Telematics system includes the "vehicle remote diagnosis technology", "driving pattern analysis technology" which are commercially attractive in the real life. To implement those technologies, we need vehicle signal interface, vehicle diagnosis interface, accelerometer/yaw-rate sensor interface, GPS data processing, driving pattern analysis, and CDMA data processing technique. Based on these technologies, we analyze the error existence by diagnosing the EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG in real time. And we are checking about a driving pattern and management of the vehicle, which are sent to the information center through the wireless communication. These database results will make the efficient vehicle and driver management possible. We show the effectiveness of our results by field driving test after completing the H/W & S/W design and implementation for vehicle remote diagnosis and driving pattern analysis.
In this paper, as a liberal arts course for non-majors, we proposed a supervised learning artificial neural network parameter optimization method and a basic education method for activation function to design a basic artificial neural network subject curriculum. For this, a method of finding a parameter optimization solution in a spreadsheet without programming was applied. Through this training method, you can focus on the basic principles of artificial neural network operation and implementation. And, it is possible to increase the interest and educational effect of non-majors through the visualized data of the spreadsheet. The proposed contents consisted of artificial neurons with sigmoid and ReLU activation functions, supervised learning data generation, supervised learning artificial neural network configuration and parameter optimization, supervised learning artificial neural network implementation and performance analysis using spreadsheets, and education satisfaction analysis. In this paper, considering the optimization of negative parameters for the sigmoid neural network and the ReLU neuron artificial neural network, we propose a training method for the four performance analysis results on the parameter optimization of the artificial neural network, and conduct a training satisfaction analysis.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.367-375
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2021
This study developed and applied an artificial intelligence education program as an educational method for increasing computational thinking of elementary school students and verified its effectiveness. The educational program was designed based on the results of a demand analysis conducted using Google survey of 100 elementary school teachers in advance according to the ADDIE(Analysis-Design-Development-Implementation-Evaluation) model. Among Machine Learning for Kids, we use scratch for block-based programming and develop and apply textbooks to improve computational thinking in the programming process of learning the principles of artificial intelligence and solving problems directly by utilizing numerical data. The degree of change in computational thinking was analyzed through pre- and post-test results using beaver challenge, and the analysis showed that this study had a positive impact on improving computational thinking of elementary school students.
The purpose of this study is to prepare primary data for providing smooth and systematic rehabilitation sports services by confirming the opinions of instructors experienced in the field of disability sports before the implementation of Article 15 'Rehabilitation sports' of the 'Act on Guarantee of Right to Health and Access to Health Services for Persons with Disabilities. In-depth interviews were conducted as a research method, and qualitative analysis was conducted on the contents of the interview. The in-depth interview is unstructured, allowing disability sports instructor to freely present their opinions on difficulties experienced while operating the program, necessary matters for rehabilitation sports implementation. We transcribed the recording data of the in-depth interview and coded the opinions through the thematic analysis method among qualitative research methods. As a result, the final 104 opinions were used and classified into 9 categories; rehabilitation sports goal, training rehabilitation sports instructor, evaluation items and educational guidelines, relationships with program participants, facilities utilization, effects, the timing of provision, and doctor roles.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.3
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pp.193-204
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2022
The 2018 Seoul Zero Pay is a policy actively promoted by the government as an economic stimulus package for small business owners and the self-employed who are experiencing economic depression due to COVID-19. However, the controversy over the effectiveness of Zero Pay continues even after two years have passed since the implementation of the policy. Zero Pay is a joint QR code mobile payment service introduced by the government, Seoul city, financial companies, and private simple payment providers to reduce the burden of card merchant fees for small business owners and self-employed people who are experiencing economic difficulties due to the economic downturn., it was attempted in the direction of economic revitalization for the return of alleyways[1]. Therefore, this study intends to draw implications for improvement measures so that the ongoing zero-pay can be further activated and the economy can be settled normally. The analysis results of this study are as follows. First, it shows the effect of increasing the income of small business owners by inducing consumption in alleyways through the economic revitalization policy of Zero Pay. Second, the issuance and distribution of Zero Pay helps to revitalize the local economy and contribute to the establishment of a virtuous cycle system. Third, stable operation is being realized by the introduction of blockchain technology to the Zero Pay platform. In terms of academic significance, the direction of Zero Pay's policies and systems was able to identify changes in the use of Zero Pay through big data analysis. The implementation of the zero-pay policy is in its infancy, and there are limitations in factors for examining the consumer image perception of zero-pay as there are insufficient prior studies. Therefore, continuous follow-up research on Zero Pay should be conducted.
