Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.9
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pp.2290-2299
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2009
This study aims to analyze the importances of various SCM adoption factors suggested in precedent researches with AHP. SCM adoption factors were categorized by four types: organization factor, transaction factor, relation factor, and information factor. Each factor has sub-factors. Organization factor has five sub-factors: adoption strategy, support of CEO, maturity of information technology, development of assessment system, and innovation leadership. Transaction factor has three sub-factors: transaction period, delivery/quality,
and shared goal. Relation factor has five sub-factors: trust, collaboration, inter-dependence, conflict, and immersion. Information factor has three sub-factors: information quality, information share, and information exchange. There are sixteen sub-factors altogether. Analyzing the importances of SCM adoption factors with AHP, the importance of organization factor(.387) ranked the highest. Relation factor(.291), information factor(.167), and transaction factor(.155) followed. Putting the analysis results of primary hierarchy factors and
secondary hierarchy factors together, support of CEO(.169) ranked the highest and trust(.124), adoption strateg (.089), share goal(.081), information exchange(.069), collaboration(.064), and information share (.057) followed.
Texture imaging, which means texture image creation by co-occurrence relation, has been known as one of the useful image analysis methodologies. For this purpose, most commercial remote sensing software provides texture analysis function named GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix). In this study, texture-imaging program based on GLCM algorithm is newly implemented. As well, texture imaging modules for GLDV (Grey Level Difference Vector) are contained in this program. As for GLCM/GLDV Texture imaging parameters, it composed of six types of second order texture functions such as Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment, and Contrast. As for co-occurrence directionality in GLCM/GLDV, two direction modes such as Omni-mode and Circular mode newly implemented in this program are provided with basic eight-direction mode. Omni-mode is to compute all direction to avoid directionality complexity in the practical level, and circular direction is to compute texture parameters by circular direction surrounding a target pixel in a kernel. At the second phase of this study, some case studies with artificial image and actual satellite imagery are carried out to analyze texture images in different parameters and modes by correlation matrix analysis. It is concluded that selection of texture parameters and modes is the critical issues in an application based on texture image fusion.
Regulatory barrier is considered most challenging out of all FinTech barriers, which many technology innovators have always experienced. Even though technological solutions promise customers accessibility to more cost-effective and secured financial services, it is quite challenging to create regulatory environment that enables innovation FinTech industry. Especially, a common challenge FinTech innovators and business face is regulatory uncertainty and confusion rather than any particular regulation. Since many FinTech models are continuously introducing new innovative ways in providing financial services, significant confusion could be raised in applying principles of existing law and regulations. In addition, it is uncertain whether or not applying complex regulatory compliance model intended for large financial institutions to small start-ups is appropriate since most existing regulations and rules are established and introduced without considering innovative tools such as mobile instruments, e-trade, and internet. Therefore, new mechanism to access to regulatory information in a more cost-effective, quick and immediate way should be created. Regulators, technological innovators, and financial customers should cooperate each other to find out appropriate solutions for those issues. Many regulators are introducing regulatory sandbox which provides service providers with opportunities to test their innovations, during the test, providing regulators with enough time to understand risks of innovations. However, regulatory sandbox is not a panacea for all challenges to FinTech innovations. Therefore, regulators should make comprehensive and multidimensional efforts including regulatory sandbox in supporting FinTech ecosystem.
