Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.29-42
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2023
In this paper, we propose a method to enhance the prediction accuracy of solar irradiance for three major South Korean cities: Seoul, Busan, and Incheon. Our method entails the development of five generative models-vanilla GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, and TVAE-to generate independent variables that mimic the patterns of existing training data. To mitigate the bias in model training, we derive values for the dependent variables using random forests and deep neural networks, enriching the training datasets. These datasets are integrated with existing data to form comprehensive solar irradiance prediction models. The experimentation revealed that the augmented datasets led to significantly improved model performance compared to those trained solely on the original data. Specifically, CTGAN showed outstanding results due to its sophisticated mechanism for handling the intricacies of multivariate data relationships, ensuring that the generated data are diverse and closely aligned with the real-world variability of solar irradiance. The proposed method is expected to address the issue of data scarcity by augmenting the training data with high-quality synthetic data, thereby contributing to the operation of solar power systems for sustainable development.
Hyunji Ju;Seungho Lee;Jae-Hee Min;Yong-Sik Hwang;Young-Seoub Hong
Journal of Environmental Health Sciences
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v.49
no.6
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pp.344-352
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2023
Background: With its developed port and related industries, the concentration of fine dust is high in Busan compared to other cities in South Korea. Many studies have reported the health effects of fine dust, but there has been a lack of information regarding concentrations of volatile organic compounds among those who exposed to high levels of fine dust. Objectives: This study aimed to define an area with high concentrations of particulate matter and perform biomonitoring surveys among the residents of the area. Methods: Air quality data was collected and the mean level of each district in Busan was derived. We then defined the area with the highest concentrations of PM10 as a target site. Urine samples were collected from the 400 participants and analyzed for VOCs metabolites - trans,trans-Muconic Acid (t,t-MA) and N-AcetylS-(benzyl)-L-cysteine (BMA). Interviews were conducted by trained investigators to examine demographic information. The levels of t,t-MA and BMA were compared with representative South Korean population data (Korean National Environmental Health Survey). The association of the VOC metabolites and fine dust were analyzed by general linear regression analysis. Results: The mean of PM10 in the target site was 42.50 ㎍/m3 from 2018 to 2020. Among the 400 participants in the target site, 74.8% were female and the average age of the participants was 66 years. The geometric mean of t,t-MA was 71.15 ㎍/g creatinine and the BMA was 7.00 ㎍/g creatinine among the residents. The levels were higher than the geometric mean from the 4th KoNEHS. The levels of t,t-MA showed significance in BMI, smoking status, and household income. BMA showed significance in gender and age. Conclusions: Compared to the general population of South Korea, the target site's residents had higher biomonitoring levels. Based on this study, continuous screening for high risk areas, including the target site, and biomonitoring of the residents are required.
This study identified the characteristics of changes in forest areas of North Korea's major regions (Gaesong, Goseong, Pyongyang, and Hyesan·Samsu) using data on degraded lands collected via monitoring by the National Institute of Forest Science. The data, spanning 1999 to 2018, were cross-analyzed to determine trends in land cover change, and hotspot analysis was conducted to confirm evident changes in the forest areas. The results showed that the areas of interest substantially transitioned to other land use types from 1999 to 2008. Contrastingly, the range of changes decreased from 2008 to 2018, with some areas regenerating into forests. Nevertheless, the hotspot analysis indicated that hotspots occurred more intensively in the outskirts of cities and forest edges from 2008 to 2018 than from 1999 to 2008. The analysis also showed that the aforementioned changes were caused by various aspects, depending on regional characteristics and social factors. This study can be used as a basic reference for decision-making on the selection of basic forest restoration targets and restoration methods in inter-Korean forest cooperation initiatives.
Based on the tourism input-output data of five provinces and cities in China's Bohai Rim region from 2015~2021, this study analyzes the efficiency of regional tourism using DEA-BCC and DEA-Malmquist index, as well as its contribution to regional economic efficiency, and identifies factors influencing the comprehensive efficiency. The research results indicate that the comprehensive efficiency of the tourism industry in the China Bohai Sea region has reached an optimal level of 88.9%, but there is still room for improvement, with overall fluctuations. The overall productivity of the tourism industry exhibits a "U"-shaped fluctuating pattern, with growth mainly driven by technological advancements. Due to the impact of the COVID-19 pandemic, the region experienced a nearly 50% decrease in total factor productivity in 2019~2020. However, in 2021, with the implementation of various government stimulus policies, the tourism efficiency rapidly recovered to 80% of pre-pandemic levels. In terms of the impact of the tourism industry on the regional economy in the China Bohai Sea region, Hebei Province stands out as a significant contributor. Based on the aforementioned research findings, the following recommendations are proposed in three aspects: optimizing the supply structure, increasing innovation investment, and strengthening internal collaboration. These recommendations provide valuable insights for enhancing regional tourism efficiency and promoting regional synergy.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.409-417
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2023
This study was attempted to confirm the effects of covert narcissism, self-directed learning ability, academic achievement on self-leadership in nursing students. This study targeted 247 nursing students in B and Y cities. Data analysis was analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis using the SPSS 22.0 program. The average self-leadership of the subjects was 3.14±0.62 points, and the difference in self-leadership according to general characteristics was significant in major satisfaction (F=11.111, p<.001). There was positive correlation between self-leadership and self-directed learning ability (r=.630, p<.001), academic achievement (r=.532, p<.001), and negative correlation between covert narcissism (r=-.206, p=.001). The factors influencing the subject's self-leadership were identified as covert narcissism (β=-.147, p=.031), self-directed learning ability (β=.468, p<.001) and academic achievement (β=.282, p<.001) and the explanatory power was 46.9%. Based on the results of the study, the necessary of developing an effective education program considering the self-leadership and related factors of nursing students was suggested.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.357-365
