Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.22
no.3
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pp.25-55
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2011
These results of surveying public librarians can contribute to clearly identifying the status of CHI(consumer health information) services in Korea and to exploring future developments in CHI services. In this study, we investigated whether or not currently Korean public libraries are offering CHI services, whether or not they provide CHI reference services and the frequency of their use, and analyzed librarians' recognition of the need for Korean public libraries to provide the CHI services. The findings are as follows: 1) 70% of Korean public libraries are equipped with health-related books and medical journals, but the rate of libraries that are building CHI-related websites was very low at 5%. 2) The rate of providing the CHI reference services was only 30% of the surveyed public libraries. 3) 82.1% of public libraries did not provide educational programs related to CHI. 4) 82.1% of public libraries did not provide CHI-related services for vulnerable groups. 5) The rate of providing the CHI-related outreach programs and collaborating with CHI-related institutions was no more than about 20% each. These research findings can induce public librarians to provide CHI services in public libraries, and will contribute to activate the CHI-related research in Korea.
Purpose: The purpose of this study is to evaluate the fire srpead risk of building exterior and roofing materials due to the firebrand of forest fire occurring in the urban areas. Method: In order to achieve this research purpose, by selecting building materials used for exterior and roofing materials of buildings, the time to ignition, total heat release, and heat release rate were investigated, and a forest fire firebrand system was established to the possibility of fire spread was confirmed. Result: As a result of the cone calorimeter test, the roofing material had a similar or faster ignition time due to radiant heat compared to the exterior material with the steel plate exposed to the outside, and showed a higher heat release rate and total heat release than the exterior material. Although it was affected by the flammable material, it was confirmed that it did not spread easily due to the limited amount of combustible material, and carbonization marks appeared inside. Conclusion: The cone calorimeter test method has been shown to be useful in understanding the combustion characteristics of building materials by radiant heat, but the fire spread due to a firebrand in a forest fire is directly affected by the flame due to the ignition of surrounding combustibles, so finding a direct correlation with the cone calorimeter method is difficult. It is judged that the roof material may be more vulnerable to the spread of fire due to the fire than the exterior material.
As the government's public services have been digitized, the necessity of research on the use of e-government services by middle and high-aged people has been raised. Thus, this study aims to verify the mediating effect of digital capacity on the relationship between the family structure and use of e-government services of middle and older aged adults. The study analyzed 1,660 middle and elderly individuals from the 2018 Digital Divide Survey conducted by the National Information Society Agency(NIA) using Baron & Kenny(1986)'s method for mediation. The result is as follows: first, the family structure of the middle and older adults has a significant effect on use of e-government services. Second, the effect of the family structure of middle and older aged people on use of e-government services is partially mediated by digital capacity. The result represents that the elderly living with two or three generations have higher use of e-government services than the elderly living alone and married elderly couple. Also the elderly living with two or three generations have higher digital capacity, resulting in higher use of e-government services. Based on the results, The study suggested that the specific plan for each type of family structure to promote the use of e-government services and a plan to improve the digital capacity of middle and older aged adults.
Particulate matter (PM) affects the human, ecosystems, and weather. Motorized vehicles and combustion generate fine particulate matter (PM2.5), which can contain toxic substances and, therefore, requires systematic management. Consequently, it is important to monitor and predict PM2.5 concentrations, especially in large cities with dense populations and infrastructures. This study aimed to predict PM2.5 concentrations in large cities using meteorological and chemical variables as well as satellite-based aerosol optical depth. For PM2.5 concentrations prediction, a random forest (RF) model showing excellent performance in PM concentrations prediction among machine learning models was selected. Based on the performance indicators R2, RMSE, MAE, and MAPE with training accuracies of 0.97, 3.09, 2.18, and 13.31 and testing accuracies of 0.82, 6.03, 4.36, and 25.79 for R2, RMSE, MAE, and MAPE, respectively. The variables used in this study showed high correlation to PM2.5 concentrations. Therefore, we conclude that these variables can be used in a random forest model to generate reliable PM2.5 concentrations predictions, which can then be used to assess the vulnerability of schools to PM2.5.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.1-9
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2021
3D-NAND flash memory provides high capacity per unit area by stacking 2D-NAND cells having a planar structure. However, due to the nature of the lamination process, there is a problem that the frequency of error occurrence may vary depending on each layer or physical cell location. This phenomenon becomes more pronounced as the number of write/erase(P/E) operations of the flash memory increases. Most flash-based storage devices such as SSDs use ECC for error correction. Since this method provides a fixed strength of data protection for all flash memory pages, it has limitations in 3D NAND flash memory, where the error rate varies depending on the physical location. Therefore, in this paper, pages and layers with different error rates are classified into clusters through the K-means machine learning algorithm, and differentiated data protection strength is applied to each cluster. We classify pages and layers based on the number of errors measured after endurance test, where the error rate varies significantly for each page and layer, and add parity data to stripes for areas vulnerable to errors to provides differentiate data protection strength. We show the possibility that this differentiated data protection policy can contribute to the improvement of reliability and lifespan of 3D NAND flash memory compared to the protection techniques using RAID-like or ECC alone.
