The purpose of this study was to understand changes in domestic forest policy and social perception of forests from a macro perspective using big data analysis of news articles and editorials. A total of 13,570 'forest' related data were collected from metropolitan and economic journals from 1946-2017 using keyword and CONCOR (Convergence of iterated Correlations) analysis. First, we found the percentage of articles and editorials using the keyword 'forest'increased overall. Second, news data on 'forest' in the field of reporting was concentrated in the "social" sector during the first period (1946-1966), followed by forest-related issues expanding to various fields from the second (1967-1972) to fifth (1988-1997) periods, then toward the "culture" sector in the sixth (1998-2007) and "politics" after the seventh (2008-2017) period. Third, we found changes in the policy paradigm over time significantly changed social awareness. In the first and second periods, people experienced livelihood issues rather than forest greening or forest protection policy and expanded their awareness of planned and scientific afforestation (third) to environmental protection (fourth) and ecological perspectives (sixth to seventh). The key outcome of our analysis was leveraging news big data that reflected polices on forests and public social perception To further derive future social issues,more in-depth analysis of public discourse and perception will be possible using textual big data and GDP of various social network services (SNS), such as combining blogs and YouTube.
In the recent field of recommendation systems, various studies have been conducted to model sparse data effectively. Among these, GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems) is a research endeavor combining global and local kernels to provide personalized recommendations by considering global data patterns and individual user characteristics. However, due to its utilization of kernel tricks, GLocal-K exhibits diminished performance on highly sparse data and struggles to offer recommendations for new users or items due to the absence of side information. In this paper, to address these limitations of GLocal-K, we propose the GEase-K (Global and EASE kernels for Recommender Systems) model, incorporating the EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) model and leveraging side information. Initially, we substitute EASE for the local kernel in GLocal-K to enhance recommendation performance on highly sparse data. EASE, functioning as a simple linear operational structure, is an autoencoder that performs highly on extremely sparse data through regularization and learning item similarity. Additionally, we utilize side information to alleviate the cold-start problem. We enhance the understanding of user-item similarities by employing a conditional autoencoder structure during the training process to incorporate side information. In conclusion, GEase-K demonstrates resilience in highly sparse data and cold-start situations by combining linear and nonlinear structures and utilizing side information. Experimental results show that GEase-K outperforms GLocal-K based on the RMSE and MAE metrics on the highly sparse GoodReads and ModCloth datasets. Furthermore, in cold-start experiments divided into four groups using the GoodReads and ModCloth datasets, GEase-K denotes superior performance compared to GLocal-K.
In recent years, the government has pushed ahead with the convergence and innovation of science technology and information technology in order to realize the creative economy. So, a creative economy ecosystem has been set up to realize the creative economy for small businesses growth and small business happiness. According to proliferation of mobile area taking the lead in the recent IT transition, development of various convergence technologies related to mobile such as mobile Apps, SNS, and big data have been promoted. For realizing government's creative economy, systematic raising plan to create newly value-added market and occupation being considered with developing technology for mobile convergence based on imagination and creativity of small businesses is proposed in this paper.
This paper describes a geotechnical field investigation in Giresun hazelnut licenced warehause and spot exchange during twelve months to determine the soil profile and static project applicability. It is also aimed to determine the superstructure loads and evaluate the relevance of foundation filling materials of the main, laboratory, package and admin buildings. The main building has $88.50{\times}63.20(5593.2)m^2$ site area. It has a big raft foundation. Eleven geotechnical reports were prepared between 2 December 2014 and 25 May 2015. Maximum settlements and safe bearing capacities were calculated to decide to be able to proceed to the next step. Also, the detail observations and evaluations were presented from October 2014 to December 2014. It has been seen that the foundation is designed as a single foundation one. But, in the light of observations, it has been evaluated that the foundation project for package building is not adequate, and after these excavations it must be revised as a raft foundation. The thickness of foundation and structural details should be defined/drawn after analyzing the details by using a special software. Construction joints should be designed between different buildings interfaces to avoid damages and cracks with in different settlements. The environmental drainage must be projected and applied to avoid the probable damage of surface waters on foundations.
All data created in BigData times is included potentially meaning and correlation in data. A variety of data during a day in all society sectors has become created and stored. Research areas in analysis and grasp meaning between data is proceeding briskly. Especially, accuracy of meaning prediction and data imbalance problem between data for analysis is part in course of something important in data analysis field. In this paper, we proposed data prediction model based on data weights and neural network using R for meaning analysis between data. Proposed data prediction model is composed of classification model and analysis model. Classification model is working as weights application of normal distribution and optimum independent variable selection of multiple regression analysis. Analysis model role is increased prediction accuracy of output variable through neural network. Performance evaluation result, we were confirmed superiority of prediction model so that performance of result prediction through primitive data was measured 87.475% by proposed data prediction model.
