Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.3
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pp.48-62
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2018
In this study, landslide of debris flow occurred at 51 sites around Daeryounsan located in between Chuncheon-si and Hongcheon-gun during July in 2013 were investigated in field and behavior characteristics of debris flow were analyzed on the basis of records of rainfall and site investigation. According to debris flow types of channelized and hill slope, location and slope angle of initiation and deposit zone, and width and depth of erosion were investigated along entire runout of debris flow. DEM(Digital Elevation Model) of Daeryounsan was constructed with digital map of 1:5,000 scale. Land slide hazard was estimated using SINMAP(Stability INdex MAPping) and the predicted results were compared with field sites where debris flow occurred. As analyzed results, for hill slope type of debris flow, predicted sites were quite comparable to actual sites. On the other hand, for channelized type of debris flow, debris flow occurrence sites were predicted by using stability index associated with topographic wetness index. As analyzed results of 4 different conditions with the parameter T/R, Hydraulic transmissivity/Effective recharge rate, proposed by NRCS (Natual Resources Conservation Service), predicted results showed more or less different actual sites and the degree of hazard tended to increase with decrease of T/R value.
People are subject to time sanctions in a busy modern society. Therefore, people find it difficult to eat simple junk food and even exercise, which is bad for their health. As a result, the incidence of chronic diseases is increasing. Also, the importance of making accurate and appropriate inferences to individual characteristics is growing due to unnecessary information overload phenomenon. In this paper, we propose a knowledge reasoning model using association rules and cluster analysis of multi-contexts. The proposed method provides a personalized healthcare to users by generating association rules based on the clusters based on multi-context information. This can reduce the incidence of each disease by inferring the risk for each disease. In addition, the model proposed by the performance assessment shows that the F-measure value is 0.027 higher than the comparison model, and is highly regarded than the comparison model.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.6
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pp.9-14
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2023
The purpose of information system audit is to proactively identify and efficiently manage all risk factors that may arise during the process of constructing an information system, in order to assist in achieving the objectives of information system development. However, there is currently significant dissatisfaction with the quality and effectiveness of the auditing process, leading to ongoing research aimed at finding effective solutions. In this paper, we propose a multi-level evaluation model to enhance mutual understanding between auditors and evaluators and present a model that undergoes a maturity process, improving its levels and stages. We introduce a maturity-based evaluation model platform, enabling efficient communication between auditors and evaluators, allowing for real-time feedback, and supplementing it through continuous search. By presenting this multi-level model aimed at maturing the entire system, we aim to efficiently manage the system development process.
Park, Bum-joon;Lee, Ook;Cho, Sung-phil;Choi, Jung-woon
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.4
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pp.829-838
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2015
As the number of smartphone users have increased, many kinds of malwares have emerged. Unlike existing malwares, spyware can be installed normally after user authentication and agreement according to security policy. For this reason, it is not easy to catch spywares involving harmful functionalities to users by using existing malware detection system. Therefore, our paper focuses on study about detecting mainly wiretapping spywares among them by developing a new wiretapping detection model and application. Specifically, this study conducts to find out power consumption on each application and modular and network consumption to detect voice wiretapping so Open Source Project Power Tutor is used to do this. The risk assessment of wiretapping is measured by gathered all power consumption data from Open Source Project Power Tutor. In addition, developed application in our study can detect at-risk wiretapping spyware through collecting and analyzing data. After we install the application to the smartphone, we collect needed data and measure it.
By using text mining, we explore the factors responsible for an increase in SUV preference. We collected 32,679 posts related to SUVs from "Bobaedream," the largest online automobile community in South Korea, and applied the LDA topic model. While previous studies have explained the SUV boom as an individual's risk aversion strategy from crime, the result shows that the topic of 'Safety' appears to be an important factor in the SUV discourse in the context of a car accident and high-speed driving situation. To conclude, the consumption of SUVs in Korean society serves as a mean to prevent anxiety and danger to individuals when driving. We insist that decreasing social trust, caused by an increase in inequality, underlies the perception of risk on the road.
This paper suggests a new approach for providing information for driver safety at signalized intersections. Particularly dangerous situations at signalized intersections such as red-light violations, accelerating through yellow intervals, red-light running, and stopping abruptly due to the dilemma zone problem are considered in this study. This paper presents the development of a dangerous vehicle determination algorithm by collecting real-time vehicle speeds and times from multiple point detectors when the vehicles are traveling during phase-change. For an evaluation of this algorithm, VISSIM is used to perform a real-time multiple detection situation by changing the input data such as various inflow-volume, design speed change, driver perception, and response time. As a result the correct-classification rate is approximately 98.5% and the prediction rate of the algorithm is approximately 88.5%. This paper shows the sensitivity results by changing the input data. This result showed that the new approach can be used to improve safety for signalized intersections.
Climate change has a significant impact on vegetation growth and terrestrial ecosystems. In this study, the possibility of ecological drought was investigated using satellite remote sensing data. First, the Vegetation Health Index was estimated from the Normalized Difference Vegetation Index and Land Surface Temperature provided by MODIS. Then, a joint probability model was constructed to estimate the possibility of vegetation-related drought in various precipitation/evaporation scenarios in forest areas around 60 major ASOS sites of the Meteorological Administration located throughout Korea. The results of this study show the risk pattern of drought related to forest vegetation under conditions of low atmospheric moisture supply or high atmospheric moisture demand. It also identifies the sensitivity of drought risks associated with forest vegetation under various meterological drought conditions. These findings provide insights for decision makers to assess drought risk and develop drought mitigation strategies related to forest vegetation in a warming era.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.26
no.3
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pp.19-34
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2022
There are growing concerns about debt insolvency among youth and low-income households. The deterioration in household debt quality among young people is due to a combination of sluggish employment, an increase in student loan burden and an increase in high-interest loans from the secondary financial sector. The purpose of this study was to explore the possibility of household debt default among young borrowers in Korea and to predict the factors affecting this possibility. This study utilized the 2021 Household Finance and Welfare Survey and used random forest algorithm to comprehensively analyze factors related to the possibility of default risk among young adults. This study presented the importance index and partial dependence charts of major determinants. This study found that the ratio of debt to assets(DTA), medical costs, household default risk index (HDRI), communication costs, and housing costs the focal independent variables.
Although the domestic aviation industry has made rapid progress with the development of aircraft manufacturing and transportation technologies, aviation safety accidents continue to occur. The supervisory agency classifies hazards and risks based on risk-based aviation safety data, identifies safety trends for each air transportation operator, and conducts pre-inspections to prevent event and accidents. However, the human classification of data described in natural language format results in different results depending on knowledge, experience, and propensity, and it takes a considerable amount of time to understand and classify the meaning of the content. Therefore, in this journal, the fine-tuned KoBERT model was machine-learned over 5,000 data to predict the classification value of new data, showing 79.2% accuracy. In addition, some of the same result prediction and failed data for similar events were errors caused by human.
In this study, combustion toxicity evaluation for building interior materials and study for toxicity as using FT-IR analysis. this experiment for the calculation of toxicity index, it using a cone calorimeter model in KS F ISO/TR 9122-4 as a fire model. It is following ISO 19702 procedure for assessing fire toxic gas using FT-IR. This experiment used calculation method for toxicity index (FED) among the international standards. $LC_{50}$ is a concentration that it can cause death to 50 % of experimental animal in 30 minutes - exposure gas test. comparison with the three kinds of toxicity fire gas of construction materials using toxicity index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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