Recently, safety issues in companies and public institutions are no longer a task that can be postponed, and when a major safety accident occurs, not only direct financial loss, but also indirect loss of social trust in the company and public institution is greatly increased. In particular, in the case of a fatal accident, the damage is even more serious. Accordingly, as companies and public institutions expand their investments in industrial safety education and prevention, open AI learning model creation technology that enables safety management services without being affected by user behavior in industrial sites where high-risk situations exist, edge terminals System development using inter-AI collaboration technology, cloud-edge terminal linkage technology, multi-modal risk situation determination technology, and AI model learning support technology is underway. In particular, with the development and spread of artificial intelligence technology, research to apply the technology to safety issues is becoming active. Therefore, in this paper, an open cloud platform design method that can support AI model learning for high-risk site safety management is presented.
Jang, Cho Rok;Cho, Jung Yun;Song, Ju Il;Jang, Moon Yup
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.237-237
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2021
2020년의 경우 6월부터 8월 중순까지 54일 동안 전국에 걸쳐 대규모 폭우가 집중적으로 내리면서 산사태·침수·저수지 붕괴 등이 산발적으로 발생하였다. 특히 집중호우와 같은 풍수해의 경우 매년 반복적으로 발생하는 재난유형으로서 안전점검과 같은 대비를 위한 활동을 실시하고 있음에도 피해가 꾸준히 발생하고 있는 실정이다. 재난으로 인한 반복적인 피해로 인해 국가의 재난대응에 관한 관심이 점차 증가하고 있다. 현재 이러한 재난대응을 위하여 재난유형별로 위기관리 매뉴얼을 구축하였으며, 13개 협업기능을 통해 효율적인 재난대응을 실시하고자 정부 및 각 지자체, 유관기관 등이 노력하고 있는 실정이다. 그러나 복합적이고 큰 규모의 재난이 발생하면 현장과 상황실 간에 정보공유가 제대로 이루어지지 않는다는 문제가 반복적으로 발생하고 있다. 재난이 발생하면 지자체에서 재난대응 및 상황관리를 우선적으로 실시하고 있으나 재난현장에 파견한 현장담당자의 경우 잦은 보직이동으로 재난현장에서 필요로 하는 정보와 전달해야하는 필수정보에 대해 정확히 알지 못해 재난현장에서 수집해야할 정보들을 제대로 파악하지 못하는 등 재난대응에 있어 어려움을 겪기도 한다. 또한 현장대응 담당자들이 초기 대응에 집중 할 수 있는 정보전달 체계가 존재하지 않아 상황실에서 재난현장으로 필요로 하는 정보를 전송하는 현장대응 지원체계가 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 재난현장과 상황실 간 원활한 소통뿐 만 아니라 재난현장담당자들이 재난현장 및 피해현황 정보 등을 신속하게 수집할 수 있도록 재난현장에서 필수적으로 수집되어야하는 정보 DB(Database)를 설계하였으며, 이를 바탕으로 모바일 기반 재난현장 정보수집 앱을 개발하여 현장대응 지원체계의 기초를 제시하고자 하였다.
