In recent years, due to the continuous density and urbanization of space, the expansion of awareness of rights, the need for landscape conservation, and the development of construction technology, the conventional flat land use has been deviated from the conventional flat land use, and the transmission line, urban railway, parking lot, communal district, underground shopping mall, pipeline, etc. Although 3D spatial activities are carried out in the form of 3D space, there are considerable difficulties in administration to manage the 3D use of land due to the inadequacy of related regulations. In this background, for the administration that can manage Sectional Superficies, which is a representative case of 3D spatial use of parcels, which is a registered unit of land, first, the law on the establishment and management of spatial information, and cadastral re-examination from the legal and institutional aspects Standardization of 3D space registration through amendments to the Special Act, etc. and the formation of consensus among related departments. Second, in technical and administrative aspects, the registration of Sectional Superficies based on cadastral survey results, establishment of a platform for integrated management of location and attribute data, and registration method was found to be in need of improvement. As suggested in this study, by registering and managing Sectional Superficies, it is possible to manage various 3D land use of not only ground space or surface space but also underground space. It is expected to be able to register and manage lot-based 3D land use efficiently.
Artificial intelligence, which is developing as the core of an intelligent information society, is bringing convenience and positive life changes to humans. However, with the development of artificial intelligence, human rights and property are threatened, and ethical problems are increasing, so alternatives are needed accordingly. In this study, the most controversial artificial intelligence ethics problem in the dysfunction of artificial intelligence was aimed at researching and developing artificial intelligence ethical measurement indicators to protect human personality rights and property first under artificial intelligence ethical principles and components. In order to research and develop artificial intelligence ethics measurement indicators, various related literature, focus group interview(FGI), and Delphi surveys were conducted to derive 43 items of ethics measurement indicators. By survey and statistical analysis, 40 items of artificial intelligence ethics measurement indicators were confirmed and proposed through descriptive statistics analysis, reliability analysis, and correlation analysis for ethical measurement indicators. The proposed artificial intelligence ethics measurement indicators can be used for artificial intelligence design, development, education, authentication, operation, and standardization, and can contribute to the development of safe and reliable artificial intelligence.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.32
no.3
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pp.231-241
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2022
Objectives: The purpose of this study is to evaluate the input status of exposure-related information in the working environment monitoring database (WEMD) and special health examination database (SHED) for the construction of a national exposure surveillance system. Methods: The industrial and process code input status of WEMD and SHED for 21 carcinogens from 2014 to 2016 was compared. Data from workers who performed both work environment monitoring and special health examinations in 2019 and 2020 were extracted and the actual status of input of industrial and process codes was analyzed. We also investigated the cause of input errors through a focus group interview with 12 data input specialists. Results: As a result of analyzing WMED and SHED for 21 carcinogens, the five-digit industrial code matching rate was low at 53.5% and the process code matching rate was 19% or less. Among the data that simultaneously conducted work environment monitoring and special health examination in 2019 and 2020, the process code matching rate was very low at 18.1% and 5.2%, respectively. The main causes of exposure-related data input errors were the difference between the WEMD and SHED process code input systems from 2020, the number of standard process and job codes being too large, and the inefficiency of the standard code search system. Conclusions: In order to use WEMD and SHED as a national surveillance system, it is necessary to simplify the number of standard code input codes and improve the search system efficiency.
Achievement at university is recognized in a comprehensive sense as the level of qualitative change and development that students have embodied as a result of their experience in university education. Therefore, the academic achievement of university students will be given meaning in cooperation with the historical and social demands for diverse human resources such as creativity, leadership, and global ability, but it is practically an indicator of the outcome of university education. Measurement of academic achievement by such credits involves many problems, but in particular, standardization of academic achievement by credits based on evaluation methods, contents, and university rankings is a very difficult problem. In this study, we present a model that uses machine learning techniques to predict whether or not academic achievement is excellent for D-University graduates. The variables used were analyzed using up to 96 personal information and bachelor's information such as graduation year, department number, department name, etc., but when establishing a future education course, only the data after enrollment works effectively. Therefore, the items to be analyzed are limited to the recommended ability to improve the academic achievement of the department/student. In this research, we implemented an academic achievement prediction model through analysis of core abilities that reflect the philosophy, goals, human resources image, and utilized machine learning to affect the impact of the introduction of the prediction model on academic achievement. We plan to apply the results of future research to the establishment of curriculum and student guidance conducted in the department to establish a basis for improving academic achievement.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.3
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pp.73-91
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2022
For everyone, books are not only a passage to break down temporal and spatial barriers, but also a passport to the world. However, books are neither a passage nor a passport for persons with print disabilities. They are suffering from a severe book famine, with only 1-7% of alternative materials in accessible formats. The Marrakesh Treaty is an international agreement promoted by the WBU and WIPO to reduce such access gaps and inequalities. Accordingly, this study intensively analyzed and linked the global book famine and the Marrakesh Treaty for the persons with print disabilities including the blind and visually impaired, and suggested strategic tasks and implementation plans to strengthen the services of the disabled in domestic libraries. The government and libraries should concentrate all their competencies on improving awareness, inducing standardization of alternative materials in the publishing industry, amending and supplementing the copyright act and related laws, strengthening the digital file collection and service of the National Library for the disabled, and developing and applying library guidelines to implement the Marrakesh Treaty. This is because if food supports the body of the disabled, reading fosters their spirit. In order to solve the global book famine for persons with print disabilities, it is necessary to improve the publishing industry's cartels, copyright holders' barricades, and the weak platform of the library industry. All copyright holders, publishers, and libraries should participate in reducing the 95% gap in access between non-disabled and disabled people. That is the mantra of the book famine.
