ChatGPT, a leader in generative AI, can use natural expressions like humans based on large-scale language models (LLM). The ability to grasp the context of the language and provide more specific answers by algorithms is excellent. It also has high-quality conversation capabilities that have significantly developed from past Chatbot services to the level of human conversation. In addition, it is expected to change the operation method of the tourism industry and improve the service by utilizing ChatGPT, a generative AI in the tourism sector. This study was conducted to explore ChatGPT trends and paradigms in tourism. The results of the study are as follows. First, keywords such as tourism, utilization, creation, technology, service, travel, holding, education, development, news, digital, future, and chatbot were widespread. Second, unlike other keywords, service, education, and Mokpo City data confirmed the results of a high degree of centrality. Third, due to CONCOR analysis, eight keyword clusters highly relevant to ChatGPT in the tourism sector emerged.
최근 정보통신기술(ICT)의 발달로 산업혁명은 3차 산업에서 4차 산업으로 옮겨가고 있다. 기업이 미래에 생존하기 위해서는 이러한 기술을 채택해야 한다는 것에는 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷(IoT) 연구 문헌의 지적 구조를 분석하여 해당 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제시하는 것이다. 연구 데이터는 Web of Science 데이터베이스에서 추출되었으며, CiteSpace를 사용하여 총 1,631개의 문서와 72,754개의 참고 문헌을 분석하였다. 저자동시인용분석을 이용하여 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷 연구 분야의 지적 구조를 분석하기 위해 군집분석, 타임라인 분석, 연구전환점 분석을 수행하여 'Supply Chain', 'Digital Twin', 'Smart Manufacturing System' 등 12개의 하위 영역을 식별하였다. 타임라인 분석을 통해 연구가 확대되고 있는 분야와 축소되고 있는 분야를 분석하였으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 결론과 함께 제시하였다.
As the demand for automation (or autonmation) or clean workplace has grown, the interest in the knowledge and skill regarding safety is rising in manager duty. Moreover, the importance of severity rate of injury has increased due to the enlargement of industry scale, even safety management area has developed. Thus, it is important that production managers, the core of the line process, realize the safety in their production line, even if a safety manager acts as a staff. However, in the duty oriented National Competency Standard (NCS), the education about the safety duty of production management part is insufficient. According to NCS, it is calculated production managers receive only 6.7% of whole safety education regarding the duty related the safety management for production manager in mechanical industry. However, the ability in safety is more demanded from production managers as the concept of "production and safety" turns into the concept of "production with safety". And then in this paper, we will compare and analyze the safety management duty in Korean NCS and the safety management duty in State Leaders Connecting Learning to Work in US manufacturing industry, in terms of the duty of the production manage in mechanical industry (05). And, we will develop the safety duty education system for production manager, by classifying the safety education in domestic mechanical industry into knowledge education, skill education, and attitude education with using AHP(Analytic Hierarchy Process).
In this study, the effect of high-energy proton irradiation on the optical properties of polyacrylonitrile (PAN) films was investigated. PAN thin films spin-coated on a substrate were irradiated 150 keV proton ions at various fluences. The changes in the chemical structure and optical properties were investigated by FT-IR and UV-vis spectroscopy. The results of the FT-IR analysis revealed that the cyclization reaction took place by proton irradiation and the degree of cyclization increased with an increasing fluence. Based on the UV-vis analysis, the optical band gap of PAN decreased from 2.84 to 2.52 eV with an increasing fluence due to the formation of carbon clusters by proton irradiation. In addition, the number of carbon atoms per carbon cluster and the number of carbon atoms per conjugation length were found to be increased with an increasing fluence.
The purpose of this study is to classify the cities on sustainability assessment score studied in advance using cluster analysis, to present efficient management and policy direction based on analysis of sustainability index in 45 cities of all over Gyeongsangnam and Gyeongsangbuk-do. According to the results of cluster analysis, 45 cities were classed into 4 clusters by "livable-welfare city", "environmental -ecological city", "scientific-technological city", and "industrial-economic city". The livable-welfare cities must keep superior environmental sustainability, promote small and medium sized business on regional characteristic. The environmental-ecological cities have to change agriculture into future environmental industry such as ecotourism, bio-industry and landscape agriculture. The scientific-technological cities are going to need support of government scale such as income enlargement of citizen and stable job security. Finally, the industrial-economic cities must increase environmental management plants and improve quality of life through securing green spaces, maintaining public peace and applying UIS because of low quality of environment and life.
