Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.30
no.1
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pp.19-34
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1996
This study provides an overview of the accreditation landscape in Korea, and identifies some problems in the current accrediting review program which assesses the library's achievements These are as follows: (1) The weight given to the library sector is insufficient. (2) There are no indicators to appraise the achiement of the informational and educational functions of academic libraries (3) It is completely devoted to input indicators, but not process or output indicators (4) It is impossible to evaluate the quality os library services. (5) The units of statistics are not standardised. Some alternative measures and indicators are proposed to evaluate the performances of academic libraries' services. It is suggested that an official draft should be prepared by Korean academic librarians to amend the library sector of current accrediting review program.
Kim, Yoojun;Kim, Hyunjun;Sim, Sunghan;Ham, Youngjib
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.904-911
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2022
Occlusion is one of the most challenging problems for computer vision-based construction monitoring. Due to the intrinsic dynamics of construction scenes, vision-based technologies inevitably suffer from occlusions. Previous researchers have proposed the occlusion handling methods by leveraging the prior information from the sequential images. However, these methods cannot be employed for construction object detection in non-sequential images. As an alternative occlusion handling method, this study proposes a data augmentation-based framework that can enhance the detection performance under occlusions. The proposed approach is specially designed for rebar occlusions, the distinctive type of occlusions frequently happen during construction worker detection. In the proposed method, the artificial rebars are synthetically generated to emulate possible rebar occlusions in construction sites. In this regard, the proposed method enables the model to train a variety of occluded images, thereby improving the detection performance without requiring sequential information. The effectiveness of the proposed method is validated by showing that the proposed method outperforms the baseline model without augmentation. The outcomes demonstrate the great potential of the data augmentation techniques for occlusion handling that can be readily applied to typical object detectors without changing their model architecture.
As abnormal weather events due to climate change continue to rise, landslide damage is also increasing. Given the substantial time and financial resources required for post-landslide recovery, it becomes imperative to formulate a proactive response plan. In this regard, landslide susceptibility analysis has emerged as a valuable tool for establishing preemptive measures against landslides. Accordingly, this study conducted an annual landslide susceptibility analysis using the history of landslides that occurred over many years in the Jeolla region, and analyzed areas with a high potential for landslides in the Jeolla region. The analysis employed an ensemble model that amalgamated 10 data-based models, aiming to mitigate uncertainties associated with a single-model approach. Furthermore, based on the cumulative data regarding landslide susceptible areas, this research identified regions vulnerable to recurring landslide damage in Jeolla region and proposed specific strategies for utilizing this information at various levels, including local government initiatives, adaptation plan development, and development approval processes. In particular, this study outlined approaches for local government utilization, the determination of adaptation plan types, and considerations for development permits. It is anticipated that this research will serve as a valuable opportunity to underscore the significance of information concerning regions vulnerable to recurring landslide damage.
Artificial Intelligence (AI) and the technologies powered by AI fuel the fourth industrial revolution. Being the primary adopter of such innovations, banking has recently started using the most common AI-based technology, i.e., conversational agents. Although research extensively focuses on this niche area and provides bibliometric understanding for such agents in other industries, a similar review with scientometric insights of the banking literature concerning AI conversational agents is absent till date. Furthermore, in the era following the pandemic, banks are faced with the imperative to provide solutions that align with the changing landscape of remote consumer behavior. As a result, banks are proactively integrating technology-driven solutions, such as automated agents, to effectively address the growing demand for remote customer support. Hence more research is needed to perfect such agents. In order to bridge these existing gaps, the present study undertook a comprehensive examination of two decades' worth of banking literature. A meticulous review was conducted, analyzing approximately 116 papers published from 2003 to 2023. The aim was to provide a scientometric overview of the topic, catering to the research needs of both academic and industrial professionals. Holistically, the study seeks to present a macro-view about the existing trends in AI based banking conversational agents' literature while focusing on quantity, qualitative and structural indicators that are effectively necessary to offer new directions for the AI-based banking solutions. Our study, therefore, presents insights surrounding the literature, using selected techniques related to performance analysis and science mapping.
The urban forest offer many opportunities to maintain and enhance local and regional biological diversity. Pinus densiflora stands in isolated urban forest in five areas of Seoul, Incheon, Daegu, Ulsan, and Cheongju were investigated by landscape and community ecological methods for diagnosis of current status and construction of conservation plan. Species composition of five study areas revealed regional characteristics. As the result of stand dynamics, absence of pine seedlings and saplings were observed. Cheongju, significantly, revealed highest species diversity (H'=1.86) and richness (24) among study areas, and the opposite was true for Daegu (1.35 for H', and 14 for richness). Ratio of alien species was highest in Daegu (15.8%) (F=5.05, p=0.0016). Based on landscape analysis, complexity of pine patch was higher in local city than metropolitans, but statistically not significant (p=0.133). Complexity of pine patch revealed significant positive correlation with diversity and richness, but not with percentage of aliens. Synthetically, ecological management based on community and landscape ecological information was recommended. Cautious artificial regeneration strategy was necessary to regenerate pine forest in urban area.
