Increase of national family income improved demand of high-quality and year-round horticultural products including chrysanthemum. To meet these demand, farmers have introduced protected facilities, such as greenhouses, of which environmental conditions could be monitored and controlled. Environment management up to three weeks after transplanting is critical for chrysanthemum quality. Artificial lighting and light-blocking screen are especially important for long-day (day period > 13 hours) and short-day (night period > 13 hours) treatments. In this study, a web-camera was installed, and the image was obtained and transmitted to mobile phones to monitor the status of 3-wavelength(RGB) lighting environments. RGB pixel values were used to determine malfunctioning of the lighting lamps, and leaking out and incoming illumination status during short-day and long-day treatment periods. Normal lighting lamps provided RGB pixel values of 240~255. During long-day treatment period, G pixel values were useful to detect abnormal lighting conditions (e.g., leaking). During short-day treatment period, R pixel values were useful to determine incoming light (e.g., sun-light). Results of this study would provide useful information for remote monitoring of light conditions for protected chrysanthemum production under artificial lights.
Gun-Il Kim;Yang-Kwon Jeong;Young-Sik Kim;Jin-Suk Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.1
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pp.149-156
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2023
This research tried to develop an ESS electricity trading system linked with blockchain for energy participation consumers. For the purpose of publishing renewable energy ESS power amount and demand information, we will build a smart contract system on the blockchain DB, utilize the blockchain DB data of energy prosumers and consumers, and expand the power trading market flexibly. to provide realistic solutions. Therefore, the main contents of the development of the ESS power trading system linked to the blockchain are cloud-based web construction for ESS management, coin issuance and exchange registration for activating the blockchain, and to reflect the blockchain technology, building a blockchain database for collecting and supplying ESS-based production demand data, selecting a blockchain-based platform and building a foundation, and creating a smart contract, etc.
This study analyzed trends in geoscientific research funding provided by the Korea Science and Engineering Foundation (KOSEF) and examined strategies to promote geoscientific research. The strengths of geoscientific research in South Korea include the excellent academic quality of researchers, established research infrastructure, and inter-disciplinary research. Weaknesses include insufficient leadership in related societies and institutes, insufficient research productivity, and the exclusion of the field from nationally supported large-scale research projects. Opportunities for expanded research include environmental issues, the sustainable use of natural resources, the promotion of international research cooperation, and the initiation of national efforts to find solutions for regional problems. However, growth in the geosciences is threatened by prioritized investment in fields such as biotechnology, nanoscience, and information technology, a dismissive attitude toward the growth of basic sciences, and an increased demand for projects with visible economic and societal impacts. In terms of funding, group-based programs receive more support than individual-based programs. Between 1978 and 2006, KOSEF invested 1,744 billion won ($1.873 billion US) in a total of 46,748 basic research projects. Of this amount, 62.1 billion won ($66.7 million US) was allocated to 1,901 projects in the geosciences, which was roughly 2.6-10.6% of the money available in a given year. These funds were used to support research and development, the development and maintenance of necessary infrastructure, and the education and training of geoscientists.
Kim, Ji-Su;Yun, Doeun;Kim, Hyun Joo;Ryu, Ho-Youl;Oh, Jaewon;Kang, Seok-Min
Healthcare Informatics Research
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v.24
no.4
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pp.283-291
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2018
Objectives: To identify the current status of smartphone usage and to describe the needs for smartphone-based cardiac telerehabilitation of cardiac patients. Methods: In 2016, a questionnaire survey was conducted in a supervised ambulatory cardiac rehabilitation (CR) program in a university affiliated hospital with the participation of heart failure or heart transplantation patients who were smartphone users. The questionnaire included questions regarding smartphone usage, demands for smartphone-based disease education, and home health monitoring systems. Results were described and analyzed according to principal diagnosis. Results: Ninety-six patients (66% male; mean age, $5{\pm}11$ years), including 56 heart failure and 40 heart transplantation patients, completed the survey (completion rate, 95%). The median daily smartphone usage time was 120 minutes (interquartile range, 60-300), and the most frequently used smartphone function was text messaging (61.5%). Of the patients, 26% stated that they searched for health-related information using their smartphones more than 1 time per week. The major source of health-related information was Internet browsing (50.0%), and the least sought source was the hospital's website (3.1%). Patients with heart failure expressed significantly higher needs for disease education on treatment plan, home health monitoring of blood pressure, and body weight (${\chi}^2=5.79$, 6.27, 4.50, p < 0.05). Heart transplantation patients expressed a significant need for home health monitoring of body temperature (${\chi}^2=5.25$, p < 0.05). Conclusions: Heart failure and heart transplantation patients show high usage of and interest in mobile health technology. A smartphone-based cardiac telerehabilitation program should be developed based on high demand areas and modified to suit to each principal diagnosis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.155-161
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2023
97.5% of our country's exports and 87.2% of imports are transported by sea, making ports an important component of the Korean economy. To efficiently operate these ports, it is necessary to improve the short-term prediction of port water volume through scientific research methods. Previous research has mainly focused on long-term prediction for large-scale infrastructure investment and has largely concentrated on container port water volume. In this study, short-term predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume were performed for Ulsan Port, one of the representative petroleum ports in Korea, and the prediction performance was confirmed using the deep learning model LSTM (Long Short Term Memory). The results of this study are expected to provide evidence for improving the efficiency of port operations by increasing the accuracy of demand predictions for petroleum and liquefied gas cargo water volume. Additionally, the possibility of using LSTM for predicting not only container port water volume but also petroleum and liquefied gas cargo water volume was confirmed, and it is expected to be applicable to future generalized studies through further research.
