East Asian white birch, Korean Castanea, and other broad-leaved trees), and mixed forest. Finally, the classification accuracy was calculated by comparing the forest type map and classification results. As a result, the accuracy was 39.41% when only spectral information was used and 69.29% when both spectral information and texture information was used. For future study, the applicability of the CAS500-4 will be improved by substituting additional variables that more effectively reflect vegetation's ecological characteristics.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.520-527
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2019
In this study, the technical level and competence of Chungbuk region manufactures were diagnosed and implications for efficiency improvement of cooperation with local universities were derived. The results are as follow. First, in Chungbuk area, 75% of the skilled workers are medium-skilled and high skilled workers. And the life cycle of production products was found to have entered middle/old age. In addition, the industries were overestimating its technology capabilities, including marketing and sales technology, and management technology. Therefore, local universities should develop differentiated program such as technology transfer and commercialization support so that companies can nurture new industries and it is necessary to improve understanding of reality and future prediction ability through various education and seminars. Second, universities in Chungbuk province have failed to meet the practical demands of industry by providing general educational programs such as lifelong education curriculum, rather than the practical training required by industry. First of all, industries needed the practical training programs such as human resource empowerment, technical education and workers' retraining for local industry development. In addition, industries were expected to provide relevant knowledge and infrastructure such as testing, analysis, participation in technology development such as commissioning and joint research. Therefore, universities should prepare customized Industry-Academia Cooperation Programs through industry demand survey in planning. Also, it is necessary to establish various connection points with industry to ensure that industry-academia cooperation will continue and achieve results. Third, the technology of the industries in Chungbuk province was found to be very unrelated to the next generation regional strategic industries. This is not shared vision between industry and local government, Industry-Academia Cooperation Programs will serve as a platform to organize various community entities. Universities will be able to play a key role in between industries and local governments.
The recent medical treatment guidelines and the development of information technology make hospitals reduce the expense in surrounding environment and it requires improving the quality of medical treatment of the hospital. That is, with the new guidelines and technology, hospital business escapes simple fee calculation and insurance claim center. Moreover, MIS(Medical Information System), PACS(Picture Archiving and Communications System), OCS(Order Communicating System), EMR(Electronic Medical Record), DSS(Decision Support System) are also developing. Medical Information System is evolved toward integration of medical IT and situation si changing with increasing high speed in the ICT convergence. These changes and development of ubiquitous environment require fundamental change of medical information system. Mobile medical information system refers to construct wireless system of hospital which has constructed in existing environment. Through RFID development in existing system, anyone can log on easily to Internet whenever and wherever. RFID is one of the technologies for Automatic Identification and Data Capture(AIDC). It is the core technology to implement Automatic processing system. This paper provides a comprehensive basic review of RFID model in Korea and suggests the evolution direction for further advanced RFID application services. In addition, designed and implemented DB server's agent program and Client program of Mobile application that recognized RFID tag and patient data in the ubiquitous environments. This system implemented medical information system that performed patient data based EMR, HIS, PACS DB environments, and so reduced delay time of requisition, medical treatment, lab.
Although the rapid development of technology has led to a swift increase in the number of companies using social networking services (SNS), it will not be accurate to say that they have fully "utilized" the functionality of SNS simply by "using" these services. Therefore, this study aims to increase the convenience of using digital technology and help SNS users in extending the functionality of these services beyond their regular use and thus, revitalize the field by increasing the service providers' efficiency. In this study, the Facebook usage status of a graduate school newspaper from an undisclosed university in Seoul was analyzed from February to December, 2021 using the participant observation method. The results of the study revealed the following: First, it is necessary to diversify the subject and type of content to ensure a continuous supply of quality content; Second, there is a need to examine the user categories and characteristics by utilizing SNS functionalities such as, the target reports and insights, and based on this, supply content that meets the needs of the users; Third, to resolve the problem of low levels of user participation and an inactive Facebook account, it is necessary to mobilize new marketing tools like online events. The significance of this study is that it confronts the real problems faced by some companies that cannot keep pace with market changes in a digital environment, identifies failure factors, and proposes solutions to them.
