KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.8
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pp.243-252
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2023
Satellite imageries are at a greatest importance for land cover examining. Numerous studies have been conducted with satellite images and uses semantic segmentation techniques to extract information which has higher altitude viewpoint. The device which is taking these images must employee wireless communication links to send them to receiving ground stations. Wireless communications from a satellite are inevitably affected due to transmission errors. Evidently images which are being transmitted are distorted because of the information loss. Current semantic segmentation techniques are not made for segmenting distorted images. Traditional image enhancement methods have their own limitations when they are used for satellite images enhancement. This paper proposes an auto-encoder based image pre-enhancing method for satellite images. As a distorted satellite images dataset, images received from a real radio transmitter were used. Training process of the proposed auto-encoder was done by letting it learn to produce a proper approximation of the source image which was sent by the image transmitter. Unlike traditional image enhancing methods, the proposed method was able to provide more applicable image to a segmentation model. Results showed that by using the proposed pre-enhancing technique, segmentation results have been greatly improved. Enhancements made to the aerial images are contributed the correct assessment of land resources.
If the future can be predicted from network traffic data, which is a time series, it can achieve effects such as efficient resource allocation, prevention of malicious attacks, and energy saving. Many models based on statistical and deep learning techniques have been proposed, and most of these studies have focused on improving model structures and learning algorithms. Another approach to improving the prediction performance of the model is to obtain a good-quality data. With the aim of obtaining a good-quality data, this paper applies a dense sampling technique that augments time series data to the application of network traffic prediction and analyzes the performance improvement. As a dataset, UNSW-NB15, which is widely used for network traffic analysis, is used. Performance is analyzed using RMSE, MAE, and MAPE. To increase the objectivity of performance measurement, experiment is performed independently 10 times and the performance of existing sparse sampling and dense sampling is compared as a box plot. As a result of comparing the performance by changing the window size and the horizon factor, dense sampling consistently showed a better performance.
Half of the world's total population lives in cities, continuous urbanization is progressing, and the urban population is expected to exceed two-thirds of the total population by 2050. To resolve this phenomenon, the Korean government is focusing on building a new urban air mobility (UAM) industrial ecosystem. Airlines are also part of the UAM industry ecosystem and are preparing to improve efficiency in safe operations, passenger safety, aircraft operation efficiency, and punctuality. This study performs demand forecasting using time series data on the number of daily passengers on Korean Air's Gimpo to Jeju route from 2019 to 2023. For this purpose, statistical and machine learning models such as SARIMA, Prophet, CatBoost, and Random Forest are applied. Methods for effectively capturing passenger demand patterns were evaluated through various models, and the machine learning-based Random Forest model showed the best prediction results. The research results will present an optimal model for accurate demand forecasting in the aviation industry and provide basic information needed for operational planning and resource allocation.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.4
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pp.632-645
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2014
This paper criticized the recent Korean 'creative economy policies' focused on regional developmental implications. Even though the policies targeted to promote ICT new startups and build virtuous circle of ICT industrial ecosystem in Korea as a whole, the outside regions of the Seoul-Busan industrial axis where the bases of ICT industries are very weak would suffer from systematic exclusion in ICT investments and deepening regional disparities. Second, ICT-centered policies would selectively affect or operate commensurate with the size of regions in this low-growth, after-financial crisis age. Third, the possibilities of regional insularity and lock-in in these low levels of 'related variety' regions would worsen the industrial competitiveness. Lastly, the policies should be reoriented to fortify region-based creative economic ecosystem based upon triple helix learning region.
The purpose of this study was to develop a nursing management case simulation (NMCS) framework based on the five components of nursing management process and to apply it to clinical nursing practice of nursing college students. The subjects of this study were NMCS reports submitted by the 4th grade 105 nursing students of an university. The research tool is a simulation framework for nursing management practice. It reflects the brainstorming and debriefing process used in the previous simulation exercise based on the five elements of planning, organization, human resource management, directing and control of the nursing management process respectively. As a result of the study, 32 nursing management cases were found to have 79.6% correct rate, 11.6% concept error rate, and 5.6% classification error rate in the first brainstorming and debriefing process for the five components of nursing management process. On the other hand, in the second brainstorming and debriefing process, 94.6% correct rate, 0.0% concept error rate, and 4.4% classification error rate. Based on these results, the NMCS framework developed in this study can be applied to the nursing management theory and practice course of nursing college students as well as simulation based job training and maintenance educations for clinical nurses. Therefore, we propose follow-up studies in various clinical nursing settings and a longitudinal cohort study to investigate the effect of nursing management job skills of nursing college students after graduation.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.1
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pp.357-380
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2019
The purpose of this study is to analyze the Elementary and Secondary Education Act(ESEA) of the U.S. reauthorized by the Every Student Succeeds Act in 2015 from the viewpoint of the library and information services, and to derive implications for improving the library and information services. For the first time, ESEA includes effective school library programs and school librarians, and links school library programs and school librarians with literacy, digital literacy, books, resources, up-to-date materials, technology, library services and educational services. It provides a financial and institutional base for library and information services in elementary and secondary schools of the US to be more conducted. In addition, school librarians are required to participate in personalized learning experiences, evidence-based assessments, and professional development in the law, so school librarians must provide library and information services to students, staff, and parents in order to improve student achievement and digital literacy. Based on these analyses, this study discussed strengthening access to the school library, specifying the work of the teacher-librarian's library and information services, strengthening collaboration with school members, educational activities based on evidence base, sharing educational effects and developing of library and information curriculum.
