There has been criticism that the government-led makerspace did not reflect the actual demand of makers, so there was a limit to performance creation. In this regard, the study aims to diagnose the current status and problems of makerspace and to suggest the implication to respond to policy demand. To this end, we analyzed the current status of makerspace by utilizing the government documents. Then, we conducted a survey of SMEs related to ICT devices that experienced makerspace, and analyzed their opinions on D·N·A technology demand, management difficulties, and governments' support policies. As results, the study proposed several improvement measures to upgrade makerspace as a digital conversion platform as follows. First, due to the nature of the existing industry for introducing D·N·A technology, there is a limit for companies to enter the market on their own, so comprehensive support from the government is needed. Second, it is necessary to establish and expand an empirical test bed for the development of new products and services so that various types of metaverse contents can be discovered and digital transformation convergence models of existing businesses can be derived. Third, by modifying the support method to operate the makerspace as a platform that implements the government-led start-up support policy, boldly transfer what the private sector can do well to the private sector. The participants of Industry·University·Institute Collaboration should freely share ideas and help the common problem be solved. Based on the problems and the findings for improvement, it is expected that the current makerspace would be upgraded to a digital conversion platform suitable for the demand of the field.
After the first Covid-19 confirmed case occurred in Korea in January 2020, interest in personal transportation such as public bicycles not public transportation such as buses and subways, increased. The demand for 'Ddareungi', a public bicycle operated by the Seoul Metropolitan Government, has also increased. In this study, a demand prediction model of a GRU(Gated Recurrent Unit) was presented based on the rental history of public bicycles by time zone(2019~2021) in Seoul. The usefulness of the GRU method presented in this study was verified based on the rental history of Around Exit 1 of Yeouido, Yeongdengpo-gu, Seoul. In particular, it was compared and analyzed with multiple linear regression models and recurrent neural network models under the same conditions. In addition, when developing the model, in addition to weather factors, the Seoul living population was used as a variable and verified. MAE and RMSE were used as performance indicators for the model, and through this, the usefulness of the GRU model proposed in this study was presented. As a result of this study, the proposed GRU model showed higher prediction accuracy than the traditional multi-linear regression model and the LSTM model and Conv-LSTM model, which have recently been in the spotlight. Also the GRU model was faster than the LSTM model and the Conv-LSTM model. Through this study, it will be possible to help solve the problem of relocation in the future by predicting the demand for public bicycles in Seoul more quickly and accurately.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.249-255
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2023
World Heritage is a very important heritage that is worth protecting and handing down to future generations. In Korea, which has a long history and culture of 5,000 years, Seowon is a great advantage in that it can develop tangible and intangible Neo-Confucian ideas shared in China and East Asia, and preserve and experience them as a unique cultural resource of Korea until the present day. In order to encourage the direct experience of this long-standing cultural heritage, the government supports the national treasury and seeks to expand the demand for tourism. Accordingly, in this study, an analysis was conducted on program satisfaction, participation, and activation plans. As a result, it was found that value to see and value to experience must coexist in order for our world heritage, which requires comprehensive and continuous management and operation, and lacks accessibility, to become a tourist attraction. Also, for this purpose, promotion and development of differentiated tourism experience contents should be carried out first.
This study studies the policies and use cases of the government and the financial sector for artificial intelligence, and the future policy tasks of the financial sector. want to derive According to Gartner, noteworthy technologies leading the financial industry in 2022 include 'generative AI', 'autonomous system', 'Privacy Enhanced Computation (PEC) was selected. The financial sector is developing new technologies such as artificial intelligence, big data, and blockchain. Developments are spurring innovation in the financial sector. Data loss due to the spread of telecommuting after the corona pandemic As interests in sharing and personal information protection increase, companies are expected to change in new digital technologies. Global financial companies also utilize new digital technology to develop products or manage and operate existing businesses. I n order to promote process innovation, I T expenses are being expanded. The financial sector utilizes new digital technology to prevent money laundering, improve work efficiency, and strengthen personal information protection. are applying In the era of Big Blur, where the boundaries between industries are disappearing, the competitive edge in the challenge of new entrants In order to preoccupy the market, financial institutions must actively utilize new technologies in their work.