The main purpose of this study is to obtain forest scenic beauty management informations toward forest working systems in pinus densiflora forest stands, etc. To get these information, visual preference and spatial image analysis methods are used. 25 different alternatives were simulated to visualize on basis of actual forest working methods with taken photos from May to July, 2003. The options were illustrated as photos produced by computer software. Respondents' ratings for 25 landscape scenes were obtained by interview survey method. Each alternatives were evaluated by forest major student group with total 103 respondents after reliability test. Visual preference evaluation was used 10 point rating scale. Spatial images of 12 alternatives were measured by 12 semantic differential scale. In general, the respondents preferred refreshing and ordering forest stand after forest working to natural forest stand before forest working. High visual preference for forest density produces 400-600 trees/ha in small diameter class forest stands. Regarding visual preference according to pavement type of trail, soil trail is ranked high. Visual preference for cutting area ranks mature forest stand and visual preference for trail slope cover type ranks shrub with grass as relatively high on the preference scale. Through the factor analysis, spatial images of 12 coniferous forest stands are classified as 'ordered opened' and 'beautiful healthy'. Results indicate how to conduct forest working systems for forest scenic beauty management.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.1
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pp.87-93
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2013
As the progress regarding spatial analysis on features such as landscape, sunlight, shadow, and direct ray using 3D simulation, it is required to research the creation of 3D terrain models crucial for 3D simulations. In this paper, we suggested the methods to create the 3D terrain model for the state after development, by transfer the 2D plan to 3D terrain model using the normal equation. Automated algorithm producing 3D terrain model from 2D plan was developed. And It is expected to be needed more studies detailed.
Beon, Mu Sup;Park, Jun Ho;Kang, Hag Mo;Cho, Sung Jong;Kim, Hyun
Journal of Ginseng Research
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v.37
no.4
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pp.491-495
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2013
Wood-cultivated ginseng, including roots in its dried form, is produced in forest land without using artificial facilities such as light barriers. To identify suitable sites for the propagation of wood-cultivated ginseng, factor combination technique (FCT) and linear combination technique (LCT) were used with geographic information system and the results were superimposed onto an actual wood-cultivated ginseng plantation. The LCT more extensively searched for suitable sites of cultivation than that by the FCT; further, the LCT probed wide areas considering the predominance of precipitous mountains in Korea. In addition, the LCT showed the much higher degree of overlap with the actual cultivation sites; therefore, the LCT more comprehensively reflects the cultivator's intention for site selection. On the other hand, the inclusion of additional factors for the selection of suitable cultivation sites and experts' opinions may enhance the effectiveness and accuracy of the LCT for site application.
Purpose: Researchers have shown that aesthetic judgments of artworks depend on contexts, such as the authenticity of an artwork (Newman & Bloom, 2011) and an artwork's location of display (Kirk et al., 2009; Silveira et al., 2015). The present study aims to examine whether contextual information related to the creator, such as whether an artwork was created by a human or artificial intelligence (AI), influences viewers' preference judgments of an artwork. Methods: Images of Impressionist landscape paintings were selected as human-made artworks. AI-made artwork stimuli were created using Google's Deep Dream Generator by mimicking the Impressionist style via deep learning algorithms. Participants performed a preference rating task on each of the 108 artwork stimuli accompanied by one of the two creator labels. After this task, an art experience questionnaire (AEQ) was given to participants to examine whether individual differences in art experience influence their preference judgments. Results: Setting AEQ scores as a covariate in a two-way ANCOVA analysis, the stimuli with the human-made context were preferred over the stimuli with the AI-made context. Regarding the types of stimuli, the viewers preferred AI-made stimuli to human-made stimuli. There was no interaction effect between the two factors. Conclusion: These results suggest that preferences for visual artworks are influenced by the contextual information of the creator when the individual differences in art experience are controlled.
The Digital Government landscape is changing to reflect how governments try to discover innovative digital solutions, and how they transform themselves in the process. In addition, with the advent of information and communication technology (ICT), e-governance became an essential part of the government. Among the services provided by the Korean government, the Minwon24 online portal is the most used one. However, it has some processing limitations, namely: (1) it provides a cumbersome document authenticity service; (2) people cannot know what happened even if the agency handles the documents arbitrarily. To address the issues outlined above, blockchain processing can be a good alternative. It has a tremendous potential in that it has maximum transparency and a low risk of being hacked. Resource management is one of the areas where blockchain is frequently used. The present study suggests a new model based on blockchain for Minwon24; the proposed model is a type of resource management. There are three participants: issuer, owner and receiver. The proposed model has two stages: issuing and exchanging. Issuing is creating civil documents on the database, which is BigchainDB in this study. Exchanging, the next stage, is a transaction between the owner and the receiver. Based on this model, the actual program is built with the programming language Python. To evaluate the model, the study uses various criteria and it shows the excellence of the model in comparison to others in prior research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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