• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.10 no.1
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• pp.26-35
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• 2009

Work breakdown structure (WBS) can be used as an information center in earned value management system (EVMS) for the construction project. Because EVMS results, such as schedule variance and cost variance, are analyzed for the selected WBS code, the role of WBS code is important in EVMS. This study suggests a methodology for organizing WBS map with a quadrant. It can represent the project organization collectively by work level in a coordinate system. And the study developed an EVMS tool based on the WBS map and this tool can visualize various attribute indexes of EVMS by color symbols. Those methodologies can be used for improving practical application of EVMS.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.7 no.2
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• pp.103-112
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• 1998

Nature-friendly river project has became common practice in Japan. In order to make it available for the conservation and rehabilitation of desirable water environment, water criteria for water environmental assessment must be established. Especially, the criteria estimating the effects on ecosystem in and around river should be constructed. In this paper, classification method for water quality has been developed using biological indices and applied to observed data in Honmyo River, Nagasaki, Japan. Modified PI method (BI') has been suggested and those of three most abundant species resulted effective estimate for an overall water quality with comparatively simple procedure. Extensive database management code was prepared for the comprehensive ecological monitoring of river basin, which includes various biota. That system enables easy access of all the ecological data for a dissemination of a sound and sustainable water environment. The result of this study could improve knowledge base, serve making consensus for citizens, and help river management plans. In Japan, citizen's realization and action are the most critical factor for nature-friendly river restoration project.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.63-66
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• 2009

본 연구의 목표는 사용자에게 적합한 매트리스를 선택하는데 도움을 주는 신체적, 심리적 지표를 개발하고, 이를 분석하여 개인의 주관적 만족도와의 상관성을 알아보는 것이다. 시중에 판매되고 있는 5개의 매트리스의 강도를 2개씩 짝지어진 매트리스별 pared t-test를 통하여 강도별 순위를 5등급으로 분류하였다. 10명의 실험 참가자들의 신체적 지표(근전도, 심박수, 산소포화도 측정), 심리적 지표(개인 특성 설문 조사), 체압 및 주관적 만족도 측정을 실시하고, 상관분석을 통해서 이 측정결과와 개인간 주관적 만족도(선호하는 침대의 탄성)와도 일관성이 있는지 조사하였다. 연구 결과, 압력집중도(r=0.818)과 허리근육이완도(r=0.766) 그리고 심박수(r=0.670)가 주관적 만족도와 유의한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.374-379
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• 2004

지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다 기존의 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 점을 개별적으로 각각의 점이 지표를 구성하는지를 시험한다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 다량의 점을 포함한 데이터를 처리하려면 시험과 관련되어 심각한 계산량이 유발되어 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹핑하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법은 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 표면집단들로부터 지표를 구성하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 제안된 방법을 항공라이다 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.872-875
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• 2011

악성코드 개체 수의 급격한 증가와 정형화되지 않은 악성코드 분류 기준 때문에 업체별, 연구기관별 악성코드 분류 방식이 서로 상이하다. 이 때문에 악성코드를 분석하는 분석가들은 모호한 악성코드 분류 방식 때문에 업무에 불필요한 시간이 소요되고 있다. 또한 안티 바이러스 제품을 사용하는 최종 사용자로 하여금 혼란을 유발하고, 악성코드에 대응하기 위해 진행되는 연구에서 악성코드에 대한 정확한 분류 지표가 없어, 연구에 혼선을 빚고 있다. 본 논문에서는 악성코드의 정확한 분류와 새로운 악성코드가 발견되고, 새로운 매체가 출현하여도 이에 유기적으로 대응할 수 있도록 악성코드의 목적행위에 따라서 총 7개 그룹으로 나누었다. 제안 분류 방식을 사용할 경우 분류된 악성코드에 대하여 보다 정확한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.5
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• pp.77-85
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• 2013

In this paper, we present the cost measurement metrics for the operation management and service improvement besides the general maintenance. The cost measurement metrics of the operation management and service improvement are based on the metrics that are classified and summarized precedent studies and complemented by empirical measuring indicators, and we propose the maintenance cost estimation model based on this metrics. The maintenance costs can be calculated detailedly, because the proposed metrics can be used selectively, depending on the scope of the information system maintenance. The effectiveness of the proposed maintenance cost measurement metrics and cost estimation model is verified by comparison between existing studies and our research.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.595-600
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• 2024

As the use of artificial intelligence technologies such as machine learning increases in research fields that predict learning outcomes or optimize learning pathways, the use of artificial intelligence in education is gradually making progress. This research is gradually evolving into more advanced artificial intelligence methods such as deep learning and reinforcement learning. This study aims to improve the method of predicting future learning performance based on the learner's past learning performance-history data. Therefore, to improve prediction performance, we propose conditional probability applying the Markov Chain method. This method is used to improve the prediction performance of the classifier by allowing the learner to add learning history data to the classification prediction in addition to classification prediction by machine learning. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, a total of more than 30 experiments were conducted per algorithm and indicator using empirical data, 'Teaching aid-based early childhood education learning performance data'. As a result of the experiment, higher performance indicators were confirmed in cases using the proposed method than in cases where only the classification algorithm was used in all cases.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.50 no.6
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• pp.42-57
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• 2022