Though there has been great advances in films' computer graphics both in technical and artistic side, there is still a big gap between computer graphics (a.k.a CG) studios in South Korea and major CG studios in US. Therefore, in this research, based on working experience at Disney Animation and information from working professionals in major CG studios, this paper analyzes strengths and weakness of character pipeline that major CG studios have by using examples and then suggest what CG studios in South Korea need. Steps of research process is to analyze what CG studios in South Korea developed, what are the strengths and weakness of Disney's character pipeline system and how these strengths can be applied to CG studios in South Korea.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.18
no.4
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pp.149-168
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2011
The current study initiated from an action-plan level perspective of revitalizing Green IT (Information Technology) in Korea by building a standardized national Green IT brand. In order to setting up a national level brand, there should be a big quantitative survey for identifying Green IT brand concepts. For this, the current study provides exploratory research results based on preliminary interviews and literature survey before the quantitative survey. The present article suggests a research framework and describes important factors for setting up a national level Green IT brand. In-depth interviews with panels were executed and existing Green IT brands in other countries are summarized and asked for evaluation to a small number of panels. The research results show that (1) National level Green IT brand should include wider concepts of IT, (2) Green IT brand will be more appealed by the public when it is simple, straightforward, and intuitive, (3) Earth, Tree, and/or Water show higher correlation with Green IT concepts. Green IT brand will offer marketing promotion effects to companies who adopt national level Green IT brand as well as increase public use of Green IT in daily life. For this reason, Green IT brand will be a win-win strategy and this should be cared and executed by the related government agencies with long term perspective.
To understand oxygenated fuel characteristics including spray penetration length and spray angle at a real engine ambient pressure condition, DME was injected into a high pressure chamber by a piezo injector common rail system. The piezo injector common rail system was able to apply steady injection pressure, rapid response, and accurate injection quantity. Injection and ambient pressure were varied to confirm a relation with spray form. Using a direct photographing technique, development process of DME spray was captured. DME injection quantity was enlarged linearly as increasing of the injection pressure. In the high pressure chamber, when the injection pressure was enlarged the penetration length and velocity were increased due to a big momentum of fuel particle at the same ambient pressure. When ambient pressure was increased, the DME spray penetration length and velocity were decreased since the high ambient density of nitrogen was acted as a resistance. Although the ambient pressure and injection pressure were varied, each case of spray angle was almost same since the spray angle had a connection of the injector nozzle geometry.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.4
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pp.405-410
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2006
This paper presents the design of a USB home controller and a home control system that specially is focused on controlling home appliances as a part of home network systems, the implementation of the USB device access class in an OSGi service platform and a home security system as an application. Designed USB home controllers are able to control various home appliances. They can be used not only to control big home appliances like a boiler but also to control small home appliances like a toaster because they are low-cost solutions. The USB home controller supports real time control using the interrupt transfer of the USB specification. And It is easy to use by homemakers who have no technical knowledge of the system because they just plug and unplug it in a home server then it automatically joins and leaves a home control system. This technique is based on hot-plug and the USB Device Access class in an OSGi Service Platform. The USB Device Access class supports the coordination of automatic detection and attachment of the USB home controller on an OSGi Service Platform, and it downloads and installs device drivers on demand. For an application, we implemented and tested a home security system using two USB home controllers and a CDMA module.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.137-147
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2020
The Corona 19 pandemic is bringing a big change in the fields of politics, economy, society, culture, environment, ecosystem, science and technology, and business management activities and advertising. Therefore, in this study, after the Corona 19 pandemic, we predicted how the characteristics of future advertising and the types of future advertising will change, and we studied countermeasures. We used, a method of analyzing related literature and the Delphi Survey method predicting the future, as a research method. As expert Panel, the subject of the Delphi technique survey, we recruited 30 experts in the field of advertising and future fields with professional insight. We study to predict how the characteristics of future advertising and the types of future advertising will change according to changes in the advertising environment such as social changes, business changes, and consumer changes after the Corona 19 pandemic. In order to cope with these changes in future advertising, it is necessary to actively prepare the advertising industry and advertising experts. Therefore, we suggested countermeasures so that the advertising industry and advertising experts can understand and respond for future advertising changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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