Diverse official policies in community are available for caregivers to take care of the elderly in the US and the UK. This study aims to examine the recent changes in government supports based on The Recognize, Assist, Include Support and Engage (RAISE) in the US, and those by Carer Act 2014 in the UK, to take any good lessons for Korean policy. Caregivers will play a new role to develop innovative treatment for patient-centered care. The UK strengthens to provide various efforts for working carers while assuring economic efficiency in labor market with empirical evidence. The major four ways to support carers were developed agreed with the acknowledge of caregiving value and their human right; financial support, direct services for carers, flexible work time, and advocacy. Korean supports policies for carers in long-term care and social welfare will be more effective in community care system if more evidence based policies are prepared.
In the past, there have been various studies on predicting the stock market by machine learning techniques using stock price data and financial big data. As stock index ETFs that can be traded through HTS and MTS are created, research on predicting stock indices has recently attracted attention. In this paper, machine learning models for KOSPI's up and down predictions are implemented separately. These models are optimized through a grid search of their control parameters. In addition, a hybrid machine learning model that combines individual models is proposed to improve the precision and increase the ETF trading return. The performance of the predictiion models is evaluated by the accuracy and the precision that determines the ETF trading return. The accuracy and precision of the hybrid up prediction model are 72.1 % and 63.8 %, and those of the down prediction model are 79.8% and 64.3%. The precision of the hybrid down prediction model is improved by at least 14.3 % and at most 20.5 %. The hybrid up and down prediction models show an ETF trading return of 10.49%, and 25.91%, respectively. Trading inverse×2 and leverage ETF can increase the return by 1.5 to 2 times. Further research on a down prediction machine learning model is expected to increase the rate of return.
Recently, Korea's cultural content industry is developing, and behind the growing recognition around the world is the real-time sharing service of global network users due to the development of science and technology. In particular, in the case of YouTube, its propagation power is fast and powerful in that everyone, not limited users, can become potential video providers. As more than 80% of mobile phone users are using YouTube in Korea, YouTube's information means that psychological factors of users are reflected. For example, information such as the number of video views, likes, and comments of a channel with a specific personality shows a measure of the channel's personality interest. This is highly related to the fact that information such as the frequency of keyword search on portal sites is closely related to the stock market economically and psychologically. Therefore, in this study, YouTube information from a representative entertainment company is collected through a crawling algorithm and analyzed for the causal relationship with major variables related to stock prices. This study is considered meaningful in that it conducted research by combining cultural content, IT, and financial fields in accordance with the era of the fourth industry.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.73-87
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2021
Special theaters were created to provide a sense of immersion and spectacles due to differentiated screens, sound, seating facilities, and advanced services, and also expanded screens. The purpose of this study is to perform comparative analysis of the technical characteristics formats shown in special theaters(3D film, 4DX, IMAX, ScreenX, and VR) in order to identify and find ways to overcome the technological limitations in production. The various formats show differences in field of view depending on the exhibition technology and these differences affect the mise-en-scene, narrative, and editing of the film and consequently result in changes in the production environment and process. Therefore, directors and creators must understand the technological features and limitations of the new formats before making their approach. However, a new format encounters limitations on production sets due to the decline of technical education and succession. In situations where shooting with a special camera is essential, the particular characteristics of each format should be carefully considered from the planning stage but financial problems arise due to increase in production period and cost. To overcome these various obstacles, it is essential to first identify problems and present alternatives through in-depth research on the production set of each format. Finally, this research aims to explore the prototype of each format and analyze the current state of production technology with formats that have not been adapted to the market trends by combining with the other formats and showing that they can survive in new ways.
Park, Yongsung;Kwon, Soonhyun;Park, Song-Yi;Kee, Sun-Ho;Yoon, Wonsuck
Journal of Environmental Health Sciences
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v.48
no.5
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pp.282-289
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2022
Background: Airborne fungi are ubiquitous in the air and exposure to an airborne fungus can be a significant risk factor. The composition of fungi has been potentially important for human health, especially for respiratory diseases like asthma and atopic dermatitis. Therefore, we attempted to ascertain what kind of airborne fungi affect human health at a nationwide level. Objectives: This study was carried out to provide information on indoor fungi distribution at multi-use facilities throughout South Korea. Methods: We classified our data by region and public facility after collection, cultivation, and identification via the sequencing of the ITS (internal transcribed spacer) region. We investigated whether or not the proliferation of HaCaT cells was affected by the identified airborne fungi. Results: In our data, the most isolated airborne fungi by region were Penicillium spp (Seoul, Daegu), Periconia sp (Gyeonggi-do), Iprex sp (Gangwon-do), Phanerochaete sp (Busan), Bjerkandera sp (Gwangju), and Aspergillus sp (Jeju-do). In the public facilities, the most detected fungi were Cladosporium sp (public transport), Penicillium sp (apartment house, retail market, financial institution, karaoke room), Bjerokandera sp (underground parking lot, public toilet, medical institution), Periconia sp (retail store), and Fusarium sp (general restaurant). Next, we selected twenty airborne fungi to examine their cytotoxicity and proliferation of human skin cells. In this experiment, the proliferation of the cells was influenced by most of the identified fungi. In case of the cytotoxicity test, most genera except for Rhodotorula sp and Moesziomyces sp showed cytotoxicity in HaCaT cells. Conclusions: The distribution of mold in the indoor air in multi-use facilities in South Korea differs from region to region, and this is an indicator that should be considered in future health impact studies. In addition, as a result of culturing about 20 types of bacteria dominant in indoor air, it was found that most (90%) inhibit the growth of skin cells, which can be harmful to health. An in-depth study of the health effects of floating fungi is needed.