A marketing model is changed from a customer acquisition to customer retention and it is being moved to a way that enhances the quality of customer interaction to add value to our customers. Such personalization is emerging from this background. The Web site is accelerate the adoption of a personalization, and in contrast to the rapid growth of data, quantitative analytical experience is required. For the automated analysis of large amounts of data and the results must be passed in real time of personalization has been interested in technical problems. A recommendation algorithm is an algorithm for the implementation of personalization, which predict whether the customer preferences and purchasing using the database with new customers interested or likely to purchase. As recommended number of users increases, the algorithm increases recommendation time is the problem. In this paper, to solve this problem, a recommendation system based on clustering and dimensionality reduction is proposed. First, clusters customers with such an orientation, then shrink the dimensions of the relationship between customers to low dimensional space. Because finding neighbors for recommendations is performed at low dimensional space, the computation time is greatly reduced.
It is generally known that a Science and Technology Park - as a representative example of an Innovation Cluster - produces network synergy among industry, university, research institutes, and other innovation actors in a specific area, so that it has a competitive edge over other regions in technological innovation. However, as the novel Coronavirus (COVID-19) pandemic unfolds, it has become necessary to reduce face-to-face contacts and this could lead to lesser network synergy being produced in an Innovation Cluster. With this background, this research was designed and conducted to evaluate how COVID-19 has changed the activities in Innovation Clusters and explore future development scenarios. In order to find out the changes occurring in an Innovation Cluster, a survey was conducted among the people in Science and Technology Parks. The survey result shows that people are experiencing difficulties in technological innovation and support activities, and face-to-face contacts have been reduced in the Innovation Cluster. A scenario planning sought to explore the future development of the Innovation Cluster. It suggests that the transformation into a Digital Innovation Cluster, which is less affected by physical distance, but can still maintain the effectiveness of the networks, can be the key strategy for the future Innovation Cluster.
Clustering allows hierarchical structures to be built on the nodes and enables more efficient use of scarce resources, such as frequency spectrum, bandwidth, and energy in wireless sensor networks (WSNs). This paper proposes a hierarchical clustering algorithm called EEHC which is more energy efficient than existing algorithms for WSNs, It introduces region node selection as well as cluster head election based on the residual battery capacity of nodes to reduce the costs of managing sensor nodes and of the communication among them. The role of cluster heads or region nodes is rotated among nodes to achieve load balancing and extend the lifetime of every individual sensor node. To do this, EEHC clusters periodically to select cluster heads that are richer in residual energy level, compared to the other nodes, according to clustering policies from administrators. To prove the performance improvement of EEHC, the ns-2 simulator was used. The results show that it can reduce the energy and bandwidth consumption for organizing and managing WSNs comparing it with existing algorithms.
In this paper, a method of color image segmentation based on DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) using compactness of superpixels and texture information is presented. The DBSCAN algorithm can generate clusters in large data sets by looking at the local density of data samples, using only two input parameters which called minimum number of data and distance of neighborhood data. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. Each superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. In this paper, superpixels are generated by SLIC(simple linear iterative clustering) as known popular. Superpixel characteristics are described by compactness, uniformity, boundary precision and recall. The compactness is important features to depict superpixel characteristics. Each superpixel is represented by Lab color spaces, compactness and texture information. DBSCAN clustering method applied to these feature spaces to segment a color image. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulation is carried out to several outdoor images. The experimental results show that the proposed algorithm can provide good segmentation results on various images.
Fitness of clothes becomes a major concern in apparel industry. But male sports athletes had difficulties to buy ready-made clothes of good fit. Because ready-made clothes manufactured in companies are produced accordingly to the general person's body types. To solve this problem, it is necessary to classify athletes' upper body into several kinds of somatotypes. The purpose of this study was to classify upper body types of male sports athletes based on the analysis of their upper body types and to provide fundamental data on the development of ready-to-wear clothing appropriate for the upper body types. The subjects for anthropometric measurement were 189 male sports athletes of 20 to 29 year-old. The result of factor analysis indicated that 6 factors were extracted from anthropometric measurements through analysis and those factors comprise 73.807% of total variance. 3 clusters were categorized using 6 factor scores by cluster analysis. Type 1 was taller than other types, had average size in circumference, width and thickness and was bending somatotype. Type 2 exhibits a large circumference in the upper body and straight somatotype. Type 3 was characterized by short, exhibits a large circumference in waist, abdomen and hip and swayback somatotype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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