The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.7
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pp.311-318
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2024
As the amount of data increases due to the development of artificial intelligence and the Internet, data management is becoming increasingly important, and the efficient utilization of data retrieval and memory space is crucial. In this study, we investigate how to optimize search speed and memory efficiency by analyzing data structure based on metadata. As a research method, we compared and analyzed the performance of the array, association list, dictionary binary tree, and graph data structures using metadata of photographic images, focusing on temporal and space complexity. Through experimentation, it was confirmed that dictionary data structure performs best in collection speed and graph data structure performs best in search speed when dealing with large-scale image data. We expect the results of this paper to provide practical guidelines for selecting data structures to optimize search speed and memory efficiency for the images data.
This study reviews the literature on the utilization of gamification elements in digital applications for cognitive assessment and rehabilitation of the elderly, focusing on both domestic and international research from 2015 to 2024. Following the PRISMA methodology, inclusion and exclusion criteria were applied to align with the research objectives. Out of 1,718 initial studies, 18 were ultimately analyzed after a screening and filtering process. The results of this literature review indicate a growing interest in cognitive training and other interventions aimed at mitigating cognitive decline among the elderly. Additionally, it was found that the gamification elements of digital applications are effective in engaging elderly users and improving cognitive functions such as memory, attention, and executive function. The findings of this study suggest that integrating gamification elements can enhance user engagement and provide practical solutions for cognitive health management. Further research is needed to explore the long-term effects and broader applicability of these digital interventions.
Large language models (LLMs) have revolutionized the global landscape of technology beyond the field of natural language processing. Owing to their extensive pre-training using vast datasets, contemporary LLMs can handle tasks ranging from general functionalities to domain-specific areas, such as radiology, without the need for additional fine-tuning. Importantly, LLMs are on a trajectory of rapid evolution, addressing challenges such as hallucination, bias in training data, high training costs, performance drift, and privacy issues, along with the inclusion of multimodal inputs. The concept of small, on-premise open source LLMs has garnered growing interest, as fine-tuning to medical domain knowledge, addressing efficiency and privacy issues, and managing performance drift can be effectively and simultaneously achieved. This review provides conceptual knowledge, actionable guidance, and an overview of the current technological landscape and future directions in LLMs for radiologists.
The relation among the variables of dental hygienists' both personal protection and infection prevention education was investigated in order to identify the necessity of realization of personal protection and utilize in the development of educational programs. The study tools included structured questionnaire and in-home interview. Data analysis included frequency and t-test, and the relations among the variables were as below: (1) Dental hygienist's maskwearing was most well observed in Kyonggi-do (90.0%) by locations, and in the dental hospitals (84.8%) by working places, which was statistically significant. (2) Glove-wearing was most well observed in the university and the higher graduates population (59.1%) by academic background, and in the dental hospital (73.9%) by working place, which was statistically significant. (3) Protection glasses-wearing was most well observed in Guns, Ups, and Myons (82.4%) by locations, which was statistically significant. (4) Uniforms were hand-laundered at home in the 40.9% of the university and the higher graduates, which was statistically significant. (5) About infection management, 67.0% of 2-year college graduates and 71.7% of the respondents from dental hospitals had been educated during their college days, which was statistically significant. (6) About the necessity of infection education, 77.3% of the university graduates responded it is very necessary, which was statistically significant.
