This study looks to explore situations in which the authenticity of reality audition programs is inherently distorted by subjective intervention through a theoretical model of existentialism and case study of how it was practiced in an actual program. In detail, we examine the impact on the essence of human subjective intervention and the behavior by free will and use Sartre's existentialism a theoretical model and a Korean audition program series as the case for the study. We believe that the producers intended to narrow the audiences choices by creating a favorable environments for certain participants (trainees as they were called) to be recognized and liked by the voting audiences. We look to "subjectivity," the first principle of existentialism, people determine their essence through free will, and all actions in the production process are aimed at achieving that goal, which keeps the position balance of final debut group by creating the character image and personality through character making, storytelling and increasing or decrease the assigned air-time of each individuals.
This instrumental case study analysed the play engaged in during play therapy sessions provided for a child suffering from tension, embarrassment, and anxiety. The client, a 4-year-old girl, was referred to play therapy due to high levels of difficulties in expressing her thoughts, and her refusal to engage in group activities at a child care center. Child initiative play therapy and the consultation with the mother focused on building her child rearing skills and helping her create a facilitating environment for her child were employed as the therapeutic intervention. The teacher's weekly report focused on child behaviors at the child care center were continued during the sessions. 12 play therapy sessions were provided and there was a follow-up session after one month. The process of the play therapy itself and the themes thus revealed were analyzed on the basis of Erikson's developmental theory and the findings provide implications for mental health professionals.
This study aimed to examine the relationship between children's perceived levels of neglect and abuse and community characteristics. For this, it analyzed data from the Korean Children & Youth Panel Survey and data collected from the Statistics Korea. Main findings are as follows. First, children who resided in the communities with higher report rates of child maltreatment perceived higher levels of neglect. Second, children who resided in the communities with higher rates of welfare recipients, lower residential mobility, or lower rates of those who responded they had someone to ask for help when they were sick tended to perceive higher levels of neglect. Third, while the perceived levels of abuse were explained by the child factors, those of neglect were explained by child, family, and community factors. Based on these findings, this study suggested the interventions on the community levels and future research directions.
The purpose of this study was to examine the mediating effect of alcohol abstinence self-efficacy in the relationship between the Alcoholics Anonymous affiliation and alcohol recovery. For these purposes, this study recruited 554 abstinent alcoholics participating in Alcoholics Anonymous. Based on structural equational modeling, the results can be summarized as follows: the relationship between the Alcoholics Anonymous affiliation and alcohol recovery was partially mediated by alcohol abstinence self-efficacy. In particular, age difference was found in the mediating relationship. Based on the findings, implications on practice and future research directions are discussed.
With the development of big data-related technologies, it has become possible to process vast amounts of data that could not be processed before. Accordingly, the establishment of an automated data selection and fusion process for the realization of big data-based services has become a necessity, not an option. In this paper, we propose an automation technique to create meaningful new information by fusing datasets containing spatial information. Firstly, the given datasets are embedded by using the Node2Vec model and the keywords of each dataset. Then, the semantic similarities among all of datasets are obtained by calculating the cosine similarity for the embedding vector of each pair of datasets. In addition, a person intervenes to select some candidate datasets with one or more spatial identifiers from among dataset pairs with a relatively higher similarity, and fuses the dataset pairs to visualize them. Through such semi-automatic data fusion processes, we show that significant fused information that cannot be obtained with a single dataset can be generated.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.186-188
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2021
The architecture named IDPS is a design concept of web-based integrated platform for heterogeneous naval combat system, which accomplishes efficiency(decreasing complexity) of diagnosis process and reduces time to diagnose system. Each type of surface vessel has its own diagnostic processes and applications, and that means it also requires its own diagnostic engineer(inefficiency in human resource management). In addition, man-based diagnostic causes quality issues such as difference approach of log analysis in accordance with engineer skills. Thus In this paper, we designed integrated diagnostic platform named IDPS with simplified common process regardless of type of surface vessel and we reinforced IDPS with status decision algorithm(SDA) that judges current software status of vessel based on gathered lots of logs. It will enable engineers to diagnose system more efficiently and to use more resources in utilizing SDA-analyzed diagnostic results.
This paper presents an example of the introduction and operation of the PBL so that students can have the ability to apply the problems of corporate social responsibility and ethical values that must be considered by exporting companies or multinational companies, which are the main research subjects of business dynamics. As a result, students were able to broaden their views through self-directed classes and presentations, listen to and share opinions of other students through discussions, and were able to take a logical approach to judgment standards involved in specific corporate activities, showing that the PBL teaching method is effectively applied to business ethics classes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.94-103
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2017
As automatic hacking tools and techniques have been improved, the number of new vulnerabilities has increased. The CVE registered from 2010 to 2015 numbered about 80,000, and it is expected that more vulnerabilities will be reported. In most cases, patching a vulnerability depends on the developers' capability, and most patching techniques are based on manual analysis, which requires nine months, on average. The techniques are composed of finding the vulnerability, conducting the analysis based on the source code, and writing new code for the patch. Zero-day is critical because the time gap between the first discovery and taking action is too long, as mentioned. To solve the problem, techniques for automatically detecting and analyzing software (SW) vulnerabilities have been proposed recently. Cyber Grand Challenge (CGC) held in 2016 was the first competition to create automatic defensive systems capable of reasoning over flaws in binary and formulating patches without experts' direct analysis. Darktrace and Cylance are similar projects for managing SW automatically with artificial intelligence and machine learning. Though many foreign commercial institutions and academies run their projects for automatic binary analysis, the domestic level of technology is much lower. This paper is to study developing automatic detection of SW vulnerabilities and defenses against them. We analyzed and compared relative works and tools as additional elements, and optimal techniques for automatic analysis are suggested.
In the age of ubiquitous environment, huge number of devices and computing services are provided to users. Personalized service, which is modeled according to the character of each and every individual is of particular need. In order to provide various dynamic services according to user's movement, service unit and operating mode should be able to operate automatically with minimum user intervention. In this paper, we discuss the steps of offering approximate service based on user's request in ubiquitous environment. First, we present our simulator designed for modeling the physical resource and computing object in smart space - the infrastructure in ubiquitous. Second, intelligent agents, which we developed based on a FIPA specification compliant multi-agent framework will be discussed. These intelligent agents are developed for achieving the service goal through cooperation between distributed agents. Third, we propose an automated service discovery and composition method in heterogeneous environment using semantic message communication between agents, according to the movement by the user interacting with the service available in the smart space. Fourth, we provide personalized service through agent monitoring anytime, anywhere from user's profile information stored on handhold device. Therefore, our research provides high quality service more than general automated service operation.
In Service-Oriented Architecture (SOA), service providers develop and deploy reusable services on the repositories, and service consumers utilize blackbox form of services through their interfaces. Services are also highly evolvable and often heterogeneous. Due to these characteristics of the service, it is hard to manage the faults if faults occur on the services. Autonomic Computing (AC) is a way of designing systems which can manage themselves without direct human intervention. Applying the key disciplines of AC to service management is appealing since key technical issues for service management can be effectively resolved by AC. In this paper, we present a theoretical model, Symptom-Cause-Actuator (SCA), to enable autonomous service fault management in SOA. We derive SCA model from our rigorous observation on how physicians treat patients. In this paper, we first define a five-phase computing model and meta-model of SCA. And, we define a schema of SCA profile, which contains instances of symptoms, causes, actuators and their dependency values in a machine readable form. Then, we present detailed algorithms for the five phases that are used to manage faults the services. To show the applicability of our approach, we demonstrate the result of our case study for the domain of 'Flight Ticket Management Services'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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