The study is to estimate the social costs of premature deaths due to nuclear power plant(NPP) accidents, by resorting to the contingent valuation method(CVM) which is used to estimate the value of a statistical life(VSL). The VSL estimate is about 3.55 billion won, which is multiplied by some 1.8 million premature deaths due to the accidents in world history of NPP, to get a maximum social cost of 1,952 trillion won. This estimate is equivalent to the 2022 real GDP of Korea. The annual average number of premature deaths and the resulting average social cost is 26,000 and 28 trillion won, respectively. The social cost of premature deaths due not only to accidents, but also the air pollutants from fired power plants(FPP) during 1987~2021 is estimated to be 26,919 trillion won. This is equivalent to 2021 US GDP, and is about 3,000 times higher than that for NPP of 9 trillion won. In 2021, the estimated social costs of FPP and NPP are 1,075 trillion won and 292 billion won, respectively. For South Korea, the study suggests to adapt an energy mix of increased share of electricity production for NPP relative to FPP, given that the 2050 carbon neutrality strategy of Korea is expected to lead to an increased share of renewable energy in electricity production. The study emphasizes accumulating the number of CVM-based VSL studies to ensure efficient energy policies.
Artificial Intelligence (AI) has been inserted into people's lives through Intelligent Virtual Assistants (IVA), like Alexa. Moreover, intelligent systems have expanded to design studios. This research delves into designers' perspectives on developing AI-based practices and examines the challenges of adopting future intelligent design assistants. We surveyed UX/UI professionals in Brazil to understand how they use IVAs and AI design tools. We also explored a scenario featuring the use of Alexa Sensei, a hypothetical voice-controlled AI-based design assistant mixing Alexa and Adobe Sensei characteristics. The findings indicate respondents have had limited opportunities to work with AI, but they expect intelligent systems to improve the efficiency of the design process. Further, majority of the respondents predicted that they would be able to collaborate creatively with AI design systems. Although designers anticipated challenges in natural language interaction, those who already adopted IVAs were less resistant to the idea of working with Alexa Sensei as an AI design assistant.
Jeong, Ho Jeong;Kim, Keun-Wook;Kim, Na-Gyeong;Chang, Won-Jun;Jeong, Won-Oong;Park, Dae-Yeong
Journal of Digital Convergence
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v.20
no.5
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pp.463-476
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2022
After industrialization in the past, the automobile industry has continued to grow centered on internal combustion engines, but is facing a major change with the recent 4th industrial revolution. Most companies are preparing for the transition to electric vehicles and autonomous driving. Therefore, in this study, topic modeling was performed based on LDA algorithm by collecting 4,002 domestic papers and 68,372 overseas papers that contain keywords related to CASE (Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification), which represent future automobile trends. As a result of the analysis, it was found that domestic research mainly focuses on macroscopic aspects such as traffic infrastructure, urban traffic efficiency, and traffic policy. Through this, the government's technical support for MaaS (Mobility-as-a-Service) is required in the domestic shared car sector, and the need for data opening by means of transportation was presented. It is judged that these analysis results can be used as basic data for the future automobile industry.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.1
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pp.135-144
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2024
In this study, we propose an automatic classification model for quantitative multidimensional analysis based on facet theory to understand public opinions and demands on major issues through big data analysis. Civil complaints, as a form of public feedback, are generated by various individuals on multiple topics repeatedly and continuously in real-time, which can be challenging for officials to read and analyze efficiently. Specifically, our research introduces a new classification framework that utilizes facet theory and political analysis models to analyze the characteristics of citizen complaints and apply them to the policy-making process. Furthermore, to reduce administrative tasks related to complaint analysis and processing and to facilitate citizen policy participation, we employ deep learning to automatically extract and classify attributes based on the facet analysis framework. The results of this study are expected to provide important insights into understanding and analyzing the characteristics of big data related to citizen complaints, which can pave the way for future research in various fields beyond the public sector, such as education, industry, and healthcare, for quantifying unstructured data and utilizing multidimensional analysis. In practical terms, improving the processing system for large-scale electronic complaints and automation through deep learning can enhance the efficiency and responsiveness of complaint handling, and this approach can also be applied to text data processing in other fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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