TBM (Tunnel Boring Machine) method is gaining popularity in urban and underwater tunneling projects due to its ability to ensure excavation face stability and minimize environmental impact. Among the prominent models for predicting disc cutter life, the NTNU model uses the Cutter Life Index(CLI) as a key parameter, but the complexity of testing procedures and rarity of equipment make measurement challenging. In this study, CLI was predicted using multiple linear regression analysis and tree-based machine learning techniques, utilizing rock properties. Through literature review, a database including rock uniaxial compressive strength, Brazilian tensile strength, equivalent quartz content, and Cerchar abrasivity index was built, and derived variables were added. The multiple linear regression analysis selected input variables based on statistical significance and multicollinearity, while the machine learning prediction model chose variables based on their importance. Dividing the data into 80% for training and 20% for testing, a comparative analysis of the predictive performance was conducted, and XGBoost was identified as the optimal model. The validity of the multiple linear regression and XGBoost models derived in this study was confirmed by comparing their predictive performance with prior research.
As the number and weight of imported food are steadily increasing, safety management of imported food to prevent food safety accidents is becoming more important. The Ministry of Food and Drug Safety conducts on-site inspections of foreign food facilities before customs clearance as well as import inspection at the customs clearance stage. However, a data-based safety management plan for imported food is needed due to time, cost, and limited resources. In this study, we tried to increase the efficiency of the on-site inspection by preparing a machine learning prediction model that pre-selects the companies that are expected to fail before the on-site inspection. Basic information of 303,272 foreign food facilities and processing businesses collected in the Integrated Food Safety Information Network and 1,689 cases of on-site inspection information data collected from 2019 to April 2022 were collected. After preprocessing the data of foreign food facilities, only the data subject to on-site inspection were extracted using the foreign food facility_code. As a result, it consisted of a total of 1,689 data and 103 variables. For 103 variables, variables that were '0' were removed based on the Theil-U index, and after reducing by applying Multiple Correspondence Analysis, 49 characteristic variables were finally derived. We build eight different models and perform hyperparameter tuning through 5-fold cross validation. Then, the performance of the generated models are evaluated. The research purpose of selecting companies subject to on-site inspection is to maximize the recall, which is the probability of judging nonconforming companies as nonconforming. As a result of applying various algorithms of machine learning, the Random Forest model with the highest Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, and Balanced Accuracy was evaluated as the best model. Finally, we apply Kernal SHAP (SHapley Additive exPlanations) to present the selection reason for nonconforming facilities of individual instances, and discuss applicability to the on-site inspection facility selection system. Based on the results of this study, it is expected that it will contribute to the efficient operation of limited resources such as manpower and budget by establishing an imported food management system through a data-based scientific risk management model.
Recently, there has been a growing interest in zero-shot cross-lingual transfer, which leverages cross-lingual language models (CLLMs) to perform downstream tasks that are not trained in a specific language. In this paper, we point out the limitations of the data-centric aspect of quality estimation (QE), and perform zero-shot cross-lingual transfer even in environments where it is difficult to construct QE data. Few studies have dealt with zero-shots in QE, and after fine-tuning the English-German QE dataset, we perform zero-shot transfer leveraging CLLMs. We conduct comparative analysis between various CLLMs. We also perform zero-shot transfer on language pairs with different sized resources and analyze results based on the linguistic characteristics of each language. Experimental results showed the highest performance in multilingual BART and multillingual BERT, and we induced QE to be performed even when QE learning for a specific language pair was not performed at all.
As the concern with the educational training for human resources development in organizations grows, various programs are being offered in many places. Accordingly, the issue of securing the validity of the education and the importance of its assessment at the level of continuous quality management of the programs draw our attention. The purpose of this study is to offer the basic data of evaluation criteria for human resources development which knowledge-and-information saturated society requires, and also to draw out the greater area of human resources development educational program based on CIPP(Context, Input, Process, Product) model by Stufflebeam, an evaluation model concentrated on process, through literature and case study in and out of Korea. The result of the study is as follows. First, the evaluation areas drawn out by the greater sphere of context evaluation of human resources education program are needs analysis, goal setting, and organizational environment. Second, the evaluation areas drawn out by the greater sphere of input evaluation of human resources education program are educational program strategies, human resources, and physical resources. Third, the evaluation areas drawn out by the greater sphere of process evaluation of human resources education program are educational program management, teaching-learning strategies, and educational support environment. Fourth, the evaluation areas drawn out by the greater sphere of product evaluation of human resources education program are influence, effect, durability, and transference. The author supposes that these results will be able to become the basic materials for the systematic approach to educational programs through the analysis of evaluation criteria for and the greater sphere of educational program of human resources development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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