Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.20
no.6
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pp.261-270
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2010
As the usage of social network service(SNS) increases recently, great attention has been shown to the information security in SNS. However, there has been little investment in SNS environment for security while preferential investment to attract subscribers has been made so far. Moreover, there is still a lack of confidence for investment effect and an absence of framework to analyze the threat factors of information security in SNS. In this paper, we propose to model for decision-making standard of SNS information security investment by the AHP. The result shows that 'service image' is the most important criterion for the decision of SNS information security. It also shows that 'Profile-squatting and reputation slander through ID thefts' and 'Corporate espionage' are important threat factors in SNS information security.
Park, Kyung-Hoon;Sun, Jong-Wan;Park, Cheol-Woo;Lee, Min-Jae
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.6D
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pp.727-736
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2009
Many of the researchers have tried to enhance the satisfaction of both users and owners of social infrastructures by applying the asset management methodology. This study is to develop more efficient asset management framework for bridge management. Based on various literature review, an asset management procedure for bridge management was suggested, and appropriate practices at each step were given. The suggested procedures include the determination of operation and maintenance strategy, level of service, performance measure, valuation of assets, and decision-makings. In addition, this study suggests an applicable decision-making process for the resource distribution based on the management strategy.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.438-441
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2002
Korean construction firms have been continuing investment of IT for last ten years. However, manager did not support a decision-making of IT because there is no evaluation and feedback system of IT investment. This study is a preceding research of making IT evaluation model as a part of MOCT(the Ministry of Construction and Transportation)'s construction CALS/EC policy and makes a basic frame through a trend and state of IT survey. As a result of survey, To encourage them, IT development to be balanced in each members for successful stabilization of CALS/EC as well as IT evaluation will be conducted in accordance with one's environment, such as a role and level of companies.
Park, Sung-Eun;Choi, Woo-Jeung;Lee, Won-Chan;Koo, Jun-Ho;Jung, Rae-Hong;Park, Jong-Soo
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.3
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pp.90-98
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2004
This paper illustrates some practical geographic information system (GIS) applications for aiding fishery managers and coastal area planners in analysing the likely control scheme of coastal farming areas, and in providing a flexible framework for decision making on fishery development and zoning issues. The effective management of marine farming operation is vitally important since it can greatly influence economic availability by determining capital outlay and by affecting running costs, rates of productions and mortality factors. GIS has been widely adopted elsewhere as a potent management tool in both the private and public sectors. GIS is now being extensively adopted in marine-associated activities. Here, we have used GeoMania v2.5 GIS software and its 3D Analyst extension module to visualize marine farming areas data that were collected around the Jinhae bay.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.31
no.5
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pp.73-85
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2003
With more and more people paying attention to substantial democracy, participatory democracy is presented as a practical strategy and an index of Korean democracy. In this social and political atmosphere, participation in environmental planning and design is essential. Nonetheless, the true meaning of “participation” is not used properly because many people do not understand it correctly, The concept of social and political participation is “the action or attempt of ordinary members of society for affecting on the result of decision making.” Based on this concept, participation is accomplished through conventional means and as a form of mobilization in environmental planning and desist Most of the theories on public participation in landscape architecture are technical theories. Therefore, this paper proposes that planning and design of landscape architecture be understood as a communicative action that aims to enable stakeholders to reach a consensus through communication. This study offers the framework of theory to understand and practice planning and design of landscape architecture as a communicative action, after reviewing communicative action theory and communicative planning theory. Results suggest that communicative action theory should be accepted in landscape architecture to overcome the shortcomings of instrumental rationality -- the same way planning theory accepted this theory --and to join the culture of experts focusing on the artistic truth and the culture of life of the world. In addition, accepting communicative action theory enables the acquisition of the instrumental effect and social learning effect and the making of social capital. This study also suggested prerequisite for using the method. There should be change in the social institution and in individual action. In addition the method is composed of three steps: creating the atmosphere for communication; communicating, and; reaching a consensus among stakeholders. Finally, raising the possibility of applying the theory presented in this study requires the accumulation of know-how through trial and error.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.726-741
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2022
The purpose of this study is to provide instructive theoretical models for art (music) education institutions especially when unpredictable risks, such as pandemics, occur again. Based on the customer behavior theory of the business-to-business-to-customer (B2B2C) platform, and in combination with the technology acceptance model (TAM) and expectation confirmation model (ECM), this study proposes an online education model from the perspective of art education. The framework is based on the three decision-making processes of the customer, and includes the product owner, content owner, and customer area. This paper highlights the factors that influence customers in making decisions when art education institutions are product owners. Regression analysis was introduced to study the factors influencing the expectation confirmation, and the overall fitting testing and six hypotheses testing of 385 effective samples were performed using the structural equation modeling (SEM). The results show that the course-design and after-service positively influenced the expectation confirmation, and the domain image positively influenced the continuance behavior. Negative emotions skipped the mediator (expectation confirmation) and directly exerted a significant negative impact on customers' willingness to continue system usage (continuance behavior). In addition, expectation confirmation positively influenced continuance behavior. The paths of detailed items comprising course-design, after-service, and negative emotion were also analyzed and discussed. In this path analysis, ordinary art learners did not believe that AI partners can play a very good auxiliary role. The findings contribute to the scope of information systems acting as an art education platform academically, and provide effective and theoretical support for the actual operation of art education institutions.
