Seascape means the scenery which is composed around the sea., Seascape has it's own characteristics compared with landscape and has many important roles in our urban life. Nowadays seascape is being destructed by the development in waterfront area and ocean space. Especially the various kind of buildings which are built in coastal area give great visual impact on seascape. But we have rare research on seascape and no guideline for seascape planning. Before any action against destroying seascape the assessment of seascape has to be preceded. The purpose of this study is to evaluate the representative seascapes which are selected from over 300 slides of various seascapes according to the types of seascapes. We used S.D (Semantic Differential) method with 35 adjective pairs in seven scale to evaluate each seascape. The results can be summarized as follows. 1) Seascapes can be classified as natural type and urban type. The natural type can be divided into beach type and rock-island type. 2) Natural type of seascape is more prefered than urban type. 3)Beach type is the most prefered among seascape types. 4) Natural elements of seascape such as sky, water, sand, trees, forest, mountain, open space, waterfront line, are evaluated as 'good' to see but artificial elements, such as buildings, persons, roads, structures, are evaluated 'bad' to see. 5)As a result of factor analysis five factors(axes) are found out. They are 'wildness', 'vividness', 'preference', 'interest', and 'openness'. These factors can be used for evaluting any seascape.
Jillepalli, Ananth A.;de Leon, Daniel Conte;Steiner, Stuart;Alves-Foss, Jim
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.6139-6160
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2018
For ease of use and access, web browsers are now being used to access and modify sensitive data and systems including critical control systems. Due to their computational capabilities and network connectivity, browsers are vulnerable to several types of attacks, even when fully updated. Browsers are also the main target of phishing attacks. Many browser attacks, including phishing, could be prevented or mitigated by using site-, user-, and device-specific security configurations. However, we discovered that all major browsers expose disparate security configuration procedures, option names, values, and semantics. This results in an extremely hard to secure web browsing ecosystem. We analyzed more than a 1000 browser security configuration options in three major browsers and found that only 13 configuration options had syntactic and semantic similarity, while 4 configuration options had semantic similarity, but not syntactic similarity. We: a) describe the results of our in-depth analysis of browser security configuration options; b) demonstrate the complexity of policy-based configuration of web browsers; c) describe a knowledge-based solution that would enable organizations to implement highly-granular and policy-level secure configurations for their information and operational technology browsing infrastructures at the enterprise scale; and d) argue for necessity of developing a common language and semantics for web browser configurations.
Purpose: The study examines changes in students' self-assessment of their general communication (GC) and medical communication (MC) competencies, as well as perceptions of MC concepts. Methods: Participants included 108 second year medical students enrolled at a Korean medical school studying an MC curriculum. It was divided into three sections, and participants responded to questionnaires before and after completing each section. To assess perceived GC and MC competency, items based on a 7-point Likert scale were employed; a single open-ended item was used to examine students' perceptions of MC. Statistical analysis was conducted to gauge GC and MC competency, whereas semantic network analysis was used to investigate students' perceptions of MC. Results: Students perceived their GC competency to be higher than MC. Perceived MC competency differed significantly across the three sections, whereas no differences were found for GC. There were no statistically significant differences after completing the curriculum's second and third sections; however, the vocabulary students used to describe MC concepts became more scholarly and professional. In the semantic networks, the link structure between MC-related words decreased in linearity and looseness, becoming more complex and clustered. The words 'information' and 'transfer' proved integral to students' perceptions; likewise, 'empathy' and 'communication' became closely connected in a single community from two independent communities. Conclusion: This study differed from prior research by conducting an in-depth analysis of changes in students' perceptions of MC, and its findings can be used to guide curriculum development.
Purpose: This study analyzed research trends in infant and toddler rearing behavior among family caregivers over a 10-year period (2010-2021). Methods: Text network analysis and topic modeling were employed on data collected from relevant papers, following the extraction and refinement of semantic morphemes. A semantic-centered network was constructed by extracting words from 2,613 English-language abstracts. Data analysis was performed using NetMiner 4.5.0. Results: Frequency analysis, degree centrality, and eigenvector centrality all revealed the terms ''scale," ''program," and ''education" among the top 10 keywords associated with infant and toddler rearing behaviors among family caregivers. The keywords extracted from the analysis were divided into two clusters through cohesion analysis. Additionally, they were classified into two topic groups using topic modeling: "program and evaluation" (64.37%) and "caregivers' role and competency in child development" (35.63%). Conclusion: The roles and competencies of family caregivers are essential for the development of infants and toddlers. Intervention programs and evaluations are necessary to improve rearing behaviors. Future research should determine the role of nurses in supporting family caregivers. Additionally, it should facilitate the development of nursing strategies and intervention programs to promote positive rearing practices.
Physical activities in the forest environment stimulate the parasympathetic nervous system of humans and have positive effects on the autonomic nervous system as well as moods and emotions. However, there are almost no studies on the benefits of exercise in the forest environment for patients with myocardial infarction. The aim of this study was to investigate the effects of 15-minute single session walking by myocardial infarction patients in the forest and urban environment on the physiological and psychological states. The heart rate variability was measured in 10 patients with myocardial infarction to assess physiological state after single session walking for 15 minutes in the forest environment and urban environment. In order to evaluate the psychological state, a profile of mood scale (POMS) and semantic differential (SD) questionnaire were used. The results of this study showed that 15-minute single session walking in the forest environment activated the parasympathetic nervous system of adult myocardial infarction patients more than 15 minutes of single session walking in the urban environment, and also made them feel more positive in terms of the POMS and SD. Therefore, this study suggests that even single session walking in the forest environment can positively influence the physiological and psychological states of adult heart disease patients and may also contribute to health care.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.4
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pp.87-96
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2023
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.12
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pp.3364-3382
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2023
Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.
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.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.253-258
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2014
In smartphone sensing which monitors various social phenomena of the individuals by using embedded sensors, managing metadata is one of the important issue to process large-scale data, improve the data quality, and share collected data. In this paper, we proposed a document clustering scheme for the large-scale metadata management architecture which is designed as a hybrid back-end consisting of a cluster head and member nodes to reduce the server-side overhead. we also verified that the proposed scheme is more efficient than the distance based clustering scheme in terms of the server-side overhead through simulation results.
The objectives of this study are to develope sensibility image scales for Korean traditional motifs by quantitatively measuring their images and preference and to classify them into clusters. Data were collected via a questionnaire from seven hundred twenty five Korean undergraduate students. Re experimental materials were forty eight stimuli of Korean traditional motifs with different categories, interpretation types, composition types, and application objects. The instruments consisted of 7-point polar semantic differential scales of twenty three bipolar adjectives including preference. Data were analyzed by correspondence analysis, cluster analysis, ANOVA and Duncan's multiple range test. Re major results are as follows; image scales for textile patterns and dress designs using Korean traditional motifs were constructed. The axes of sensibility image scales for both textile patterns and dress designs were defined by quality level and degree of simplicity. Second, four clusters on the scale of textile patterns and two clusters on the scale dress designs were identified. Third, in the case of textile Patterns, the preferred cluster had high-quality and classical images, while the cluster that was not preferred had a complex image. In the case of dress designs, the preferred cluster had simple and high-quality images, while the cluster that was not preferred had complex and low-quality images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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