Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.27
no.4
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pp.173-184
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2020
Is the Fourth Industrial Revolution a revolution for cities only? Through the Fourth Industrial Revolution, Korea has entered quickly in the influence area of intelligent information technology such as IoT, AI, Big data, Cloud, ICT, Digital twin. However, as the information gap between the rural zone and the urban zone worsens, a policy was needed to reduce such a gap. Therefore, this research analyzed EU's smart village project, and investigated the problem and improvement of the actual smart village through the interview and field study with the person in charge of the actual smart village project in Korea. Based on the analytic result, 5 plans were deduced to improve Korea's smart village project. First, make the realistic adjustment of project period to assure the sustainability of smart village; second, make the new establishment of the department in charge of smart village project; third, construct the system of integrating and cooperating the policy that can embrace all the rural zone and the urban zone; the fourth, expand the application area of customized ICT technology according to the new rural policy environment; and finally introduce the residents' capacity development project through the rural guidance project.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.764-770
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2019
In this research, text mining techniques were used to analyze the papers related to the "4th Industry". In order to analyze the papers, total of 685 papers were collected by searching with the keyword "4th industry" in Korea Journal Index(KCI) from 2016 to 2019. We used Python-based web scraping program to collect papers and use topic modeling techniques based on LDA algorithm implemented in R language for data analysis. As a result of perplexity analysis on the collected papers, nine topics were determined optimally and nine representative topics of the collected papers were extracted using the Gibbs sampling method. As a result, it was confirmed that artificial intelligence, big data, Internet of things(IoT), digital, network and so on have emerged as the major technologies, and it was confirmed that research has been conducted on the changes due to the major technologies in various fields related to the 4th industry such as industry, government, education field, and job.
In the 4th industrial revolution, the maker movement is spreading around the world with the fusion of advanced technology with product manufacturing. Already in developed countries such as the US and Japan, the emphasis is on maker education that integrates education into traditional makers' movement. Through this, we are fostering young talents who will lead the fourth industrial revolution era. Domestic maker education is mainly performed in the maker space, and is limited to the IT field using Arduino and App-Inventor. Therefore, it has the limitation of fostering IT-oriented makers. Therefore, it is affecting the proliferation of the maker's movement because of the difficulty of participation of the general public. The purpose of this study was to understand the characteristics of maker 's movement and to suggest the direction of Korean maker education. In order to accomplish the purpose of research, we analyzed the case of convergent maker education at D Creation Economic Innovation Center, which combines IT and culture technology. We conducted a case study on maker education(VR production project, electronic publishing, beads craft, leather craft, IoT) which was held from July 8 to August 30, 2017 five times. We conducted interviews with five preliminary makers who participated in all the courses of the education, and five instructors who acted as professional makers with pre- developed questionnaires. The results of the study were derived by applying the Thematic Analysis method after opening the contents of the interview. Based on the results of the study, we could suggest characteristics of Korean makers and future direction of maker education.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.12
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pp.1563-1570
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2018
Internet of Things technology is rapidly becoming a reality in many parts of our lives through various product services, and product development especially in the field of smart home is being actively carried out. Most controllers for controlling various smart home products use smart phone applications. However, smart phone applications are not suitable as smart home controllers, contrary to smart home services that emphasize intelligence and convenience. In order to provide intelligent smart home service, intuitive form of smart home controller is needed, which enables integrated control of smart home device. Therefore, this paper proposes a smart home remote control that can control the Internet devices and services of objects. The proposed smart home remote control provides an environment where users can build a smart home service through the IFTTT(If This Then That) automated service platform.
Proceedings of Korean Society of Archives and Records Management
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2019.05a
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pp.17-23
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2019
People who usually receive weather information are now becoming agents providing such information through crowdsourcing based on the Internet. As the archival academia recognizes the significance of information management including data, it is necessary to focus on the change and the current state of the meteorological information. Therefore, this dissertation has confirmed the current state and the problem of the meteorological network built by the information provided by the agent. In addition, it has analyzed the collection, use, and possibility of meteorological information by participating in the forecast process through crowdsourcing to identify how to gather information in the field of meteorology. Furthermore, it suggests a future development prospect of meteorological application through crowdsourcing.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.19
no.2
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pp.109-145
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2019
Citizens are becoming providers of weather information through crowdsourcing on the Internet. In Korea and abroad, national weather service organizations and companies are using weather information provided by citizens for weather forecasting. Recently, it is necessary to pay attention to the changes and the current status of the producers of meteorological information in the meteorological field as they are aware of the importance of information management including data in academia. In this paper, first, the present status and problems of the weather observation network constructed by each weather information producer were identified. Second, to confirm the crowdsourcing in the meteorological area, the researchers directly participated in the weather forecasting process through crowdsourcing and analyzed the collection, utilization, and the possibility of weather record information. Third, prospects for the utilization of weather information through crowdsourcing were presented.
