Medvedev administration has adopted new foreign policy line because of Obama administration's 'Reset' policy and Global economic crisis. The objectives of Medvedev's new foreign policy are the creation of a favorable external environment and the efficient use of external resources for Russia's economic modernization. To achieve these goals, Medvedev's government fleshed out such specific action plans as the avoidance of conflicts with other powers, the prevention of conflicts around Russia's borders, the activation of capital investment, and the introduction of advanced technology from the outside. This foreign policy line takes shape in the building of a foundation for strategic cooperation with the United States, the preparation for 'Modernization Alliance' with Europe, the management of cooperation and conflict with China and Japan, and the introduction of a dual strategy of strategic stability and economic integration in relations with post-soviet states. In Russia's new foreign policy line the strengthening of relations with the United States and Europe acquires highest priority. However, this does not mean a return to a 'pro-Western liberal line' in the early 1990s. The ultimate goal of Russia's 'modernization' program still lies in the rebuilding of a powerful Russia in accordance with the multipolar world order that was Putin administration's foreign policy line. In this context, foreign policy change under Medvedev administration could be defined as a 'program change at international level' that signifies a change in the means to achieve goals without changing them.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.27-30
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2022
The plasma process, which has many advantages in terms of efficiency and environment compared to conventional process methods, is widely used in semiconductor manufacturing. Plasma Sheath is a dark region observed between the plasma bulk and the chamber wall surrounding it or the electrode. The Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS) measures the difference in voltage between the plasma and the electrode and the RF power applied to the electrode in real time. The PSMS data, therefore, are expected to have a high correlation with the state of plasma in the plasma chamber. In this study, a model for predicting the state of nitrogen ions in the plasma chamber is training by a deep learning machine learning techniques using PSMS data. For the data used in the study, PSMS data measured in an experiment with different power and pressure settings were used as training data, and the ratio, flux, and density of nitrogen ions measured in plasma bulk and Si substrate were used as labels. The results of this study are expected to be the basis of artificial intelligence technology for the optimization of plasma processes and real-time precise control in the future.
Child policy has focused on needy children with special emphasis on residual services but youth policy has implemented to promote capabilities of general adolescents by various activities. The fragmented implementation of child-youth policy by several ministries resulted in possible redundancy of target groups and insufficient service delivery system. Thus, the Ministry of Health, Welfare, and Family Affairs has pushed forward to integrate service delivery systems in child-youth policy after the former Ministry of Health and Welfare and the Government Youth Commission were integrated as part of a government reorganization plan. The purpose of this study is to review limitations of Lee Myung-bak government's plan to integrate child-youth policy and to make important suggestions for effective integration. Lee Myung-bak government's plan seeks to help children and adolescents prepare for the future and move forward with dreams and hope. However, this plan has fatal problems of overemphasizing the efficiency of finance without expansion of budget for children and adolescents. To achieve well-being tailored to one's life cycle, the full-scale expansion of budget is indispensible through the induction of the special fund or the special tax for children and adolescents. Fortunately, Lee Myung-bak government recognized child-youth policy as the social investment that would heighten national competitiveness in the long term, but there was insufficient child-youth policy infrastructure for new implementation. Therefore, Lee Myung-bak government needs a new design for integrated and universal child-youth policy that should take into account national human resource development plan and its economic development policy. The public responsibility for children and adolescents should be strengthened and, in addition, the network function in service delivery system should be complemented.
Background: There is a need for index research on music therapy activities for the elderly in Korea. Purposes: This study aims to suggest application standards in music therapy by surveying the elderly's preference for music therapy activities. Methods: A survey of music-related actions and musical instrument preferences was conducted with 91 older people in 4 nursing homes. The questionnaire consisted of information about music activities, genres of songs, types of instruments, methods of movement, and purpose of participation in activities. Results: The preference for musical activities was for playing musical instruments, followed by singing, music appreciation, flowing movements, and concert-oriented activities. Music genres appeared in the order of popular songs, folk songs, and children's songs. The instrument type preferred drums, followed by shakers and woodblocks. As a movement application method, movement using themes is preferred. Participating in music activities was leisure, followed by stress relief and emotional cultivation. Conclusion: When applying music therapy to the elderly, it predicted that the treatment effect would be high when the elderly focus on playing musical instruments and singing activities preferred by the elderly. Music genres selected from popular music and folk songs, and musical instruments are drums and shakers. Therefore, if you use it, you can expect a more significant effect.
This study examined the granite, quartzite, phyllite, schist, and gneiss as aggregate resources among the original rock distributed in the Chungju-Goesan area. The granite distributed in the study area is mainly composed of Jurassic biotite granite, and the quartzite layer is from the Daehyangsan quartzite Formation distributed on the upper part of the Gyemyeongsan Formation and the Hyangsan-ri dolomitic limestone Formation. In addition, phyllite is pophyrytic phyllite-schist from the Hwanggangri Formation of the Okcheon group, schist is chlorite schist, from the Munjuri Formation of the Okcheon group, and gneiss is porphyroblastic gneiss which is the upper part of the Seochangri Formation. Aggregate quality evaluation factors of these rocks included fineness modulus, absorption, unit weight, absolute dry density, solid content, porosity, resistance to abrasion, and soundness. In the case of granite, it was found to be partially unsatisfactory in terms of unit weight, solid content, porosity, and resistance to abrasion. Gneiss was found to be out of the standard values in resistance to abrasion and schist in porosity and solid content. As for the overall quality of aggregate resources, it was analyzed that quartzite, gneiss, and phyllite showed excellent quality. Aggregate quality tests are performed simply for each rock, but the rock may vary depending on the morphology of the mineral. Therefore, when analyzing and utilizing the quality evaluation of aggregate resources, it will be possible to use them more efficiently if the rock-mineralological research is performed together.