This study investigates the changes in teachers' roles as the impact of AI on school education expands. Traditionally, teachers have been responsible for core aspects of classroom instruction, curriculum development, assessment, and feedback. AI can automate these processes, particularly enhancing efficiency through personalized learning. AI also supports complex classroom management tasks such as student tracking, behavior detection, and group activity analysis using integrated camera and microphone systems. However, AI struggles to automate aspects of counseling and interpersonal communication, which are crucial in student life guidance. While direct conversational replacement by AI is challenging, AI can assist teachers by providing data-driven insights and pre-conversation resources. Key competencies required for teachers in the AI era include expertise in advanced instructional methods, dataset analysis, personalized learning facilitation, student and parent counseling, and AI digital literacy. Teachers should collaborate with AI to emphasize creativity, adjust personalized learning paths based on AI-generated datasets, and focus on areas less amenable to AI automation, such as individualized learning and counseling. Essential skills include AI digital literacy and proficiency in understanding and managing student data.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.35
no.8
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pp.533-539
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2013
Korea is one of the top countries that has funded great amount to promote basic research and others in recent decade. While the quantity of R&D fund in Korea has rapidly increased, the effectiveness and quality of R&D outcomes became a controversial issue. National Research Foundation of Korea (NRF) and Korea Environmental Industry & Technology Institute (KEITI) agreed to collaborate for diffusing and utilizing R&D outcomes of each institute. NSF and KEITI signed the bilateral MOU in 2012, and Interministerial Collaborative R&D Support Framework (ICR&DSF) was developed. The ICR&DSF consist of launching an Eco-Bridge Program as an interministerial R&D program and composition of Environmental Convergence R&D Bridge Committee. The Eco-Bridge Program was applied to 'Environmental Convergence Technology Project' of KEITI as a pilot program in 2012. The unique feature of this interministerial R&D program is that the Eco-Bridge Program directly supports the basic research outcomes which are previously funded by NRF. As the collaboration between NRF and KEITI becomes stronger, it is expected to explore the more creative and the more transformative research.
Park, Mi-yeon;Lee, Sangheon;Jin, Guocheng;Shen, Hongme;Kim, Wooju
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.21
no.3
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pp.37-52
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2015
The recent global trends display expansion and growing solidity in both cooperative collaboration between industry, education, and research and R&D network systems. A greater support for the network and cooperative research sector would open greater possibilities for the evolution of new scholar and industrial fields and the development of new theories evoked from synergized educational research. Similarly, the national need for a strategy that can most efficiently and effectively support R&D network that are established through the government's R&D project research is on the rise. Despite the growing urgency, due to the habitual dependency on simple individual personal information data regarding R&D industry participants and generalized statistical data references, the policies concerning network system are disappointing and inadequate. Accordingly, analyses of the relationships involved for each subject who is participating in the R&D industry was conducted and on the foundation of an educational-industrial-research network system, possible changes within and of the network that may arise were predicted. To predict the R&D network transitions, Common Neighbor and Jaccard's Coefficient models were designated as the basic foundational models, upon which a new prediction model was proposed to address the limitations of the two aforementioned former models and to increase the accuracy of Link Prediction, with which a comparative analysis was made between the two models. Through the effective predictions regarding R&D network changes and transitions, such study result serves as a stepping-stone for an establishment of a prospective strategy that supports a desirable educational-industrial-research network and proposes a measure to promote the national policy to one that can effectively and efficiently sponsor integrated R&D industries. Though both weighted applications of Common Neighbor and Jaccard's Coefficient models provided positive outcomes, improved accuracy was comparatively more prevalent in the weighted Common Neighbor. An un-weighted Common Neighbor model predicted 650 out of 4,136 whereas a weighted Common Neighbor model predicted 50 more results at a total of 700 predictions. While the Jaccard's model demonstrated slight performance improvements in numeric terms, the differences were found to be insignificant.
Kim, Jeong-Yeon;Ahn, Jae-Hyung;Shin, Dong-Min;Moon, Yong-Ma
IE interfaces
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v.25
no.1
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pp.13-20
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2012
Recently, the collaboration among small and medium-sized enterprises(SMEs) has been recognized as an effective competitive tool. As several systems have been developed to boost the collaboration, it is necessary to analyze the effectiveness of the systems in terms of their contribution to enhance operational performance of SMEs through objective and quantitative validation. In particular, the analysis for SMEs rather than large-scaled enterprises has not received much attention due to lack of relevant information and difficulty of collecting data. This paper presents a framework for analyzing the effectiveness of the collaboration support system, called i-manufacturing hub, which has been implemented by Korean government. Identification of influential factors to the effectiveness of collaboration hub, and constructing necessary hypotheses are proposed. To overcome the difficulty in data collection only by means of surveys through subjective questionnaires, we exploit system log data that are generated while SMEs use the system. As an initial phase to analyze the effectiveness through hypothesis validation, we discuss several interesting observations and challenges in the direction of enhancing collaboration among SMEs for better operational performance improvement and more participation in the collaboration hub.