Water quality models are scientific tools that simulate and interpret the relationship between physical, chemical and biological reactions to external pollutant loads in water systems. They are actively used as a key technology in environmental water management. With recent advances in computational power, water quality modeling technology has evolved into a coupled three-dimensional modeling of hydrodynamics, water quality, and ecological inputs. However, there is uncertainty in the simulated results due to the increasing model complexity, knowledge gaps in simulating complex aquatic ecosystem, and the distrust of stakeholders due to nontransparent modeling processes. These issues have become difficult obstacles for the practical use of water quality models in the water management decision process. The objectives of this paper were to review the theoretical background, needs, and development status of water quality modeling technology. Additionally, we present the potential future directions of water quality modeling technology as a scientific tool for national environmental water management. The main development directions can be summarized as follows: quantification of parameter sensitivities and model uncertainty, acquisition and use of high frequency and high resolution data based on IoT sensor technology, conjunctive use of mechanistic models and data-driven models, and securing transparency in the water quality modeling process. These advances in the field of water quality modeling warrant joint research with modeling experts, statisticians, and ecologists, combined with active communication between policy makers and stakeholders.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.35
no.11
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pp.155-162
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2019
The construction industry is the highest safety accident causing industry as 28.55% portion of all industries' accidents in Korea. In particular, falling is the highest accidents type composed of 60.16% among the construction field accidents. Therefore, we analyzed the factors of major disaster affecting the fall accident and then derived feature importances by considering various variables. We used data collected from Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA) for learning and predicting in the proposed model. We have an effort to predict the degree of occupational fall accidents by using the machine learning model, i.e., Adaboost, short for Adaptive Boosting. Adaboost is a machine learning meta-algorithm which can be used in conjunction with many other types of learning algorithms to improve performance. Decision trees were combined with AdaBoost in this model to predict and classify the degree of occupational fall accidents. HyOperpt was also used to optimize hyperparameters and to combine k-fold cross validation by hierarchy. We extracted and analyzed feature importances and affecting fall disaster by permutation technique. In this study, we verified the degree of fall accidents with predictive accuracy. The machine learning model was also confirmed to be applicable to the safety accident analysis in construction site. In the future, if the safety accident data is accumulated automatically in the network system using IoT(Internet of things) technology in real time in the construction site, it will be possible to analyze the factors and types of accidents according to the site conditions from the real time data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.5
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pp.628-636
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2021
This paper contains the implementation and performance evaluation results of a system that collects environmental data at the time when the wild animal intrusion occurred at farms and then predicts future wild animal intrusions through a machine learning-based Vector Autoregression(VAR) model. To collect the data for intrusion prediction, an IoT-based hardware prototype was developed, which was installed on a small farm located near the school and simulated over a long period to generate intrusion events. The intrusion prediction service based on the implemented VAR model provides the date and time when intrusion is likely to occur over the next 30 days. In addition, the proposed system includes the function of providing real-time notifications to the farmers mobile device when wild animals intrusion occurs in the farm, and performance evaluation was conducted to confirm that the average response time was 7.89 seconds.
The most common symptoms of COVID-19 are high fever, cough, headache, and fever. These symptoms may vary from person to person, but checking for "fever" is the government's most basic measure. To confirm this, many facilities use thermographic cameras. Since the previously developed thermographic camera measures body temperature one by one, it takes a lot of time to measure body temperature in places where many people enter and exit, such as multi-use facilities. In order to prevent malfunctions and errors and to prevent sensitive personal information collection, this research team attempted to develop a facial recognition thermographic camera. The purpose of this study is to compensate for the shortcomings of existing thermographic cameras with disaster safety IoT integrated solution products and to provide quarantine systems using advanced facial recognition technologies. In addition, the captured image information should be protected as personal sensitive information, and a recent leak to China occurred. In order to prevent another case of personal information leakage, it is urgent to develop a thermographic camera that reflects this part. The thermal imaging camera system based on facial recognition technology developed in this study received two patents and one application as of January 2022. In the COVID-19 infectious disease disaster, 'quarantine' is an essential element that must be done at the preventive stage. Therefore, we hope that this development will be useful in the quarantine management field.
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