The rental history data of public bicycles in Seoul were analyzed to examine how pandemic phenomena such as COVID-19 caused changes in people's micro mobility. Data for 2019 and 2021 were compared and analyzed by dividing them before and after COVID-19. Data were collected from public data portal sites, and data marts were created for in-depth analysis. In order to compare the changes in the two periods, the riding direction type dimension and the rental station type dimension were added, and the derived variables (rotation rate per unit, riding speed) were newly created. There is no significant difference in the average rental time before and after COVID-19, but the average rental distance and average usage speed decreased. Even in the mobility of Ttareungi, you can see the slow rhythm of daily life. On weekdays, the usage rate was the highest during commuting hours even before COVID-19, but it increased rapidly after COVID-19. It can be interpreted that people who are concerned about infection prefer Ttareungi to village buses as a means of micro-mobility. The results of data mart-based visualization and analysis proposed in this study will be able to provide insight into public bicycle operation and policy development. In future studies, it is necessary to combine SNS data such as Twitter and Instagram with public bicycle rental history data. It is expected that the value of related research can be improved by examining the behavior of bike users in various places.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6D
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pp.569-575
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2010
The occupancy based O/D is essential for measuring efficiency of various transportation policies like HOV/HOT lane, ramp metering, and public parking station. There has been many studies on occupancy survey methodology and O/D estimation using TCS (Toll Collection System) data separately. The occupancy O/D estimation methodology using TCS data has not been attempted thus far. An overall process from data collection stage to the occupancy O/D estimation stage has been suggested. Field survey was performed at the northbound Seoul toll station of Gyeongbu Expressway by each 2 hours of AM peak, PM non-peak, PM peak, midnight periods on a day. The process of matching the TCS data and field survey data classified by tollbooth ID, car type/mode, and arrival time was also performed. One typical output of the results showed that the ratio of single occupancy vehicles bounding for Seoul during the AM peak amounted to 60%. With the key output of this study and the specific O/D estimation methodology suggested, the whole centroid-to-centroid occupancy O/D of the country could be available, and then various applications in which the occupancy information is required could be possible.
This study deals with the production system of the superhero animation that are based on DC comic books and are produced by Warner Brothers company, and tries to find out ways in order to vitalize the new window of the animation market. 28 superhero animations released from 2007 until 2017 are analyzed. Several critical points are drawn out and can be applied to the Korean animation industry. There are two categories, one is about the management of the production system, and the other is about the subcontract system. In managing the production system, there are three points: First, there are several people who play the role of either a producer or a director many times. Second, producers used to work as a group. Third, some people work not only as a producer but also as a director. In carrying out outsourcing contracts, there are six points: First, only Korean and Japanese companies participate as subcontract companies. Second, about two companies used to take part in the subcontract production in a year. Third, in case of number of people involved in production, there are more Japanese than Korean. Fourth, Japanese companies deal with some parts of the pre-production as well as the main production in . Fifth, a Japanese company has a sub-subcontract with a Korean company in one episode of . Sixth, Korean companies mostly focus on the production part of key animation. Important points that the Korean production system has to consider are also suggested under the two categories. In the production system management, there are two points. It is needed to make use of the group producer system, and it is critical to develop the story line of universe type such as DC Universe. In case of the outsourcing production system, it is essential to keep up educating 2D type of animation and, at the same time, to participate actively in the global outsourcing production. By considering these crucial points, it is expected to keep producing animation that can be used for the media window such as IPTV.
Since 1990s. there has been an increasing number of traffic accidents at intersection. which requires more urgent measures to insure safety on intersection. This study set out to analyze the road conditions, traffic conditions and traffic operation conditions on signalized intersection. to identify the elements that would impose obstructions in safety, and to develop a traffic accident prediction model to evaluate the safety of an intersection using the cop relation between the elements and an accident. In addition, the focus was made on suggesting appropriate traffic safety policies by dealing with the danger elements in advance and on enhancing the safety on the intersection in developing a traffic accident prediction model fir a signalized intersection. The data for the study was collected at an intersection located in Wonju city from January to December 2001. It consisted of the number of accidents, the road conditions, the traffic conditions, and the traffic operation conditions at the intersection. The collected data was first statistically analyzed and then the results identified the elements that had close correlations with accidents. They included the area pattern, the use of land, the bus stopping activities, the parking and stopping activities on the road, the total volume, the turning volume, the number of lanes, the width of the road, the intersection area, the cycle, the sight distance, and the turning radius. These elements were used in the second correlation analysis. The significant level was 95% or higher in all of them. There were few correlations between independent variables. The variables that affected the accident rate were the number of lanes, the turning radius, the sight distance and the cycle, which were used to develop a traffic accident prediction model formula considering their distribution. The model formula was compared with a general linear regression model in accuracy. In addition, the statistics of domestic accidents were investigated to analyze the distribution of the accidents and to classify intersections according to the risk level. Finally, the results were applied to the Spearman-rank correlation coefficient to see if the model was appropriate. As a result, the coefficient of determination was highly significant with the value of 0.985 and the ranks among the intersections according to the risk level were appropriate too. The actual number of accidents and the predicted ones were compared in terms of the risk level and they were about the same in the risk level for 80% of the intersections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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