Recently, Ubiquitous innovation is being promoted so that they can support the uHealthcare provide management to human's health. It is thus necessary to conduct such research on the medical care environment where there is a high demand for utilization of status information. In the current situation, there is a lack of research on measures of security processing and monitoring patient status information produced from rapid growth of infra within Medical environment. This study suggests a solution of using RFID to gather patient information such as inpatient information, location of treatment room, progress of patient, humidity, temperature, and diagnostic status, after which the information are protect and processed using security level method.
Objectives : The internet is the most common method to investigate information. It is showed that 75.2% of Internet users of 20s had health information search experience. So this study is aim to understanding of interest of public about the herbal medicine using internet search query volume data.Methods : The Naver that is the top internet portal web service of the Republic of Korea has provided an Internet search query volume data from January 2007 to the current through the Naver data lab (http://datalab.naver.com) service. We have collected search query volume data which was provided by the Naver in 606 herbal medicine names and sorted the data by peak and total search volume.Results : The most frequently searched herbal medicines which has less bias and sorted by peak search volume is 'wasong (와송)'. And the most frequently searched herbal medicines which has less bias and sorted by total search volume is 'hasuo (하수오)'.Conclustions : This study is showed that the rank of interest of public about herbal medicines. Among the above herbal medicines, some herbal medicines had supply issue. And there are some other herbal medicines that had very little demand in Korean medicine market, but highly interested public. So it is necessary to monitor for these herbal medicines which is highly interested of the public. Furthermore if the reliability of the data obtained on the basis of these studies, it is possible to be utilizing herbal medicine monitoring service.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.1
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pp.75-84
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2011
The e-learning contents offered in the current educational system does not appropriately reflect the needs of actual users in the planning and development phases. Considering this problem, this study sets the following four topics as its research: Stability of e-learning; Obstacles of the applications of e-learning; e-learning contents that users wants to be offered besides lectures; and methods of e-learning, and based on these goals, it aims at determining the 'needs of the users for the promotion of e-learning. As the target of the study, a survey was conducted with 200 students who have experienced taking e-learning classes in four universities located in Eastern Seoul, which have introduced an e-learning system. The data collected from the survey went through data coding and data cleaning processes and were analyzed by year, major, and department using SAS 9 statistics package program. The result of this study showed that developing and offering services of e-learning contents that are customized to students based on their majors and year can become an effective plan for promoting e-learning.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.352-354
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2016
Recent with the progress of smart devices, there is an increasing demand for indoor location-based services. For this reason, research on indoor positioning system using a iBeacon techniques added to BLE(Bluetooth Low Energy) specifications of Bluetooth4.0 has been actively. However, RSSI signal used for the measurement of the distance between the iBeacon and the receiving terminal has the problems of inaccurate distance measurement to environmental factors such as obstacles. In this paper, we propose an implemented indoor positioning technique to use filtering technology enhance the reliability of the RSSI signal and the broadcasting signal of the terminal access point function.
Sentiment analysis as part of natural language processing (NLP) has received much attention following the demand to understand people's opinions. Aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a fine-grained subtask from sentiment analysis that aims to classify sentiment at the aspect level. Throughout the years, researchers have formulated ABSA into various tasks for different scenarios. Unlike the early works, the current ABSA utilizes many elements to improve performance and provide more details to produce informative results. These ABSA formulations have provided greater challenges for researchers. However, it is difficult to explore ABSA's works due to the many different formulations, terms, and results. In this paper, we conduct a comparative analysis of recent studies on ABSA. We mention some key elements, problem formulations, and datasets currently utilized by most ABSA communities. Also, we conduct a short review of the latest papers to find the current state-of-the-art model. From our observations, we found that span-level representation is an important feature in solving the ABSA problem, while multi-task learning and generative approach look promising. Finally, we review some open challenges and further directions for ABSA research in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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