When assessing buildings that may collapse during a large earthquake, conventional rapid visual screening procedures generally provide good results when identifying buildings for further investigation. Unfortunately, their accuracy at identify buildings at risk is not so good. In addition, there appears to be little room for improvement. This paper investigates an alternative screening procedure based on fuzzy logic and artificial neural networks. Two databases of buildings damaged during the Athens earthquake of 1999 are used for training purposes. Extremely good results are obtained from one database and not so good results are obtained from the second database. This finding illustrates the importance of specifically collecting data tailored to the requirements of the fuzzy logic based rapid visual screening procedure. In general, results demonstrate that the trained fuzzy logic based rapid visual screening procedure represents a marked improvement when identifying buildings at risk. In particular, when smaller percentages of the buildings with high damage scores are extracted for further investigation, the proposed fuzzy screening procedure becomes more efficient. This paper shows that the proposed procedure has a significant optimisation potential, is worth pursuing and, to this end, a strategy that outlines the future development of the fuzzy logic based rapid visual screening procedure is proposed.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.35
no.2
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pp.65-72
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1993
When a drought occurs in an area irrigated by multi-reservoirs, onerating a single reservoir separately to control the reservoir' storage is not a desirable solution. In order to reduce damages effectively for the areal drought, the storage of the reservoirs within the areal boundary should be managed as a group. Storage management procedures are as follows : 1. Collecting and checking the present storages of all reservoirs 2. Computing the drought frequency and depth; and finally, establishing a suitable storage saving strategy based on the estimated drought depth. For the purpose of this storage management, the RESTOMS(Reservoirs Storage Management System) was developed and the system was composed of the PRIME computer and the ORACLE as a distributed database management system, which was the host computer of Rural Development Corporation and would be on-lined with the regional offices throughout the country. Reservoirs operated by Farm Land Improvment Association were comprised in the DB system. Using the RESTOMS, the drought frequencies and drought depths were calculated with respect to the reservoir storage records(1967 to 1992). It was obvious that the results were closely corresponding to the real drought records.
Personalized product recommendation service is receiving attention as a new marketing strategy while supporting consumer information search and purchasing decisions. This study attempted to verify the effect of self-reference on service use behavior through the dual path of cognitive attitude and emotional attachment. Using convenience sampling, an online survey was conducted with 324 women who were in their 20s and 30s. After collecting and compiling the survey data, the reliability and validity of variables constituting the conceptual research model were verified through confirmatory factor analysis using AMOS 22.0. Next, the significance of sequentially mediated pathways was verified using Process 3.5 Model 80. The results showed that self-referencing not only significantly affects service use intention by simply mediating cognitive attitudes but also sequentially mediates cognitive attitudes and additional information search. Furthermore, self-referencing was significant as an indirect path to service use intention by mediating additional information search. However, in the path mediated by emotional attachment, self-referencing was considered as a simple mediated path leading to service usage intention. These results indicate a dual path in the psychological mechanism, through cognitive and emotional evaluation, that prompts consumer behavioral responses to the personalized product information provided in the shopping process.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.11
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pp.193-201
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2018
In this paper, we extracted relevant patent data and conducted statistical analysis to understand the technical development trend related to Wireless Power Transfer (WPT) for Light Rail Transit (LRT). Recently, with the development of WPT technologies, the Light Rail Transit (LRT) industry is concentrating on applying WPT to the power supply system of trains because of their advantages compared wired counterpart, such as low maintenance cost and high stability. This technology is divided into three areas: wireless feeding and collecting technology, high-frequency power converter technology and orbital and infrastructure technology. From each specific area, key words in patent document were extracted by TF-IDF method and analyzed by social network. In the keyword network, core word of each specific technology were extracted according to their degree centrality. Then, the multi-word phrases were also built to represent the concept of core technologies. Finally, based on the analysis results, the development strategies for each specifics technical area of WPT in LRT filed will be provided.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5782-5799
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2018
With the development of GPS and the popularity of mobile devices with positioning capability, collecting massive amounts of trajectory data is feasible and easy. The daily trajectories of moving objects convey a concise overview of their behaviors. Different social roles have different trajectory patterns. Therefore, we can identify users or groups based on similar trajectory patterns by mining implicit life patterns. However, most existing daily trajectories mining studies mainly focus on the spatial and temporal analysis of raw trajectory data but missing the essential semantic information or behaviors. In this paper, we propose a novel trajectory semantics calculation method to identify groups that have similar behaviors. In our model, we first propose a fast and efficient approach for stay regions extraction from daily trajectories, then generate semantic trajectories by enriching the stay regions with semantic labels. To measure the similarity between semantic trajectories, we design a semantic similarity measure model based on spatial and temporal similarity factor. Furthermore, a pruning strategy is proposed to lighten tedious calculations and comparisons. We have conducted extensive experiments on real trajectory dataset of Geolife project, and the experimental results show our proposed method is both effective and efficient.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.1
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pp.39-51
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2019
