Purpose: An experiment was conducted to analyze the characteristics of the settlement of soft clay soil in the central region of the west coast of Korea, which has a high silt content and is difficult to predict settlement due to various stress histories. Method: Field experiments were conducted for three cases. The settlement amount of the subsidence plate was measured in each case, and the following conclusions were drawn by analyzing Terzaghi's one-dimensional consolidation settlement amount, both the hyperbolic method and the Asaoka method. Result: The predicted value by Terzaghi was analyzed to be the largest in all cases, and it was predicted to be 111% to 187% larger than the subsidence plate settlement value. That is, the subsidence plate settlement value, which is the amount of settlement of the actual ground, showed a settlement of 53.4~89.9% compared to the predicted value of Terzaghi. Therefore, it was analyzed that the expected settlement of the Terzaghi method in the clay soft ground of the central west coast of Korea is more than the actual settlement. Conclusion: It was analyzed that the Asaoka method and the hyperbolic method presented relatively similar results, and in practice, predicting the settlement amount smaller than the actual settlement amount may cause a risk, so the hyperbola analysis method predicted 6~14% larger than the actual settlement amount can be used as a safety side.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.11
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pp.541-546
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2021
Recently, there is a trend of developing various identification and prediction models for hypertension using clinical information based on artificial intelligence and machine learning around the world. However, most previous studies on identification or prediction models of hypertension lack the consideration of the ideas of non-invasive and cost-effective variables, race, region, and countries. Therefore, the objective of this study is to present hypertension prediction model that is easily understood using only general and simple sociodemographic variables. Data used in this study was based on the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2018). In men, the model using the naive Bayes with the wrapper-based feature subset selection method showed the highest predictive performance (ROC = 0.790, kappa = 0.396). In women, the model using the naive Bayes with correlation-based feature subset selection method showed the strongest predictive performance (ROC = 0.850, kappa = 0.495). We found that the predictive performance of hypertension based on only sociodemographic variables was higher in women than in men. We think that our models based on machine leaning may be readily used in the field of public health and epidemiology in the future because of the use of simple sociodemographic characteristics.
In this study, items for forest policy and forest resource research in Austria, Japan, New Zealand, and Indonesia, which are major forest advanced countries, were investigated, and the applicability of point cloud data acquired through laser scanning was identified. Through the study, it was found that forest policies in developed countries are being pursued for the purpose of sustainable forest conservation and management, job creation, and timber productivity improvement, and that new technologies are being researched and applied to actual projects. Korea has a high proportion of forests compared to the national land area compared to major forestry developed countries, but the accumulation of trees is relatively low, so it is a time for scientific forest management to improve the accumulation of trees. To understand the applicability of laser scanning technology, a forest resource survey using point cloud data was conducted, and the diameter of breast height, height, number of trees per unit area were calculated, and the shape of the crown was identified. If field experiments and accuracy evaluations applying various laser scanning technologies are carried out in the future, it will be possible to present the quantitative improvement of forest resource survey using foil cloud.
The present study investigated the sounds at 13 points in the four districts in Cheongju including commercial district, historic district, urban walking district and university campus in order to realize the soundscape of the city. In order to this, questionnaire survey was conducted to 65 citizens and 5 acoustic experts on sites to find both sound loudness and annoyance of each district. At the same time, information about loud, unpleasant, preferred and representative sound of each district were acquired by selecting three from 35 sounds which consist of natural, artificial and machinery sounds. As a result, it was found that there is a very close correlation between sound loudness and annoyance. Through the analysis of sounds at each district, it was revealed that machinery sounds dominate in commercial area as figure sound, It was also shown that artificial and natural sounds dominate in historic area, artificial sounds in both urban area and university campus respectively. Laboratory listening tests were undertaken to 20 people using recorded sounds and video captured on site. The results denote that machinery and artificial sounds are regarded as most loud, machinery sounds as most unpleasant, natural and artificial sounds as most pleasant which shows similar tendency of on-site evaluation.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.449-460
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2021
The development process of cyber literature theory in the 1990s clearly shows the duality of the pursuit of symbolic power and desire through the formation and conflict of literary fields, collective intelligence. All desires are bound to be power-oriented, and cyber literature is meaningful in that network-space critics developed while advocating the humanities of coexistence. The failure of cyber literature theory is due to the conflicting desire of critical power between real and virtual spaces. Cyber literature theory in the 1990s was the first literary response to the birth of artificial nature, although the contradiction of desires revealed in symbolic power and the limitations of barking are clear. Literature discourse has always explored the relationship between the social conditions of the time (including technological progress) and art texts. Producing a new critical discourse encompassing the whole within the literary field of artificial nature is an important task in literature in the era of technology compilation, and humanities and technology must coexist. Through this paper, we examined the impact of the birth of artificial nature on humanities. This study is an important achievement of humanities engineering that understands, interprets, and leads technology.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.193-200
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2022
In this study, the finite-failure NHPP software reliability model was applied to the software development model based on the Weibull lifetime distribution (Goel-Okumoto, Rayleigh, Type-2 Gumbe), which is widely used in the software reliability field, and then the cost attributes were compared and evaluated. For this study, failure time data detected during normal operation of the software system were collected and used, the most-likelihood estimation (MLE) method was applied to the parameter estimation of the proposed model, and the calculation of the nonlinear equation was solved using the binary method. As a result, first, in the software development model, when the cost of testing per unit time and the cost of removing a single defect increased, the cost increased but the release time did not change, and when the cost of repairing failures detected during normal system operation increased, the cost increased and the release time was also delayed. Second, as a result of comprehensive comparative analysis of the proposed models, it was found that the Type-2 Gumble model was the most efficient model because the development cost was lower and the release time point was relatively faster than the Rayleigh model and the Goel-Okumoto basic model. Third, through this study, the development cost properties of the Weibull distribution model were newly evaluated, and the analyzed data is expected to be utilized as design data that enables software developers to explore the attributes of development cost and release time.