Antalya is located south part of minor Asia, one of the biggest cities in Türkiye. As a result of population growth and vast migration to Antalya, many parts of the city that were not suitable for construction due to its geological conditions have become urban areas, and most of these urban areas are full of poorly engineered buildings. Poor engineering has been combined with unplanned urbanization, that causes utter vulnerability to disasters in Antalya. When an earthquake-prone city, Antalya faces with an earthquake risk, fear arises in society. To overcome this problem, it has become necessary to investigate the building stock, expressed in hundreds of thousands, in a fast and reliable way and then perform an urban transformation to create the perception of structural safety. However, the excessive building stock, labor, and economic problems made the implementation stage challenging and revealed the necessity of finding alternative solutions in the field. The present study presents a novel approach for assessment and model based on a rapid visual inspection method to transform areas under earthquake risk in Türkiye. The approach aimed to rank the interventions for decision-making mechanisms by making comparisons in the scale hierarchy. In the present study, to investigate the proposed approach, over 26,000 buildings were examined in Antalya, which is the fifth largest city in Türkiye that has a population of over 2.5 Million. In the results of the study, the risk classification was defined in the framework of building, block, street, neighborhood, and district scales.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.67-77
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2023
This study represents an innovative research conducted in the smart farm environment, developing a deep learning-based disease and pest detection model and applying it to the Intelligent Internet of Things (IoT) platform to explore new possibilities in the implementation of digital agricultural environments. The core of the research was the integration of the latest ImageNet models such as Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet, and preprocessing methods to detect various diseases and pests in complex agricultural environments with high accuracy. To this end, ensemble learning techniques were applied to maximize the accuracy and stability of the model, and the model was evaluated using various performance indicators such as mean Average Precision (mAP), precision, recall, accuracy, and box loss. Additionally, the SHAP framework was utilized to gain a deeper understanding of the model's prediction criteria, making the decision-making process more transparent. This analysis provided significant insights into how the model considers various variables to detect diseases and pests.
Based on Artificial Intelligence technology, AI-enabled warfare is expected to become the main issue in the future warfare. Natural language processing technology is a core technology of AI technology, and it can significantly contribute to reducing the information burden of underrstanidng reports, information objects and intelligences written in natural language by commanders and staff. In this paper, we propose a Language model-based Multi-source Information Integration (LAMII) framework to reduce the information overload of commanders and support rapid decision-making. The proposed LAMII framework consists of the key steps of representation learning based on language models in self-supervsied way and document integration using autoencoders. In the first step, representation learning that can identify the similar relationship between two heterogeneous sentences is performed using the self-supervised learning technique. In the second step, using the learned model, documents that implies similar contents or topics from multiple sources are found and integrated. At this time, the autoencoder is used to measure the information redundancy of the sentences in order to remove the duplicate sentences. In order to prove the superiority of this paper, we conducted comparison experiments using the language models and the benchmark sets used to evaluate their performance. As a result of the experiment, it was demonstrated that the proposed LAMII framework can effectively predict the similar relationship between heterogeneous sentence compared to other language models.
Geochemical data have been regarded as one of the important environmental variables in the environmental management. Since they are often sampled at sparse locations, it is important not only to predict attribute values at unsampled locations, but also to assess the uncertainty attached to the prediction for further analysis. The main objective of this paper is to exemplify how indicator geostatistics can be effectively applied to geochemical data processing for providing decision-supporting information as well as spatial distribution of the geochemical data. A whole geostatistical analysis framework, which includes probabilistic uncertainty modeling, classification and risk analysis, was illustrated through a case study of cadmium mapping. A conditional cumulative distribution function (ccdf) was first modeled by indicator kriging, and then e-type estimates and conditional variance were computed for spatial distribution of cadmium and quantitative uncertainty measures, respectively. Two different classification criteria such as a probability thresholding and an attribute thresholding were applied to delineate contaminated and safe areas. Finally, additional sampling locations were extracted from the coefficient of variation that accounts for both the conditional variance and the difference between attribute values and thresholding values. It is suggested that the indicator geostatistical framework illustrated in this study be a useful tool for analyzing any environmental variables including geochemical data for decision-making in the presence of uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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