Air pollution-related diseases are escalating worldwide, with the World Health Organization (WHO) estimating approximately 7 million annual deaths in 2022. The rapid expansion of industrial facilities, increased emissions from various sources, and uncontrolled release of odorous substances have brought air pollution to the forefront of societal concerns. In South Korea, odor is categorized as an independent environmental pollutant, alongside air and water pollution, directly impacting the health of local residents by causing discomfort and aversion. However, the current odor management system in Korea remains inadequate, necessitating improvements. This study aims to enhance the odor management system by analyzing 1,010,749 data points collected from odor sensors located in Osong, Chungcheongbuk-do, using an Ensemble-Based Multi-Region Integrated Odor Concentration Prediction Model. The research results demonstrate that the model based on the XGBoost algorithm exhibited superior performance, with an RMSE of 0.0096, significantly outperforming the single-region model (0.0146) with a 51.9% reduction in mean error size. This underscores the potential for increasing data volume, improving accuracy, and enabling odor prediction in diverse regions using a unified model through the standardization of odor concentration data collected from various regions.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.2
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pp.18-25
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2017
In computer science, an encoding is a standardization of converting information to one format for audio, video or text. Therefore, the encoding information of the data should be known to open and read it and there are algorithms detecting encoder of the data. However, some informations of data could be disappeared by packet loss when transmitted on network, especially, if the data is snatched by packet sniffing or eavesdropping from wireless communications. In this paper, we improve the performance of encoding detection algorithm of 'uchardet' program for multi-byte encoded data with errors based on bit-shift algorithm. To simulate the performance, we generated Korean and Japanese text data with errors that is removed some random bits at random positions. Then the detection algorithm are tested using the data and 'uchardet-bitshift' showed better performance than 'uchardet'. When Korean texts are used, 'uchardet' could detect perfectly with ≤0.005% errors but it showed 0% detection rate with ≥1% errors while 'uchardet-bitshift' detected perfectly with ≤0.05% errors and it showed correct detection cases with ≥1% errors. Japanese texts with errors tend to report falsely as Chinese encoding because Japanese texts include lots of Chinese characters. As a results, we improved encoding detection algorithms by applying bit shift operation.
This paper analyzed changes in population mobility characteristics based on emergency disaster messages related to wildfires that occurred in 2022, using mobile data. The primary wildfires under analysis are the ones that occurred in Donghae City and Miryang City. Donghae City sent a total of six evacuation messages in response to the wildfire incidents, and all of the message contents specified particular evacuation locations. As a result, it was analyzed that there was a significant impact on changes in population mobility characteristics. On the other hand, in the case of Miryang City, a total of five evacuation messages were sent during the wildfire period, but not all messages specified a clear evacuation location,such as "A safe place". As a result, it was observed that there was minimal change in population mobility due to the lack of clear evacuation locations specified in the messages. These analysis results suggest the need for institutional improvements such as the standardization and specification of emergency alert message content when wildfires or similar disasters occur in different regions.
Woenhyung Lee;Hyeonjun Woo;Yunhee Han;Seungkwan Choi;Jungho Jo;Byeonghyeon Jeon;Wonbae Ha;Junghan Lee
Journal of Korean Medicine Rehabilitation
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v.33
no.4
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pp.31-44
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2023
Objectives The purpose of this study is to check the research trends of pharmacopuncture treatment in nerve entrapment syndrome, identify specific techniques, identify which pharmacopuncture are used, and provide directions for future research. Methods This study was conducted based on the five steps suggested by Arksey and O'Malley. We searched five domestic databases (Research Information Sharing Service, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Korean studies Information Service System, Science ON, and KMBASE) and identified studies with key search terms like "nerve entrapment" And "pharmacopuncture" until June 23, 2023. Results Twenty-nine studies were finally selected. among them, 25 papers were non-comparative studies (86.2%). The most common disease was carpal tube syndrome (n=10). All the investigated studies were treated by injecting pharmacopuncture into the pathway of the entraped nerve. The depth of pharmacopuncture injection was mentioned only in 13 studies. As for the pharmacopuncture used, sweet bee venom was 8 studies and bee venom was 6 studies, and about half of the pharmacopuncture manufactured with Bee venom as the main component accounted for. Conclusions This study is a scoping review of the pharmacopuncture treatment for nerve entrapment, which was first conducted in Korea. The treatment is mainly performed on the path way of the entraped nerve. After that, it is necessary to study the standardization of the specific technique method of pharmacopuncture and the uniformity of evaluation criteria.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.27
no.1
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pp.41-51
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2024
If an underground accident occurs, the cause must be quickly identified and human and material damage reduced. The Underground Accident Investigation Committee is responsible for identifying the causes of accidents and preparing response plans to prevent similar accidents from occurring in the future. The law stipulates that the Underground Accident Investigation Committee can operate from a minimum of 6 months to a maximum of 9 months after an accident occurs. However, the operation schedule of the Underground Accident Investigation Committee seems difficult to cite the accident investigation report to the construction project currently in progress at the same time project. In this study, the Underground Accident Investigation Committee seeks to establish a strategy for developing technology that can shorten data collection and analysis, which previously took 3 months, to less than 1 month. As a result of the research, five areas of technology development identified, ground data collection and transmission technology, ground safety data generation technology, digital twin-based underground safety analysis and visualization technology, digital twin-based geo-ambulance construction and operation technology, and digital twin-based geo-ambulance standardization and legal system. research was able to be conducted. If the proposed technology is developed, it is expected to contribute to reducing accident scenes through faster decision making than before.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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