As data grows rapidly, the provision of appropriate information needed by individuals has become an area of new services, and customized services which is enabling the analysis of optimal services through collecting, storing, and analyzing personal data are emerging in many fields. However, due to the characteristics of customized services based on various information collected by customers during the use of the service, the problem of privacy infringement is raised at the same time, and many studies are being actively conducted to solve this problem. This study seeks to explore how the customer's in-depth and customized services has an impact on their customers, which has not been derived from quantitative research using the grounded theory methodology. Through this, 84 concepts, 33 subcategories, 13 Categories and paradigm models were derived. In addition, 'Understanding and acceptance of online behavioral advertising (OBA)' was derived as a core category, and finally, acceptance types of OBA were classified into 'positive acceptance type', 'indifferent type', 'calculating type', and 'active resistance type' based on the key categories. This study divides the acceptance types of online behavioral advertising through the emotions and behaviors of the consumers throughout the procedure of online behavioral advertising experiences. In addition to the statistical and quantitative information currently used for providing behavioral advertising, it provides new criteria to reflect the refinement of behavioral advertising and personal tendencies or characteristics.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.35
no.6
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pp.81-92
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2019
Globalization has diversified ethnic composition thus increased the risk of conflicts and socio-political instability in global cities. However, still the status of community facility in a global city is unclear despite its critical role to build sustainable community in global era. In Seoul, as a reaction of globalization, 19 community facilities known as the 'Seoul Global Center' have been established since 2007 by Seoul Metropolitan Government. These facilities have started to provide basic foreigner services but been transformed to foreigner service hub with multiple functions in terms of a living, a business, a labour, etc. This study explores the role of the community facility for foreigners by using the Seoul Global Center as a case study, conducting a site observation, an interview(13 staff) and a questionnaire(148 visitors). The findings are the community facility functions as a 'global platform' in forms of a policy tool for implementing the urban globalization strategy, a mediator connecting foreign migrants with local communities, an applicant for successful settlement of foreign residents, an incubator that grows human and social capital, and a base for collecting and aggregating information on foreign migrants and forming new local identities.
Objectives : The purpose of this study is to explore the experiences of traditional korean medical doctors (TKMD) who have treated victims of sexual violence by collecting their qualitative data that cannot be obtained with statistical data. Methods : In-depth interviews were conducted with semi-structured questionnaires for each of 5 TKMDs who had experiences in treating sexual violence victims. For analysis, the interviews were recorded along with their facial expressions and actions during the interview process, and all collected data were analyzed by colaizzi's method. In each process, a 'phenomenological reduction' was applied. Results : The identity of TKMD's experience of treating sexual violence victims was structured into 25 themes, 9 theme clusters, and 4 categories. The 4 categories included 'Professionalism and sense of efficacy', 'Personal life experiences and mental trauma treatment experiences that are mutually influencing each other', 'Factors needed to increase TKMD's participation in treatment of sexual violence victims', 'Deriving the future strategy of traditional korean medicine'. Conclusions : This study derived the essence and meaning of TKMDs' experiences in treating sexual violence victims, and presented future directions of traditional korean medicine in this field. It is expected that the results of this study would be used as the basis for establishing the traditional korean medical support system for sexual violence victims in the context of the korean medical system.
To overcome the pandemic, a new strategy for innovation is in demand throughout the value chains of the fashion industry that emphasize the importance of fashion technology. Accordingly, as various viewpoints and fields of debate are unfolding to consider the direction of change led by fashion technology, it is necessary to make an active value judgment precedent by understanding the differences between various opinions. This study aims to derive keywords from fashion technology used during the pandemic, to infer the characteristics of each type of perspective and to understand their characteristics. For the research, this study combines text mining analysis and content analysis. Text mining analysis is used to find statistical patterns by collecting keywords from big data from online media, and content analysis is used to interpret the data qualitatively. After analyzing the results of this study, the following observations are made. First, the perspective of positive acceptance seeks to maximize the perception and sensory action of fashion through technology; this amplifies experience, an opportunity for innovation and efficiency. Second, critical vigilance highlights the side effects of radical changes in fashion technology, characterized by concerns about capital-centered polarization, threats to human rights, and infringement of creative thinking. Lastly, the perspective of gradual adoption is the gradual convergence of technologies, characterized by the pursuit of an appropriate balance.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.18
no.3
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pp.73-84
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2023
PURPOSE: This study analyzed the impact of AI and biosensors on physical therapy, identifying the stage of customized technology development and future prospects. AI and biosensors improve the efficiency, establish customized treatment plans, and expand patient treatment opportunities. The study employed a literature review by searching databases and collecting research. METHODS: This study searched various databases related to the topic, collected existing research, papers, and reports, evaluated the literature, and summarize the results. RESULTS: Exercise therapy utilizing artificial intelligence can provide personalized and optimal exercise plans while monitoring rehabilitation progress. In addition, biosensors such as EMG sensors and accelerometers can monitor the individual progress in physical therapy, particularly in stroke patients, which can help improve physical therapy strategy and promote patient recovery. CONCLUSION: This study suggested that artificial intelligence can be applied in many areas of physical therapy, such as exercise therapy, customized treatment plans, rehabilitation and management, pain management, neuro rehabilitation, and auxiliary devices. Using AI technology, it is possible to analyze and improve exercise and posture, retrain the central nervous system, establish customized treatment plans for individual patients, predict and compare patient progress before and after treatment, and provide customized pain analysis and treatment methods. In addition, AI can provide neuro rehabilitation programs and customized auxiliary devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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