Nam, Won-Ho;Svoboda, Mark D.;Fuchs, Brian A.;Hayes, Michael J.;Tadesse, Tsegaye
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.417-418
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2018
미국 국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)는 다양한 가뭄지수를 통합하여 미국 전역의 가뭄진행상황을 모니터링하고 가뭄대응정책 수립을 위한 주요 의사결정정보로 활용하고 있다. 대표적으로 1999년에 개발되어 현재까지 운영 중인 미국가뭄모니터 (United States Drought Monitor, USDM)는 미국 전역에 대하여 가뭄단계를 표시한 지도 (U.S. Drought Monitor map)를 매주 생성하여 제공하고 있다 (http://droughtmonitor.unl.edu/). 가뭄지표(drought index)는 가뭄의 현황과 시공간적인 전개 과정을 분석하고 정량적 가뭄심도 평가 및 가뭄대응계획 수립을 위한 도구로써 다양하게 개발되어 활용되고 있다. 가뭄의 정도를 정량화하기 위하여 개발된 다수의 가뭄지수는 대상과 평가방법에 따라 가뭄을 표현하는 특성이 서로 다르다. 하나의 가뭄지수로는 가뭄특성을 온전히 표현하기 어렵기 때문에, 최근에는 단일 가뭄지수에 의존하기 보다는 다수의 가뭄지수를 이용하되, 여러 가뭄지수 간의 특징을 고려하여 각 가뭄지수가 갖는 장단점을 상호 보완하여 사용하기를 권고하고 있다. USDM은 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), Soil Moisture Model (NOAA Climate Prediction Center, CPC), 미 지리조사국의 하천유량 주간보고 (USGS Weekly Streamflow), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI) 등의 주요 가뭄판단지표를 선정하고, 가뭄판단의 기준으로써 각 가뭄지수의 가뭄심도 (drought severity) 및 백분위수 (percentiles)로 등급을 구분하였다. 가뭄등급은 '정상 상태 (none)'를 포함하여 '비정상적인 건조 (abnormally dry, D0)'에서 최악의 가뭄상태를 의미하는 '이례적인 가뭄상태 (exceptional, D4)'에 이르는 6 단계로 구분하고, 정상상태를 제외한 5 단계의 통합가뭄단계로 표시한다. 우리나라에서는 기상청, 수자원공사, 농어촌공사에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며, 각 지표별로 상이한 기준으로 가뭄을 판단하고 있다. 각각의 가뭄지표에 대한 가뭄판단기준은 해당 국가의 장기적으로 축적된 자료를 활용하여 가뭄단계 및 가뭄판단기준의 재설정에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPI, SC-PDSI, 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI), Evaporative Demand Drought Index (EDDI), 유효가뭄지수 (Effectvie Drought Index, EDI)의 다양한 가뭄지수를 활용하여 USDM의 가뭄심도 및 가뭄판단기준을 적용하고자한다.
In the present study, the effect of alkali treatment of rice straw on the flexural properties and impact strength of rice straw/recycled polyethylene composite was investigated. Alkali treatments were performed by means of two different methods at various sodium hydroxide (NaOH) concentrations. One is static soaking method and the other is dynamic shaking method. The composites were made by compression molding technique using rice straw/recycled polyethylene pellets produced by twin-screw extrusion process. The result strongly depends on the alkali treatment method and concentration. The shaking method done with a low concentration of 1 wt% NaOH exhibits the highest flexural and impact properties whereas the soaking method done with a high concentration of 10 wt% NaOH exhibits the highest properties, being supported qualitatively by the fiber-matrix interfacial bonding of the composites. The properties between the two highest property cases above-described are comparable each other. The study suggests that such a low concentration of 1 wt% NaOH may be used for alkali treatment of natural fibers to improve the flexural and impact properties of resulting composites, rather than using high concentrations of NaOH, 10 wt% or higher. Considering of environmental concerns of alkali treatment, the shaking method is preferable to use.
In recent years, research on shipping market forecasting with the employment of non-linear AI models has attracted significant interest. In previous studies, input variables were selected with reference to past papers or by relying on the intuitions of the researchers. This paper attempts to address this issue by applying the stepwise regression model and the random forest model to the Cape-size bulk carrier market. The Cape market was selected due to the simplicity of its supply and demand structure. The preliminary selection of the determinants resulted in 16 variables. In the next stage, 8 features from the stepwise regression model and 10 features from the random forest model were screened as important determinants. The chosen variables were used to test both models. Based on the analysis of the models, it was observed that the random forest model outperforms the stepwise regression model. This research is significant because it provides a scientific basis which can be used to find the determinants in shipping market forecasting, and utilize a machine-learning model in the process. The results of this research can be used to enhance the decisions of chartering desks by offering a guideline for market analysis.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.674-681
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2021
Cyber attacks targeting critical infrastructure are on the rise. Critical infrastructure is defined as core infrastructures within a country with a high degree of interdependence between the different structures; therefore, it is difficult to sufficiently protect it using outdated cybersecurity techniques. In particular, the distinction between the physical and logical risks of critical infrastructure is becoming ambiguous; therefore, risk management from a comprehensive perspective must be implemented. Accordingly, as a means of further actively protecting critical infrastructure, major countries have begun to apply their security and cybersecurity systems by design, as a more expanded concept is now being considered. This proactive security approach (CSbD, Cybersecurity by Design) includes not only securing the stability of software (SW) safety design and management, but also physical politics and device (HW) safety, precautionary and blocking measures, and overall resilience. It involves a comprehensive security system. Therefore, this study compares and analyzes security by design measures towards critical infrastructure that are leading the way in the US, Europe, and Singapore. It reflects the results of an analysis of optimal cybersecurity solutions for critical infrastructure. I would like to present a plan for applying by Design.