The purpose of this study is to build an oyster outlook model. In particular, by limiting oyster items, it was designed as a partial equilibrium model based on a panel analysis of a fixed effect model on aquaculture facilities. The model was built with a dynamic ecological equation (DEEM) system that considers aquaculture and harvesting processes. As a result of the estimation of the initial aquaculture facilities based on the panel analysis, the elasticity of the remaining facility volume in the previous month was estimated to be 0.63. According to Nerlove's model, the adjustment coefficient was interpreted as 0.31 and the adjustment speed was analyzed to be very slow. Also, the relative income coefficient was estimated to be 2.41. In terms of elasticity, it was estimated as 0.08% in Gyeongnam, 0.32% in Jeonnam, and 1.98% in other regions. It was analyzed that the elasticity of relative income was accordingly higher in non-main production area. In case of the estimation of the monthly harvest facility volume, the elasticity of the remaining facility volume in the previous month was estimated as 0.53, and the elasticity of the farm-gate price was estimated as 0.23. Both fresh and chilled and frozen oysters' exports were estimated to be sensitive to fluctuations in domestic prices and exchange rates, while Japanese wholesale prices were estimated to be relatively low in sensitivity, especially to the exchange rate with Japan. In estimating the farm-gate price, the price elasticity coefficient of monthly production was estimated to be inelastic at 0.25.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.4
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pp.128-136
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2011
To monitor and predict the change of coastal environment according to the construction of Saemangeum sea dyke and the development of land reclamation, we have done real-time and periodic ocean observation and numerical simulation since 2002. Saemangeum coastal environmental data can be largely classified to marine meteorology, ocean physics and circulation, water quality, marine geology and marine ecosystem and each part of data has been generated continuously and accumulated over about 10 years. The collected coastal environmental data are huge amounts of heterogeneous dataset and have some characteristics of multi-dimension, multivariate and spatio-temporal distribution. Thus the implementation of information system possible to data collection, processing, management and service is necessary. In this study, through the implementation of Saemangeum coastal environmental information system using geographic information system, it enables the integral data collection and management and the data querying and analysis of enormous and high-complexity data through the design of intuitive and effective web user interface and scientific data visualization using statistical graphs and thematic cartography. Furthermore, through the quantitative analysis of trend changed over long-term by the geo-spatial analysis with geo- processing, it's being used as a tool for provide a scientific basis for sustainable development and decision support in Saemangeum coast. Moreover, for the effective web-based information service, multi-level map cache, multi-layer architecture and geospatial database were implemented together.
ESG management has garnered significant recognition as a crucial concern across all global industries. Within the logistics sector, there is a growing awareness of the importance of ESG management. However, active engagement in ESG practices remains predominantly confined to large corporations, leaving small and medium-sized logistics companies lagging in their comprehension and implementation of ESG principles. Previous studies have consistently underscored the necessity of establishing ESG management guidelines. Furthermore, there has been a call to determine the relative weights assigned to various ESG implementation evaluation criteria, taking into account the distinctive attributes of each category of logistics company. This study endeavors to ascertain the weightings of ESG implementation evaluation items for different types of logistics companies by employing the Analytic Hierarchy Process (AHP) methodology. The framework of evaluation is based on the evaluation items outlined in prior research, particularly focusing on ESG management guidelines tailored for small and medium-sized logistics companies. The findings of the analysis reveal distinct prioritizations across different sectors within the logistics industry. For maritime logistics companies, the environment emerges as the foremost concern, followed by society, information disclosure, and governance. Conversely, land transportation companies prioritize society, followed by governance, environment, and information disclosure. In the warehousing sector, environment takes precedence, followed by society, information disclosure, and governance. Comprehensive logistics firms, on the other hand, prioritize the environment, followed by information disclosure, society, and governance. Such guidelines are pertinent for regulatory bodies and industry stakeholders seeking to assess ESG practices within these enterprises. Moreover, this research contributes to the body of knowledge available to domestic small and medium-sized logistics companies, aiding them in effectively navigating and implementing ESG management principles.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.116-124
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2020
The advantage of the distance learning universities based on the 4th Industrial Revolution is that anyone can conveniently take lectures anytime, anywhere on the web. In addition, research has been actively conducted on the effect of light color and temperature control upon student performance during online classes. However, research on how the conditions of subjects, lighting colors, and music selection improve the degree of a student's concentration during online lectures has not been completed. To solve these problems in this paper, we have developed automatic analysis system SW for the weak subjects of learners by applying intelligent analysis algorithm, have proposed and simulated music therapy and art therapy. Moreover, It proposed in this paper an algorithm for an automatic analysis system, which shows the weak subjects of learners by adopting intelligence analysis algorithms. We also have presented and simulated a music therapy and art therapy algorithms, based on the blended learning, in order to increase students concentration during lecture.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.173-176
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2005
In this paper, a study on Web-based application using commercial CAE program, ANSYS is performed. Customized analysis, site or user oriented specific analysis, is suitable to user and user's demand who has little experience in structural analysis for specific CAE analysis. Customized analysis methodology using ANSYS Workbench SDK is presented through the web-based application. Case Studies of mobile phone about the implementation of web-based application are also presented as an example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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