The water and sewage system is an infrastructure that provides safe and clean water to people. In particular, since the water and sewage pipelines are buried underground, it is very difficult to detect system defects. For this reason, the diagnosis of pipelines is limited to post-defect detection, such as system diagnosis based on the images taken after taking pictures and videos with cameras and drones inside the pipelines. Therefore, real-time detection technology of pipelines is required. Recently, pipeline diagnosis technology using advanced equipment and artificial intelligence techniques is being developed, but AI-based defect detection technology requires a variety of learning data because the types and numbers of defect data affect the detection performance. Therefore, in this study, various defect scenarios are implemented using 3D printing model to improve the detection performance when detecting defects in pipelines. Afterwards, the collected images are performed to pre-processing such as classification according to the degree of risk and labeling of objects, and real-time defect detection is performed. The proposed technique can provide real-time feedback in the pipeline defect detection process, and it would be minimizing the possibility of missing diagnoses and improve the existing water and sewerage pipe diagnosis processing capability.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.166-172
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2022
In this study, we photograph driving obstacle objects such as crosswalks, side spheres, manholes, braille blocks, partial ramps, temporary safety barriers, stairs, and inclined curb that hinder or cause inconvenience to the movement of the vulnerable using electric mobility aids. We develop an optimal AI model that classifies photographed objects and automatically recognizes them, and implement an algorithm that can efficiently determine obstacles in front of electric mobility aids. In order to enable object detection to be AI learning with high probability, the labeling form is labeled as a polygon form when building a dataset. It was developed using a Mask R-CNN model in Detectron2 framework that can detect objects labeled in the form of polygons. Image acquisition was conducted by dividing it into two groups: the general public and the transportation weak, and image information obtained in two areas of the test bed was secured. As for the parameter setting of the Mask R-CNN learning result, it was confirmed that the model learned with IMAGES_PER_BATCH: 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION: 10,000 showed the highest performance at 68.532, so that the user can quickly and accurately recognize driving risks and obstacles.
Todorokite is a manganese oxide mineral containing Mg2+ in a tunnel structure in which MnO6 octahedra share corners. In order to investigate the suitability and efficiency of high temperature-treated todorokite as a material for adsorption and fixation of Cs, Cs was ion exchanged and the amount of leached Cs from todorokite was measured. The todorokite used in this study was synthesized by transforming Na-birnessite to Mg-buserite and used as a precursor. After high temperature treatment, Cs exchanged todorokite changed to birnessite and hausmannite as the temperature increased. The amount of leached Cs was investigated for Cs exchanged todorokite which was reacted with distilled water and 1 M NaCl solution at different reaction times. In general, for the samples reacted with 1 M NaCl solution, the fixation of Cs was quite effective, although the amount of leached Cs was greater due to the ion exchange reaction with Na. As the treatment temperature increased, the amount of leached Cs increased and then decreased again, which was related to the mineral phases formed at each temperature. As birnessite was formed, the amount of leached Cs increased, but as birnessite decreased, that decreased again. As the mineral phase changed to hausemanite, the amount of Cs decreased rapidly. The results of our study show that Cs exchanged todorokite can be used as a material that effectively fixes Cs and prevents its diffusion by high temperature treatment.
The office environment is changing according to work types, Information Technology (IT) advancements, and the Coronavirus disease (COVID)-19 situation. In order for office space users to perform their tasks comfortably and efficiently, it is necessary to secure individual privacy as well as easy communication among members. In Korea, the demand for improving the acoustic performance of office spaces is also increasing, but the related performance criteria and guidelines have not been established. In this study, standardization of office space acoustic performance measurement and evaluation methods and European countries' acoustic performance criteria were compared and reviewed. It is proposed to comprehensively review international standardization trends and acoustic performance standards in each country and to establish and utilize criteria for evaluating the acoustic performance and satisfaction of office spaces in Korea through our survey. Considering the international standardization direction and compatibility with communication and Public Address (PA) systems, it is appropriate to establish criteria using the speech transmission index or Speech Transmission Index (STI) application index. This criterion will be highly utilizable and compatible. In addition, since the office furniture industry is interested in improving the acoustic performance of office space, it is necessary to establish a labelling system for speech level reduction of office furniture.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.276-290
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2023
Several efforts in Korea are currently underway with the goal of commercializing autonomous vehicles. Hence, various studies are emerging on autonomous vehicles that drive safely and quickly according to operating guidelines. The current study examines the path search of an autonomous vehicle from a microscopic viewpoint and tries to prove the efficiency required by learning the lane change of an autonomous vehicle through Deep Q-Learning. A SUMO was used to achieve this purpose. The scenario was set to start with a random lane at the starting point and make a right turn through a lane change to the third lane at the destination. As a result of the study, the analysis was divided into simulation-based lane change and simulation-based lane change applied with Deep Q-Learning. The average traffic speed was improved by about 40% in the case of simulation with Deep Q-Learning applied, compared to the case without application, and the average waiting time was reduced by about 2 seconds and the average queue length by about 2.3 vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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