One of the business in the future will be executed by Business to Business(B to B) model of E-Commerce. The concept of the B to B model composes the work process, people, and supporting environment. The work processes are related to the information process, technologies, and standards. Information process elements contains digital data exchange, data sharing, and collaboration. This paper designed and implemented the XML-based Business Flow Management System(BFMS) for B to B model of E-commerce in the Internet. BFMS in this paper automatically performs the information process for B to B model such as electronic bidding system including purchase order management, bidding management, delivery management to build E-Commerce in the Internet. XML can be used as document standard between business for skating and exchange of data and also provide platform independent environment.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.269-272
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2004
비즈니스 프로세스 관리(BPM)는 프로세스의 모델링, 분석, 실행에 이르는 비즈니스 프로세스 전 라이프 사이클을 지원하고자 하는 개념으로, 급변하는 경영 환경의 변화에서 기업의 경쟁력을 재고하기 위하여 필요로 되는 새로운 기업 컴퓨팅 패러다임이다. 비즈니스 프로세스 관리의 개념을 도입함으로써 기업들은 조직의 프로세스를 능동적이고 빠르게 (재)설계하고 수행할 수 있으며, 기업간 M&A 및 전략적 제휴를 효율적으로 수행할 수 있다. 기업간 협업이 이루어지기 위해서는 그들 간의 프로세스의 교류 및 통합이 필수적이다. 통합의 한 수단으로 여러 프로세스에 관련된 Data들을 Rule의 형태로 표현하여 관리할 수 있다. 본 연구에서는 워크플로, BPMS 등의 환경에서 비즈니스 Rule을 포함하는 비즈니스 프로세스 수행시에 관리해야 할 제약조건을 통합 관리할 수 있는 방법론을 제시한다. 비즈니스 프로세스를 수행하면서 체크해야 할 제약조건들을 규명한후 이들을 표현할 수 있는 프로세스 기반의 트리거 모델을 제시한다. 또한 본 방법론의 실현 가능성을 보여주기 위해 예제와 함께 프로토타입 시스템을 구현하였고 Performance 측면에서는 제한적이기는 하지만 DB에 기반한 제약조건 관리방법과의 비교를 통해서 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 우수성을 보여준다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 Workflow 및 BPMS와 같은 프로세스 관리 시스템에서 통합의 수단으로 사용되고 있는 EAI 등을 보완해 줄수 있는 툴로써 활용가능하리라 기대된다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.2
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pp.268-276
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2005
This paper presents the motivation, design, and a preliminary evaluation of a virtual world builder, CLOVES. CLOVES is designed to support rapid construction of data-rich virtual environments and instruments for young children's science inquiry teaming. It provides a three-tiered programming Interface: a visual design environment, scripting layer, and low-level application programming interface targeting for multiple levels of programming expertise. It is also intended to be a collaborative medium among interdisciplinary domain experts such as educators, 3D modelers and software developers. A preliminary case study was conducted to evaluate the capabilities and effectiveness of CLOVES. The results showed that designers actively participated in decision making at every stage of the design process and shared knowledge among one another.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.6
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pp.1375-1382
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2013
A shared whiteboard provides a drawing workplace that can be shared with peoples in real time. Since it supports rich drawing mechanisms for collaboration or communication, it is used as an effective tool in group work such as virtual meeting. In this paper, we present an XMPP client application named SyncNote that supports the shared whiteboard facility. For this, we propose an extension of the open standard communication protocol XMPP to provide the shared whiteboard facility. The SyncNote application runs on the Android platform, providing effective communication through sharing the drawings and images created by a group of users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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