Jeong, Jae Yong;Lee, Ju Hong;Choi, Bum Ghi;Song, Jae Won
Smart Media Journal
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v.11
no.3
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pp.9-17
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2022
Algorithmic trading, which uses algorithms to trade financial products, has a problem in that the results are not stable due to many factors in the market. To alleviate this problem, ensemble techniques that combine trading algorithms have been proposed. However, there are several problems with this ensemble method. First, the trading algorithm may not be selected so as to satisfy the minimum performance requirement (more than random) of the algorithm included in the ensemble, which is a necessary requirement of the ensemble. Second, there is no guarantee that an ensemble model that performed well in the past will perform well in the future. In order to solve these problems, a method for selecting trading algorithms included in the ensemble model is proposed as follows. Based on past data, we measure the contribution of the trading algorithms included in the ensemble models with high performance. However, for contributions based only on this historical data, since there are not enough past data and the uncertainty of the past data is not reflected, the contribution distribution is approximated using the Dirichlet distribution, and the contribution values are sampled from the contribution distribution to reflect the uncertainty. Based on the contribution distribution of the trading algorithm obtained from the past data, the Transformer is trained to predict the future contribution. Trading algorithms with high predicted future contribution are selected and included in the ensemble model. Through experiments, it was proved that the proposed ensemble method showed superior performance compared to the existing ensemble methods.
The coronavirus pandemic has brought about significant negative changes in our society to the point where it has to be divided into 'Before Corona'(BC) and 'After Corona'(AC). Typical examples include economic difficulties and medical inequality of some social excluded groups as well as individuals who die alone because they are alienated from social networks, and hate and violent discrimination against Asian immigrants, which are rapidly increasing in Western countries in these days. In addition, the pandemic is at a global level, ranging from the vaccine gap between the first and third worlds, triggered by competition for securing vaccines between countries that put their own interests first, the income gap due to changes in the economic environment and financial market, and the bankruptcy of individuals and corporations. In 'all'(pan) and 'people'(demos) became a limit situation that could not be avoided. There is also the opinion that the world could witness the worst catastrophe if the pandemic spreads to poor countries at risk of increasing violence, poverty and famine. The purpose of this paper is to examine the changes in society caused by the Coronavirus pandemic and to suggest the direction of Christian education accordingly. To this end, this paper analyzes the medical, economic, and psychological crises that society faces in the post-corona era. Next, we look at the changes in Christian theology, mission, and worship, which are strongly required for fundamental changes in the context of the pandemic. Based on the above discussion, we propose a new direction for Christian education necessary in the post-corona era.
Tug services are essential services to ensure port safety. However, due to the relatively low barrier to entry into the tug service market, the number of service companies has increased, which has led to growing concerns about excessive competition among companies and poor service quality. To solve these problems, it is necessary to prepare a service quality evaluation system, but full-fledged implementation remains far away. The purpose of this study is to develop a tug service quality evaluation model that can be practically applied. To this end, an evaluation model consisting of two major categories, eight middle categories, and 25 detailed evaluation indicators was developed through a literature review, case studies, and expert interviews. AHP analysis is also conducted to derive the relative importance of the evaluation items. As a result of the analysis, it was found that the weight of user satisfaction was higher than that of management evaluation. In addition, the weights for each detailed indicator of management evaluation were in descending order of facility management, company management, and financial soundness, and it was analyzed that the management of facilities directly used for services was important. User satisfaction is in descending order of safety, punctuality, service satisfaction convenience, and transparency. These results show that securing safety is a top priority, and that the inherent quality of services such as safety and punctuality is more urgent than those of the convenience and transparency of the process in terms of providing preliminary services.
The purpose of this study is to verify the impact of government subsidies and technological innovation on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Therefore, this study takes 238 listed cultural industry enterprises in China from 2015 to 2020 as the object, collects 1175 samples, and uses Stata16 software for empirical analysis. The analysis results are as follows. First, government subsidies have a positive impact on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Second, government subsidies have a positive impact on the scientific and technological innovation of Chinese cultural industry enterprises. Third, scientific and technological innovation has a positive impact on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Fourth, scientific and technological innovation plays a partially mediating role in the relationship between government subsidies and business performance of Chinese cultural industry enterprises. Based on the research results, measures to improve the business performance of cultural industry companies are as follows. First, establish a modern cultural industry market system. Second, the government should expand financial and tax support for cultural industry companies. Third, promote the integration of cultural industries with scientific and technological innovation.
Recently, the MyData market has been growing as the importance of data and issues related to personal information protection have drawn much attention together. MyData refers to the concept of guaranteeing an individual's right to personal information and providing and utilizing one's data according to individual consent. MyData service providers can combine and analyze customer information to provide personalized services. In the early days, the MyData business was activated mainly by private companies and the financial industry, but recently, public institutions are also actively taking advantage of MyData. Meanwhile, the importance of an individual's intention to provide MyData for the success of MyData businesses continues to increase, but research related to this is lacking. Moreover, existing studies have been mainly conducted on individual benefits of MyData; there are not enough studies in which both public benefit and perceived risk factors are considered at the same time. In this regard, this study intends to derive factors affecting the intention to provide MyData based on the privacy calculus model, examine their influencing mechanism, and further verify the moderating effects of individual capabilities and institutional type. This study can find academic significance in that it expanded and demonstrated the privacy calculus model in the context of MyData providing intention. In addition, the results of this study are expected to offer practical guidelines for developing and managing new services in MyData businesses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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