Due to their geographic proximity to Beijing, the Southeast Asian states under the fallout of the China's growing power are struggling to seek the art of diplomacy to promote their national interests. This study explores why Cambodia previously taking a pro-US strategy after the end of the Cold War has switched to a pro-China one in the context of the rise of G-2 system, the ASEAN regionalism, the country's national interest and Hun Sen's regime legitimation. Theoretically, this study takes a realist constructivist approach and tries to find how realist interests and norms have affected the Hun Sen's regime legitimation. The relationship between China and Cambodia has been deepened by mutual economic interdependence and increasingly stronger Chinese power. Especially, the Chinese massive economic aids and investment have enormously supported the regime legitimation of Hun Sen. On the other hand, The US value diplomacy promoting democracy and human rights has undermined the Hun Sen's legitimacy and strained the two nations' relationship. However, the Hun Sen's pro-China strategy is not to check and balance against US strategic interests and not to recognize the Chinese hegemonic position in Southeast Asia. It is a hedging against the US value diplomacy while maximizing economic and other gains from China. ASEAN has been playing a coordinating role to limit the scope of power politics among big powers and to mitigate its ramifications. Yet, since the US and Chinese interests are so keenly criss-crossing, Cambodia may continue to react to the G-2 system through bilateral relations with them.
Objectives: The purpose of this study was to examine the actor and partner effects of the relationships among dual-earner couple's work-family experiences and mental health using APIM (Actor and Partner Interdependence Model). Method: Using the 7~8th (2015) wave of PSKC (Panel Study on Korean Children), the study included 606 couples raising children who are in the first grade of elementary school. Results: The result 1 shows relationships between work-parenting gains and depression/life-satisfaction (Model 1 & Model 2). In Model 1, wives' level of work-parenting gains was not associated with depression of their own nor of their spouse. However, husbands' level of work-parenting gains was associated with their spouses' as well as depression of their own. In Model 2, wives' level of work-parenting gains was associated with life-satisfaction of their own but it was not associated with life-satisfaction of their spouse. However, husbands' level of work-parenting gains was associated with their spouses' as well as life-satisfaction of their own. The result 2 shows relationships between work-parenting strains and depression/life-satisfaction (Model 3 & Model 4). In Model 3, wives' level of work-parenting strains was associated with their spouses' as well as depression of their own. In addition, husbands' level of work-parenting strains was associated with their spouses' as well as depression of their own. In Model 4, wives' level of work-parenting strains was associated with life-satisfaction of their own but it was not associated with life-satisfaction of their spouse. However, husbands' level of work-parenting strains was associated with their spouses' as well as life-satisfaction of their own. Conclusions: These findings extend our understanding of the relationships between work-family experiences and mental health using dyadic data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.7
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pp.49-55
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2022
In this paper, we propose an obstacle detection method that can operate robustly even in external environmental factors such as weather. In particular, we propose an obstacle detection system that can accurately inform dangerous situations in AR through DB-based feature matching and RANSAC-based multiplane method. Since the approach to detecting obstacles based on images obtained by RGB cameras relies on images, the feature detection according to lighting is inaccurate, and it becomes difficult to detect obstacles because they are affected by lighting, natural light, or weather. In addition, it causes a large error in detecting obstacles on a number of planes generated due to complex terrain. To alleviate this problem, this paper efficiently and accurately detects obstacles regardless of lighting through DB-based feature matching. In addition, a criterion for classifying feature points is newly calculated by normalizing multiple planes to a single plane through RANSAC. As a result, the proposed method can efficiently detect obstacles regardless of lighting, natural light, and weather, and it is expected that it can be used to secure user safety because it can reliably detect surfaces in high and low or other terrains. In the proposed method, most of the experimental results on mobile devices reliably recognized indoor/outdoor obstacles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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