Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.46
no.1
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pp.29-37
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2018
This study intends to derive play attribute words to describe the nature of play by analyzing the correlation between play facilities and play attribute words. To investigate play attributes at playing facilities and supplement areas of weakness can provide a balanced play environment. Play attributes words were compiled via a literature review and the importance of each play attributes word was surveyed by experts. The keywords explaining play derived from news articles and references are defined as play attributes words. These words were classified into six broad categories and twenty-six sub-categories. The importance of major play attribute words show: Communication (0.268%) > Imagination (0.201%) > Amusement (0.190%) > Development (0.167%) > Learning (0.108%) > Intelligence (0.067%). Experts have recognized the most important elements are communication and imagination. Each play attribute associated with an amusement facility was separately identified in the amusement facilities installed in 114 children's parks in Seoul. Of the play attribute words, the amusement facilities at Seoul's Children's Park reflected a high frequency in 'development'. Furthermore, the importance of major playing attribute words such as 'Communication' and 'Imagination' were not fully reflected in cognitive play facilities. Therefore, it was judged that there is a need to actively introduce these attributes. This study proposed future improvements by determining weaknesses of amusement facilities in children's parks and analyzing the features and functions of play so as to suggest future improvements.
In the IoT environment, various things could be connected. Those connected things learn and operate themselves, by acquiring data. As human being, they have self-learning and self-operating systems. In the field of IoT study, therefore, the key issue is to design communication system connecting both of the two different types of subjects, human being(user) and the things. With the advent of the IoT environment, much research has been done in the field of UI design. It can be seen that research has been conducted to take complex factors into account through keywords such as multi-modality and interusability. However, the existing UI design method has limitations in structuring or testing interaction between things and users of IoT environment. Therefore, this paper suggests a new UI prototyping method. In this paper, the major analysis and studies are as follows: (1) defined what is the behavior process of the things (2) analyzed the existing IoT product (3) built a new framework driving personality types (4) extracted three representative personality models (5) applied the three models to the smart home service and tested UI prototyping. It is meaningful with that this study can confirm user experience (UX) about IoT service in a more comprehensive way. Moreover, the concept of the personality of things will be utilized as a tool for establishing the identity of artificial intelligence (AI) services in the future.
The purpose of this review was to evaluate the effects of simulation-based education on clinical competence and confidence in nursing students and summarize the available evidence on the simulation-based intervention. A systematic review using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: the PRISMA Statement was conducted. Studies published between 2005 and 2014 were reviewed using the following databases: RISS, KISS, and Google Scholar. The keywords used were nursing and either simulation or simulator. Selected studies were assessed for methodological quality using Quality Assessment Tool for Quantitative Studies. Seventeen studies were identified, including a total of 1,912 nursing students. All the 16 studies found simulation as a valid strategy on clinical competence and confidence in nursing education. This review provides updated evidence for simulation-based learning in nursing education. Further studies are needed to increase generalizability using randomized controlled trials, enough sample size, and longitudinal study design. In addition, valid measurements are needed to assess the main outcomes.
Nowadays, novel and innovative technology including 3D printers, internet of things (IoT), and wearable devices are rapidly emerging. As we must constantly keep up with the most recent trends, words like convergence, multidisciplinarity, and design revolution indeed define society today. Due to the expansion of such diverse technological, industrial, and academic convergence trends, the role of design is becoming evermore essential in development of products as well as creative services. Even the government is pushing towards a 'creative economy' by encouraging ICT convergence to create novel industries as well as advanced jobs. In order to adapt flexibly to such changes in global trends, a solid academic curriculum centered around 'ICT+Design' must be developed. In the current research, we analyzed various literature and benchmarked the major universities both domestic and foreign. Also we utilized a survey-based approach against subjects who are experts or design specialists working in environments related to industry and research. In our proposed integrated ICT+Design educational curriculum, students familiarize themselves with design perspectives and methodology to creatively carry out the course. Moreover, experts from design and ICT came together in an act of 'Radical Collaboration' in which they shared their unique 'Design Thinking' in order to promote understanding and cooperation. Furthermore, industry experts have also taken part as mentors in order to create a workplace-oriented course with various integrated projects. Most importantly, the course was designed so that in addition to research, students can really get hands-on with their ideas in the creativity-integrated workplace.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.93-100
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2005
This study is to desist and implement an efficient microbial medical image retrieval system based on knowledge and content of them which can make use of more accurate decision on colony as doll as efficient education for new techicians. For this. re first address overall inference to set up flexible search path using rule-base in order U redure time required original microbial identification by searching the fastest path of microbial identification phase based on heuristics knowledge. Next, we propose a color ffature gfraction mtU, which is able to extract color feature vectors of visual contents from a inn microbial image based on especially bacteria image using HSV color model. In addition, for better retrieval performance based on large microbial databases, we present an integrated indexing technique that combines with B+-tree for indexing simple attributes, inverted file structure for text medical keywords list, and scan-based filtering method for high dimensional color feature vectors. Finally. the implemented system shows the possibility to manage and retrieve the complex microbial images using knowledge and visual contents itself effectively. We expect to decrease rapidly Loaming time for elementary technicians by tell organizing knowledge of clinical fields through proposed system.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.31
no.4
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pp.81-95
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2019
This study examined the research trends of sustainable development education in the family life area, focusing on papers published in journals specialized in the Practical Arts (Technology & Home Economics) subject from 1989 to 2018. The papers from three journals were selected based on the titles, abstracts, and keywords for their contents related to sustainable development education. The results were analyzed by frequency analysis and cross-tabulation. Sustainable development education has surged since the mid-2000s when national interest on this topic sharply increased. Rather than focusing on particular content areas in home economics, most research was conducted through an integrated approach. More than half of the studies were conducted in experimental studies, with the largest number of studies involving elementary school students. Of the three components of ESD, research on society was most frequently conducted, followed by the environmental area. The contents of the home economics curriculum and the details of sustainable development were related. More related research should be conducted so that various sustainable development education can improve students' practical problem-solving ability through Practical Arts (Technology & Home Economics) curriculum.