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2023
Purpose : The purpose of this study was to examine the effect of nursing students' experience of verbal violence on major satisfaction, practice satisfaction, and nursing professionalism. Data were collected 237 237 3rd and 4th grade nursing students from two nursing colleges located in G and P cities, and the structured questionnaire was analyzed The results of the study showed that major satisfaction was significantly different according to gender (F=1,50, p<.001), grade (F=-2.38, p<.001), and motivation for choosing nursing (t=6.79, p<.000). appeared to have a difference. The experiences of verbal violence were related to major satisfaction (r=-.298, p<.001), practice satisfaction (r=.-.348, p<.001), and professionalism (r=.-.4071, p<.001). It was found that there was a statistically significant negative (-) correlation. Factors influencing the subject's experience of verbal violence include professionalism (β=.305, p<.001), satisfaction with major (β=259, p<.001), and satisfaction with practice (β=142, p=.003). ), and the explanatory power of these variables was 25.9%. It is necessary to develop a program that can cope with verbal violence of nursing students.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.40-55
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2023
Arbor Day is a day that encourages people to plant trees and symbolizes the timing of planting. Arbor Day has been honored on April 5th in Korea, but it often does not agree to actual planting time due to global warming. This study confirmed the discrepancy between Arbor Day and regional soil-thawing times and reviewed alternative dates for tree planting using satellite-based soil-thaw data (FT-ESDR) from 1991 to 2020. Study results showed that the start time of planting on the Korean Peninsula, which was indicated by soil-thaw dates, was March 24 during 1991-2000, and it progressively changed to March 17 during 2011-2020. Should Arbor Day be changed based on soil-thaw periods, mid-March would be the most comprehensive, suitable alternative period considering the number of governmental administration units (cities and counties) and the land area of soil-thaw. Tree-Planting Day (March 14) and International Day of Forests (March 21) were found suitable for alternative dates to Arbor Day because they were close to the average soil-thaw time of Korean Peninsula (March 19) and land area whose soil-thaw time was within 10 days from those two dates ranged from 52.5% to 58.8% centered geographically on the mid-section of the peninsula. Since the periods of soil-thaw will continue to change due to climate change, it is necessary to reflect the trend of advancing planting periods in the future if Arbor Day is changed to an earlier date.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.97-115
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2023
In recent years, the structure of the population has been changing rapidly, with a declining birthrate and aging population, and the inequality of population distribution is expanding. At this point, changes in population estimation methods are required, and more accurate estimates are needed at the subregional level. This study aims to estimate the population in 2040 at the 500m grid level by applying an explainable machine learning to Busan in order to respond to this need for a change in population estimation method. Comparing the results of population estimation by applying the explainable machine learning and the cohort component method, we found that the machine learning produces lower errors and is more applicable to estimating areas with large population changes. This is because machine learning can account for a combination of variables that are likely to affect demographic change. Overestimated population values in a declining population period are likely to cause problems in urban planning, such as inefficiency of investment and overinvestment in certain sectors, resulting in a decrease in quality in other sectors. Underestimated population values can also accelerate the shrinkage of cities and reduce the quality of life, so there is a need to develop appropriate population estimation methods and alternatives.
As cities become overcrowded and concentrated, the demand for public services continues to increase due to the improvement of the living standards of urban residents. Among them, fire service can be seen as one of the important public services by reducing damage caused by accidents in emergency situations and affecting the improvement of access to medical services for urban residents. Rapid movement of patients and medical institutions within golden time and proper first aid are essential elements in emergency situations, and Seoul is a super-large city with a large population of about 10 million people and has a large number of emergency medical patients. Therefore, this study used spatial regression analysis to examine the factors affecting the delay factors of emergency dispatch in Seoul to secure golden time, and derived management priorities, and suggested implications for the management of emergency vehicle dispatch delay factors. As a result of the main analysis, land-use characteristics were the most influential factor in emergency vehicle dispatch time, and land-use mixing, commercial area density, average patient age, and average road length were found to affect emergency vehicle dispatch time in order. This study can be used as important basic data for an accurate understanding of the delay factors for emergency dispatch and preparing countermeasures according to priorities.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.52
no.1
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pp.34-45
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2024
Companion animals are increasingly being recognized as members of society in outdoor public spaces. However, the presence of dogs in cities has become a subject of conflict between pet owners and non-pet owners, causing problems in terms of hygiene and noise. This study was conducted to analyze public complaint data using the keywords 'dog,' 'pet,' and 'puppy' through text mining techniques to identify the causes of conflicts in outdoor public spaces related to dogs and to identify key issues. The main findings of the study are as follows. First, the majority of dog-related complaints were related to the use of outdoor public spaces. Second, different types of outdoor public spaces have different spatial issues. Third, there were a total of four topics of dog-related complaints: 'Requesting a dog playground', 'Raising safety issues related to animals', 'Using facilities other than dog-only areas', and 'Requesting increased park management and enforcement related to pet tickets'. This study analyzed the perceptions of citizens surrounding pets at a time when the creation and use of public spaces related to pets are expanding. In particular, it is significant in that it applied a new method of collecting public opinions by adopting complaint data that clearly presents problems and requests.
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