Kim, HyunJin;Kim, SungJin;Kim, Yesol;Kim, Sinkyu;Shon, TaeShik
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.3
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pp.629-643
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2019
In the era of the 4th industrial revolution, countries around the world are conducting projects to rapidly expand smart factory to secure competitiveness in manufacturing industries. However, unlike existing factories where the network environment was closed, smart factories can be vulnerable because internal and external objects are interconnected and various ICT technologies are used. And smart factories are likely to be the subject of cyber-attacks that are designed to cause monetary damage to certain targets because economic damage is so serious when an accident occurs. Therefore, it is necessary to study and apply security for smart factories, but there is no specific smart factory system architecture, so there is no establish for smart factory security requirements. In order to solve these problems, this paper derives the smart factory architecture that can extract and reflect the main characteristics of a smart factory based on the domestic and foreign reference model of smart factories. And this paper identifies the security threats based on the derived smart factory architecture and present the security requirements to cope with them for contributing to the improvement of the security of the smart factory.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.4
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pp.145-157
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2018
Mountainous areas are 64% in Korea and are allowed to be used by the permission standards of the "Mountainous Districts Management Act". In the act, slope and elevation criteria are defined to regulate the use of vulnerable land parcels to disaster. However, the standards cannot represent topographical variation in a land parcel such as terrain relief. Therefore, the applicability of slope type standard as a permission standard was tested using Catena in this study. Based on the theoretical grounds, two slope types were analyzed as 'risky slope' with disaster risk. The slope types of landslides in Namwon City were analyzed that 'risky slope' types were distributed about 57%. This study analyzed the forestland parcels that could be used when applying the current permission standards and the parcels that were already used in Namwon City. The ratio of the 'risky slope' in the parcels was more than 50%. Therefore, it is necessary to prevent the mountain development in 'risky slope' by establishing permission standard related to slope types. In addition, this study suggested the ratio of 'risky slope' in the parcel for the permission standard for forestland use conversion.
This study examined the trends and issues of social media campaign studies from three aspects-campaign strategy, institutional environment regulating the social media, and political effect. Then, this study performed an empirical analysis on the case of the 20th general election in order to discuss the political effect, which has been analyzed the least. Specifically, this study empirically examined the trends of candidates' participation in the twitter campaign, the partial mobilization and voter response, and the platform effect on the election results. The study examined all of the candidates' twitter accounts and traffic and found the following results.-first, the number of participants in the twitter campaign increased significantly compared to the 19th general election, and the campaign was dominated by only two political parties that had more power to mobilize resources; second, it was clearly identified that twitter is a partisan media. where specifically, those in the mainstream of the Democratic Party mobilized much more supporters; and lastly, the twitter campaign has a positive impact on the increase in the rate of votes and chances of winning the election. Particularly, the number of followers and the duration of activities were found statistically meaningful, proving that promotion of networking and social capital is more important in election campaigns.
Purpose: The evaluation of seismic performance of critical structures has been emerging a key issue in Korea, since a magnitude 5.8 earthquake, the worst in Koran history, struck Gyeongju, southern area in Korea on september 12th, 2016. In particular, the catastrophic failure of nonstructural components such as sprinkler piping systems can cause significant economic loss or loss of life during and after an earthquake. The nonstructural components can be more fragile than structural components in seismic behavior. Method: This study presents the seismic performance evaluation of fire protection piping system, using coupled building-piping system installed with Triple Friction Pendulum Bearings (TPBs). Kobe (Japan), Kocaeli (Turkey), and GyeongJu (Korea) were selected to consider the uncertainty of ground motions in this study. Result: In the simulation results, it was observed that the reduction of maximum displacements of the piping system with the TPBs' system was significant: Kobe, Kocaeli, and Gyeongju cases were 49%, 14.4% and 21.5%, respectively. Conclusion: Therefore, using seismically isolated system in a building-piping system can be more effective to reduce the seismic risk than a normally installed building-piping systems without TPBs in strong earthquakes.
The Republic of Korea is a country in which coastal surveillance is an imperative national task as it is surrounded by seas on three sides under the confrontation between South and North Korea. However, due to Defense Reform 2.0, the number of R/D (Radar) operating personnel has decreased, and the period of service has also been shortened. Moreover, there is always a possibility that a human error will occur. This paper presents specific guidelines for developing an AI learning model for the intelligent coastal surveillance system. We present a three-step strategy to realize the guidelines. The first stage is a typical stage of building an AI learning model, including data collection, storage, filtering, purification, and data transformation. In the second stage, R/D signal analysis is first performed. Subsequently, AI learning model development for classifying real and false images, coastal area analysis, and vulnerable area/time analysis are performed. In the final stage, validation, visualization, and demonstration of the AI learning model are performed. Through this research, the first achievement of making the existing weapon system intelligent by applying the application of AI technology was achieved.
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