Dynamics of Sijo was regarded as a genre of 'closed nature' once. But ironically thanks to the 'closed nature', today dynamics of Sijo is refocused in diverse fields. Sijo is quoted not only in its original field of literature, but also in writing study. Quite remarkably, it is often referred to in the field of literary therapy, further in emotional healing. This article discussed the dynamics of Sijo as a manifestation of emotion especially called Gamsung in the process of the refocus. It is to show effectively that as a literary genre, Sijo can interact and share what is reasonal as well as what is emotional and sentimental in a poem as an emotional container beyond the lyricism Sijo has. Of course, it is also clear that the concept of lyricism may limit the dynamics of Sijo itself. Thus, the key word 'Gamsung' mainly referred to in this article was used to show the dynamics which Sijo has as much as possible, overcoming the limitation. That is, the purpose of the study is to prove that Sijo is the genre to represent human emotion most dynamically by reviewing the reasonal aspect of Sijo in addition to its emotional disposition which has been estimated to focus on sentiment or emotion. In the process of reinterpreting the structure of Sijo, the specific analysis on such emotional disposition and reasonal aspect was conducted by structurizing that as '(1) Facing, (2) Feeling dynamical, (3) Interpellating by feeling, and (4) feeling by sensation'.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.145-147
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2004
본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아
Cho, Dan Bi;Lee, Hyun Young;Jung, Won Sup;Kang, Seung Shik
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.1
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pp.1-8
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2021
In the political field of news articles, there are polarized and biased characteristics such as conservative and liberal, which is called political bias. We constructed keyword-based dataset to classify bias of news articles. Most embedding researches represent a sentence with sequence of morphemes. In our work, we expect that the number of unknown tokens will be reduced if the sentences are constituted by subwords that are segmented by the language model. We propose a document embedding model with subword tokenization and apply this model to SVM and feedforward neural network structure to classify the political bias. As a result of comparing the performance of the document embedding model with morphological analysis, the document embedding model with subwords showed the highest accuracy at 78.22%. It was confirmed that the number of unknown tokens was reduced by subword tokenization. Using the best performance embedding model in our bias classification task, we extract the keywords based on politicians. The bias of keywords was verified by the average similarity with the vector of politicians from each political tendency.
Korean part-of-speech taggers decompose a compound morpheme into unit morphemes and attach part-of-speech tags. So, here is a disadvantage that part-of-speech for morphemes are over-classified in detail and complex word types are generated depending on the purpose of the taggers. When using the part-of-speech tagger for keyword extraction in deep learning based language processing, it is not required to decompose compound particles and verb-endings. In this study, the part-of-speech tagging problem is simplified by using a Head-Tail tokenization technique that divides only two types of tokens, a lexical morpheme part and a grammatical morpheme part that the problem of excessively decomposed morpheme was solved. Part-of-speech tagging was attempted with a statistical technique and a deep learning model on the Head-Tail tokenized corpus, and the accuracy of each model was evaluated. Part-of-speech tagging was implemented by TnT tagger, a statistical-based part-of-speech tagger, and Bi-LSTM tagger, a deep learning-based part-of-speech tagger. TnT tagger and Bi-LSTM tagger were trained on the Head-Tail tokenized corpus to measure the part-of-speech tagging accuracy. As a result, it showed that the Bi-LSTM tagger performs part-of-speech tagging with a high accuracy of 99.52% compared to 97.00% for the TnT tagger.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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