Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.9
no.5
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pp.194-203
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2008
Construction Research and Development (R & D) projects have been begun with the investment of 1.2 billions in 1994 and have been reached to 30 billions in 2004. During this ten-year period, a total of investment for construction R&D amounts to 125.7 billions (Total 418 construction R&D projects). However, the results of each R&D project could not apply to real construction site because each project has been performed by a small size (0.5 billions). In addition to those, the social interest on the construction R&D projects has not been received and those importance has not been recognized. Especially, there aren't still standardized methodologies or weighted measurement data for evaluating research performance of the construction R&D projects up to now. The construction R&D projects has been Invested on the basis of an annual technology demand survey rather than the research performance outcome. Therefore, it is important to establish a qualitative performance measurement model for evaluating construction R&D projects. This paper proposes a new research methodology for analyzing the performance measurement of the construction R&D projects. First of all, the Balanced Score Card (BSC) is used to evaluate the construction STAR technologies selected in this research. The performance items of BSC has been modified as four criteria such as "productivity, "knowledge accumulation," "training of students," and "welfare." The new research methodology developed in this paper is expected to use in establishing resonable construction R&D budget in the future.
The purpose of this study is to analyze the science lesson plan of pre-service elementary teachers about condensation. Pre-service elementary school teachers in A national university of education was included in this study. Through the analysis of prior research and expert review, a framework for analysis of science lesson plan of pre-service elementary teachers was derived. The results of the using the analysis frame are as follows: First, the ability to apply the instructional model in the science lesson plan about condensation differences in pre-service elementary teachers need to be enhanced due to deviations, and teaching on the exact understanding of condensation-related concepts of pre-service elementary teachers is also needed. Second, there is also a deviation of pre-service elementary teachers in the beginning, development, and finishing composition of lesson course, so feedback should be supplemented. Third, in the sub-domain of lesson environment, there was a demand for specific know-how on the lesson environment. Therefore, support is needed for related PCK growth. Fourth, the sub-domain of lesson evaluation have a variety of perspectives on timing and subjects, and some missing about learning objectives in the composition of evaluation content are found to require complementary teaching. In order to improve this situation, it was found that there was a need to prepare conditions for improving science teaching professionalism of pre-service elementary teachers through in-depth discussions on the teaching methods and organization related to science education in the university of education course.
When the contractor does not receive payment for his work due to the client's funding default, he can take various legal measures against the client, in addition to refusing to transfer the building under construction to the client. To claim top payment priority and to demand the equal enforcement of the law by applying for compulsory auction or auction by exercising the right of lien, the contractor should know the construction phase or the point in time when he could exercise a lien or apply for a forced auction of the unregistered building. This study was conducted to examine qualification for lien and auction of an unregistered building. First, the general criteria for qualification for lien from qualification for ownership were examined. This means that an unregistered building can be subject to lien from a certain point in time in the construction phase, where the ownership is qualified as an independent real estate with minimal pillars, roofs, and walls. Second, the contents of the narrow and broad auction qualification were analyzed. As the contractor can select the appropriate legal means to reimburse the construction cost for the unregistered building, the results of this study are expected to provide the bases for qualification for lien on and auction of unregistered buildings.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.12
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pp.795-806
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2017
In this paper, we propose a user experience evaluation method for virtual reality living space contents and apply it to prototype simulations to measure user experience. The user evaluation method proposed in this paper is based on the existing user evaluation methodology, but it is established by changing the experience and evaluation factors to match the characteristics of the virtual reality living space. The generated virtual reality living space simulation is configured similar to real space and is placed real objects that the user actually uses in each space, so that users can feel reality. The subjects performed the tasks according to the given scenarios and then evaluated the simulation. As a result of the evaluation, the main goal of the simulation, the items that make the users feel realistic, were lower than our expectations. This means that future simulations need to be modified in a way that adds or expands elements that enhance the realism. In this way, the UX evaluation method proposed in this paper is expected to provide a more objective indicator to the content developer or designer in order to grasp the user's demand in the virtual reality living space.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.3
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pp.49-58
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2020
Organizing entrance evaluation system for selecting students who can become expert in data science field according to need of the age and social demand is important. This study was conducted for the purpose of analyzing data science field graduate school entrance evaluation system and deriving implications after taking into account the importance of talents possessing convergence competency. For this aim, a total of 22 graduate schools in 7 countries have been selected targeting data scientist postgraduate program around the world. The selected graduate schools have been analyzed based on qualifications, necessary skills prior to entrance, entrance conditions, and selection methods. As a result of the analysis, 'graduate school which I can apply for regardless of possessing undergraduate degree or undergraduate major (63.6 percent)' in qualifications category, 'graduate school which mentioned skills required in completing master's degree prior to entrance (63.6 percent)' in skills required prior to entrance category, 'graduate school which does not mention separate entrance condition (81.8 percent)' in entrance conditions category, and 'graduate school selecting students merely based on document screening (68.2 percent)' in selection methods category took the highest portion. Based on the above, this study summarized the results of the data scientist process and suggested implications for objectifying admission evaluation.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.10
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pp.387-396
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2018
Stock price prediction has been a difficult problem to solve. There have been many studies to predict stock price scientifically, but it is still impossible to predict the exact price. Recently, a variety of types of cryptocurrency has been developed, beginning with Bitcoin, which is technically implemented as the concept of distributed ledger. Various approaches have been attempted to predict the price of cryptocurrency. Especially, it is various from attempts to stock prediction techniques in traditional stock market, to attempts to apply deep learning and reinforcement learning. Since the market for cryptocurrency has many new features that are not present in the existing traditional stock market, there is a growing demand for new analytical techniques suitable for the cryptocurrency market. In this study, we first collect and process seven cryptocurrency price data through Bithumb's API. Then, we use the gradient boosting model, which is a data-driven learning based machine learning model, and let the model learn the price data change of cryptocurrency. We also find the most optimal model parameters in the verification step, and finally evaluate the prediction performance of the cryptocurrency price trends.