The feasibility of an absorbent biofilter system was examined for rural wastewater treatment. Hydraulic loading rates varied from 50 to 250 cm/day. Effluent of the septic tank was fed into the absorbent biofilter, and small ventilation fan was provided to supply air at the rate of 250 L/min to aerate the biofilter. The biofilter system demonstrated high removal rates for $BOD_5$ and TSS at the loading rate of 150 cm/day, generally meeting the Korean effluent water quality standard of 20 mg/L applicable to both. The nutrient removal was less satisfactory than the results of $BOD_5$ and TSS, but it was within the expected range of biological treatment processes. Considering the abnormally high influent concentration of nutrients during the experiment, better performance results could have been obtained if ordinary domestic wastewater was used. The system performance was not significantly affected by the hydraulic loading up to 150 cm/day, which is far more than the loading limit of the sand filter systems. Maintenance requirement was minimal, and no problems with noise, odor, flies or sludge arose. Since the biofilter system can be operated at a distance, operation in remote rural area and multi-system connected to one control office might be advantageous to the rural area. Overall, considering the cost-effectiveness, stable performance, and minimum maintenance, the biofilter system was thought to be a competitive alternative to treat wastewater in Korean rural communities.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.1
s.63
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pp.251-271
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2007
This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps In general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.4
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pp.107-128
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2019
This study examines cases of digital humanities education programs at universities, university libraries and digital humanities centers in the United States. As a result of the research, it was analyzed that the university-centered education program operates in conjunction with other departments to take courses related to humanities and digital technology in general. The digital humanities education program is not operated as a full degree program, but most programs are operated as graduate certificate programs, and it is required to require a graduate degree in library and information science and humanities in advance. Most of the digital humanities centers run educational programs centered on faculty and postdoctoral researchers in universities in connection with universities and university libraries to support the humanities scholars. Lastly, the university's digital humanities education program is operated in the form of research support for students and researchers of all majors. In addition, the content of the educational program focused on the practice for digital projects rather than theory. Empowering digital literacy and supporting digital technology-based research has become a new role for university libraries, which requires libraries to play a central role in digital humanities education.
This study aims to review the standard operation status on wood, pulp and paper industry in Korea according to the industry standardization law which has been revised for strengthening expertise of relevant department and to propose a management strategy of Korean Standards (KS) in figure. Korea Forest Service (KFS) is the responsible department of managing KS on the wood, pulp and paper industry from 2015, and currently opertates three expert committees (wood and wooden construction, wood-based materials, pulp and paper) and wood and paper industry council to review 426 standards. To support an improvement of technical competency and securement of marketability of Korean wood industry, it is about time to review the standards and to develop practical standards since it is managed by specialized department. For this purpose, it is necessary to establish a systematic approach on the management of KS, based on thorough analysis of current KS. To remove possible technical barrier on trade due to the differences of standards between countries, the conformity with international standards is necessary. Also, for sustainability of standard management system, training specialists and building their capability is essential.
Software development based on product lines has been proved a promising technology that can drastically reduce cycle time and guarantee quality by strategically reusing quality core assets that belong to an organization. However, how to measure within a product line is different from how to measure within a single software project in that we have to consider the aspects of both core assets and projects that utilize the assets. Moreover, the performance aspects of overall project lines need to be considered within a product line context. Therefore, a systematic approach to measure the performance of product lines is essential to have consistent, repeatable and effective measures within a product line. This paper presents a context-based measurements elicitation approach for product lines that reflects the performance characteristics of product lines and the diversity of their application. The approach includes both detailed procedures and work products resulting from implementation of the procedures, along with their templates. To show the utility of the approach, this paper presents the elicited measurements, especially for technical management practices among product line practices. This paper also illustrated a real application case that adopt this approach. The systematic approach enables management attributes, i.e., measurements to be identified when we construct product lines or develop software product based on the product lines. The measurements will be effective in that they are derived in consideration of the application context and interests of stakeholders.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.18
no.3
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pp.84-92
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2014
In this study, vibrational tendon tension measurement methods are applied to estimate tension of external tendons used in segmental post-tensioned bridges. The acceleration of various length type of tendons is measured and natural frequencies are obtained using FFT (Fast Fourier Transform). The obtained natural frequencies are within 1% error regardless of sensor direction and location. On the basis of natural frequency of tendon, estimation of the tendon tension is performed by using many types of solutions such as string theory equation, multi mode estimation, practical formula estimation and stiff string with clamped-clamped boundary conditions. The results are compared with each other and have shown that the flexural stiffness is not negligible in tendons of this type causing the vibration mode to be inharmonically related. The results have shown that the method using stiff string equation with clamped-clamped boundary conditions is more accurate than the other methods. Application example of in-service bridges has shown that force distribution effects from friction at deviation blocks can be effectively detected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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