In this study we introduce a new method for high-spatial-resolution continuous wave (CW) aerosol lidar that has a high spatial resolution in the near field and a low spatial resolution at long distances. A normal lidar system uses a nanosecond-pulse laser and measures the round-trip TOF between the aerosol and laser to obtain range resolution. In this study, however, we propose a new type of spatially resolving aerosol lidar that uses laser-scattering images. Using a laser-light-scattering image, we have calculated the distance of each scattering aerosol image for a given pixel, and recovered the short-range aerosol extinction. For this purpose, we have calculated the distance image and the contribution range of the aerosol to the given one-pixel image, and finally we have calculated the extinction coefficients of the aerosol with range-resolved information. In the case of traditional aerosol lidar, we can only obtain the aerosol extinction coefficients above 400 m. Using our suggested method, it was possible to extend the range of the extinction coefficient lower then several tens of meters. Finally, we can remove the unknown short-range region of pulsed aerosol lidar using our method.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.8
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pp.325-330
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2022
This paper conducts the collection and experiment of datasets for deep learning research on sign language such as sign language recognition, sign language translation, and sign language segmentation for Korean sign language. There exist difficulties for deep learning research of sign language. First, it is difficult to recognize sign languages since they contain multiple modalities including hand movements, hand directions, and facial expressions. Second, it is the absence of training data to conduct deep learning research. Currently, KETI dataset is the only known dataset for Korean sign language for deep learning. Sign language datasets for deep learning research are classified into two categories: Isolated sign language and Continuous sign language. Although several foreign sign language datasets have been collected over time. they are also insufficient for deep learning research of sign language. Therefore, we attempted to collect a large-scale Korean sign language dataset and evaluate it using a baseline model named TSPNet which has the performance of SOTA in the field of sign language translation. The collected dataset consists of a total of 11,402 image and text. Our experimental result with the baseline model using the dataset shows BLEU-4 score 3.63, which would be used as a basic performance of a baseline model for Korean sign language dataset. We hope that our experience of collecting Korean sign language dataset helps facilitate further research directions on Korean sign language.
This study aimed to elucidate the distribution of vascular plants in Namhansanseong (Gwangju-si, Gyeonggi-do), Korea. The results of 30 field surveys from June 2019 to June 2020 identified 568 total taxa, representing 513 species, 10 subspecies, 40 varieties, 3 forms, and 2 hybrids in 335 genera and 107 families. Among them, 17 taxa were endemic plants to Korea, and one taxon were endangered plant and three taxa were red list plants. The floristic target plants amounted to 63 taxa, specifically one taxon of grade V, seven taxa of grade IV, 12 taxa of grade III, 14 taxa of grade II, and 29 taxa of grade I. And 66 taxa were northern lineage plants. Alien plants were recorded a total of 61 taxa with a Naturalized Index of 10.7%, the Urbanization Index was calculated to be 9.8%. As the result of comparison with previous studies, in this study a total of 213 taxa were newly identified representing 187 species, three subspecies, 19 varieties, one form, and two hybrids in 161 genera and 66 families.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.267-274
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2022
The purpose of this study is to investigate the learning satisfaction and perception of the students who have taken the online classes of the Digital Innovation Sharing University in the field of new energy industry, and to analyze the relationship between the learning satisfaction and core competencies. In order to achieve this purpose, the results of the learning satisfaction survey of a total of 470 students who took the digital innovation sharing university classes in the new energy industry were analyzed in both quantitative and qualitative methods. As a result of quantitative analysis, students' learning satisfaction was generally above average, and they were particularly satisfied with the setting and operation of educational goals. In addition, it was found that students' learning satisfaction had a statistically significant effect on students' core competencies. As a result of the qualitative analysis, it was possible to confirm the direction of improvement of the curriculum in the areas of function, operation, and content. Based on the results of this study, it is expected that the digital innovation sharing university curriculum quality management feedback system will be prepared in the future, and it will be the foundation for the continuous establishment of the curriculum quality management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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