Kim, Jung-Bum;Chung, Chin-Wan;Kim, Deok-Hwan;Kim, Sang-Hee;Lee, Seok-Lyong
Journal of KIISE:Databases
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v.35
no.5
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pp.379-390
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2008
Due to the increase of the amount of image data, the demand for searching similar images is continuously increasing. Therefore, many researches about the content-based image retrieval (CBIR) are conducted to search similar images effectively. In CBIR, it uses image contents such as color, shape, and texture for more effective retrieval. However, when we apply CBIR to satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information, we can have trouble to get a good retrieval result. Since it is difficult to use color information of satellite images, we need image segmentation to use shape information by separating the shape of an object in a satellite image. However, because satellite images are complex, image segmentation is hard and poor image segmentation results in poor retrieval results. In this paper, we propose a new approach to search similar images without image segmentation for satellite images. To do a similarity search without image segmentation, we define a similarity of an image by considering SIFT keypoint descriptors which doesn't require image segmentation. Experimental results show that the proposed approach more effectively searches similar satellite images which are complex and pose the difficulty in using color information.
It is usually proposed that job security of old age workers is hampered by the structure of wage increasing with age. This paper sets forth a model to comprehend the characteristic of the old age workers' labor market and policy implications derived from it. In order to stimulate demand for old age workers, policy initiatives should be taken as follows : the wage criteria should be simplified which apply differently from one institution to other; incentives relatively favorable for employing old age workers' in manufacturing sector should be also given to service sectors; employment subsidy or other tax incentives should be given for labor contract after the retirement age; licensing and evaluation system for job ability should be introduced based on occupation & job analysis. To lower the reservation wage of workers, mortgage loan for house and long-term low interest loan for tuition fees should be developed together with stabilization of housing cost. Wedding culture which requires high expense should be amended. Above all, it is necessary to install reasonable social security system. Policy orientation should also pay attention to reduce labor supply of the old aged via aiding old age workers' firm opening and voluntary civil service together with developing various honor programs for members of civil corps.
As the threat of natural disasters such as droughts, floods, forest fires, and landslides increases due to climate change, social demand for high-resolution soil moisture retrieval, such as Synthetic Aperture Radar (SAR), is also increasing. However, the domestic environment has a high proportion of mountainous topography, making it challenging to retrieve soil moisture from SAR data. This study evaluated the usability of Sentinel-1 SAR, which is applied with the Artificial Neural Network (ANN) technique, to retrieve soil moisture. It was confirmed that the backscattering coefficient obtained from Sentinel-1 significantly correlated with soil moisture behavior, and the possibility of stand-alone use to correct vegetation effects without using auxiliary data observed from other satellites or observatories. However, there was a large difference in the characteristics of each site and topographic group. In particular, when the model learned on the mountain and at flat land cross-applied, the soil moisture could not be properly simulated. In addition, when the number of learning points was increased to solve this problem, the soil moisture retrieval model was smoothed. As a result, the overall correlation coefficient of all sites improved, but errors at individual sites gradually increased. Therefore, systematic research must be conducted in order to widely apply high-resolution SAR soil moisture data. It is expected that it can be effectively used in various fields if the scope of learning sites and application targets are specifically limited.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.146-164
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2022
Recently, the Korean government promoted the construction of metropolitan express subway to connect major transportation hub in the metropolitan area within 30 minutes. Most stations of the metropolitan express subway are connected to existing subway stations, so the importance of transfer increased. Although many studies have been conducted on the effect of transfer penalty on route choice, there are few studies on the transfer behavior of the metropolitan express subway. Therefore, in this study, a transfer behavior analysis was conducted on the Shinbundang Line, a representative metropolitan express subway. To analyze the transfer behavior according to the degree of traffic congestion and the presence of fare payment, route choice models were made using transport card data divided according to week, time, and user characteristics. As a result of the analysis, users of the metropolitan express subway had greater disutility to the transfer waiting time compared to the transfer moving time. Furthermore, especially during the peak time, EIVM(Equivalent in-vehicle minutes) of the transfer waiting time was 3.51. In this study, EIVM for metropolitan express subway users were analyzed to be 2.6 minutes, which is significantly lower than the results of previous studies on subways. This suggests that there is a difference in the transfer penalty between subways and metropolitan express subway, and that it is necessary to apply the transfer penalty between subways and express subway differently when forecasting subway traffic demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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