This study aims to create a basic model for classifying the activity photos that urban park users shared on social media using Deep Learning through Artificial Intelligence. Regarding the social media data, photos related to urban parks were collected through a Naver search, were collected, and used for the classification model. Based on the indicators of Naturalness, Potential Attraction, and Activity, which can be used to evaluate the characteristics of urban parks, 21 classification categories were created. Urban park photos shared on Naver were collected by category, and annotated datasets were created. A custom CNN model and a transfer learning model utilizing a CNN pre-trained on the collected photo datasets were designed and subsequently analyzed. As a result of the study, the Xception transfer learning model, which demonstrated the best performance, was selected as the urban park user activity image classification model and evaluated through several evaluation indicators. This study is meaningful in that it has built AI as an index that can evaluate the characteristics of urban parks by using user-shared photos on social media. The classification model using Deep Learning mitigates the limitations of manual classification, and it can efficiently classify large amounts of urban park photos. So, it can be said to be a useful method that can be used for the monitoring and management of city parks in the future.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.51 no.5
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• pp.70-83
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• 2023

Recently, the Korea Forest Service has implemented a planning project about wind corridor forests as a response measure to climate change. Based on this, research on wind corridors has been underway. For the creation of wind corridor forests, a preliminary evaluation of the wind corridor function is necessary. However, currently, there is no evaluation index to directly evaluate and spatially distinguish the types of wind corridors, and analysis is being performed based on indirect indicators. Therefore, this study proposed a method to evaluate and classify wind corridors by utilizing heat deficit analysis as an evaluation index for cold air generation. Heat deficit was analyzed using a cold air analysis model called Kaltluftabflussmodell_21 (KLAM_21). According to the results of the simulation analysis, the wind path was functionally classified. The top 5% were classified as cold-air generating Areas (CGA), and the bottom 5% as cold-air vulnerable Areas (CVA). In addition, the cold-air flowing Areas (CFA) were classified by identifying the flow of cold air moving from the cold air generation area. It is expected that the methodology of this study can be utilized as an evaluation method for the effectiveness of wind corridors. It is also anticipated to be used as an evaluation index to be presented in the selection of wind corridor forest sites.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.735-735
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• 2012

국내 및 세계적으로 중앙정부 관점에서 수자원관련 현황을 평가하거나 취약성을 파악하는 등 관련 적응 정책 수립, 부문별 정책 수립의 우선순위 결정과 평가를 위하여 지수(Index)와 지표(Indicator)를 개발하고 사용하고 있다. 수자원관련 지수의 개발은 이수, 치수 및 하천환경 분야의 지수가 개발되어 사용되고 있으며 그 중 치수관련 지수는 국내 외에서 많은 연구 결과가 보고되고 있다. 이러한 지표 및 지수의 구성체계는 크게 두 가지로 분류가 되며 하나는 인과관계 접근방식으로 측정하고자 하는 현상, 결과를 나타나게 하는 요인, 이러한 현상을 완화 또는 강화하기 위한 노력 간의 상관성을 파악하여 지표를 도출하고, 다른 하나는 주제 접근방식으로 파악하고자 하는 현상을 크게 분야별로 구분한 후 분야별 정책목표에 따라 하위 분야로 세분화하고 이에 따른 관련지표를 선정한다. 최근에는 주제 접근방식의 지표가 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 수자원통합관리를 위하여 행정구역 및 유역의 다양한 대리변수를 조사, 분석하여 1990년부터 2007년까지의 시군구 및 국가표준지도인 수자원단위지도의 812개의 표준유역별 DB를 구축하였고, 물이용취약성지수 홍수취약성지수 하천환경취약성지수 및 유역종합관리지수를 개발하여 평가하는 유역종합관리지표를 개발하였다. 각 분야별 취약성 지수는 다양한 대리변수들을 통계분석을 통하여 잠재지표를 선정하였으며, 잠재지표들 간의 상관관계를 이용하여 서로 유사한 변수들끼리 묶어주는 요인분석을 실시하여 주제별 세부지표를 선정하였다. 지표 산정에 있어 표준화방법은 가장 많이 사용되고 있는 Z-score 방법을 사용하였고 가중치부여 방법은 동일가중치를 이용하였으며 최종적인 집계과정은 누적합산방법으로 지수를 산정하였다. 본 연구에서 개발된 유역종합관리지표의 타당성조사를 위하여 2008년 강원도 지역의 이수 및 치수관련 자료를 구축하여 피해이력을 제외한 유역종합관리지수를 산정하여 제한급수 및 홍수 피해이력이 발생한 유역과 비교 분석하여 검증을 실시하였다. 본 연구에서 개발된 지표는 유역관련 현황 파악 및 취약성 분석을 통하여 향후 분야별 관련 정책 및 대책 수립에서 보다 효과적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.