During the last decade, Los Angeles Koreatown experienced unprecedented changes transforming it from an immigrant ethnic enclave into a transnational economic space. Alongside of the city government's redevelopment plans and local Korean Americans' grass-root efforts to regenerate Koreatown, transnational Korean actors have aggressively invested in property as well as business sectors. However, despite these multi-scaled geographic transitions, Koreatown remains one of the poorest and most crime-infested inner-city communities in the City of Los Angeles. This paper, based on a 'place-based' bottom-up approach, investigates contradictory geographies of Koreatown in which multi-scaled network of hegemonic transnational, urban and local development actors has developed representational, unlived economies. This research points out that the recent urban regeneration of Koreatown has not only excluded but also exploited local community members such as transnational Korean/Latino workers in the area. This paper conclusively suggests that the sustainable future of Koreatown's development would stem from place-based community consciousness that crisscrosses racial and ethnic boundaries.
Ullah, Mohammad Hasmat;Park, Sung-Soon;Nob, Jaechun;Kim, Gyeong Hun
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.2
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pp.109-119
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2015
The interaction between wireless sensors such as Internet of Things (IoT) and Cloud is a new paradigm of communication virtualization to overcome resource and efficiency restriction. Cloud computing provides unlimited platform, resources, services and also covers almost every area of computing. On the other hand, Wireless Sensor Networks (WSN) has gained attention for their potential supports and attractive solutions such as IoT, environment monitoring, healthcare, military, critical infrastructure monitoring, home and industrial automation, transportation, business, etc. Besides, our virtual groups and social networks are in main role of information sharing. However, this sensor network lacks resource, storage capacity and computational power along with extensibility, fault-tolerance, reliability and openness. These data are not available to community groups or cloud environment for general purpose research or utilization yet. If we reduce the gap between real and virtual world by adding this WSN driven data to cloud environment and virtual communities, then it can gain a remarkable attention from all over, along with giving us the benefit in various sectors. We have proposed a Pub/Sub-based sensor virtualization framework Cloud environment. This integration provides resource, service, and storage with sensor driven data to the community. We have virtualized physical sensors as virtual sensors on cloud computing, while this middleware and virtual sensors are provisioned automatically to end users whenever they required. Our architecture provides service to end users without being concerned about its implementation details. Furthermore, we have proposed an efficient content-based event matching algorithm to analyze subscriptions and to publish proper contents in a cost-effective manner. We have evaluated our algorithm which shows better performance while comparing to that of previously proposed algorithms.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.387-393
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2022
The article reflects short-term perspectives on the use of information and communication technologies in the training of teachers for higher education. Education is characterized by conservatism, so aspects of systematic development of the industry are relevant to this cluster of social activity. Therefore, forecasting the introduction of innovative elements of ICT training is in demand for the educational environment. Forecasting educational trends are most relevant exactly in the issues of training future teachers of higher education because these specialists are actually the first to implement the acquired professional skills in pedagogical activities. The article aims to consider the existing potential of ICT-based learning, its implementation in the coming years, and promising innovative educational elements that may become relevant for the educational space in the future. The tasks of scientific exploration are to show the optimal formats of synergy between traditional and innovative models of learning. Based on already existing experience, extrapolation of conditions of educational process organization with modeling realities of using information and communication technologies in various learning dimensions should be carried out. Educational trends for the next 3 years are a rather tentative forecast because, as demonstrated by the events associated with the COVID-19 pandemic, the socio-cultural space is very changeable. Consequently, the dynamism of the educational environment dictates the need for a value-based awareness of the information society and the practical use of technological advances. Thus, information and communication technologies are a manifestation of innovative educational strategies of today and become an important component along with traditional aspects of educational process organization. Future higher education teachers should develop a training strategy taking into account the expediency of the ICT component.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.309-315
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2021
The purpose of the article is to analyze the functioning of economic systems in the context of the development of their potential in a circular economy. It is determined that the functioning of economic systems to ensure their sustainability should meet modern challenges and provide for the formation of competitive institutional architecture, the introduction of structural and regulatory innovations, the transition to an innovative model of development. The specific principles of functioning of economic systems include openness, nonlinearity, multivectority, dynamism, emergence, uncertainty about the development of economic processes. It is substantiated that the linear nature of development and equilibrium are not dominant in the functioning of economic systems, and increasing the level of economic efficiency should go hand in hand with minimizing the activities of enterprises, which necessitates the use of circular economy. The main prerequisites for the transition to a circular economy are analyzed. It is determined that the basic concept of the circular economy involves the development of a system of production and consumption, which is based on processing, reuse, repair, product sharing, change of consumption patterns and new business models and systems. The main elements of the circular economy include: a closed cycle, the use of renewable energy sources, systems thinking. The correlation of the principles of sustainable development and the peculiarities of the application of the circular economy is analyzed. It is determined that the circular economy contrasts with the traditional linear economic model, which is based on the model of "take-do-consume-throw away". The advantages and disadvantages due to the use of the principles of circular economy are given. Based on the study, steps are identified to accelerate the transition from a linear economy to a circular economy.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.47
no.2
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pp.155-167
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2024
Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor's item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.6
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pp.28-39
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2010
The study aims at offering a solution to the problems of transmission delay and data throughput decrease as the number of contending On-Board Units (OBU) increases by applying CSMA medium access control protocol based upon IEEE 802.11p. In a competition-based medium, contention probability becomes high as OBU increases. In order to improve the performance of this medium access layer, the author proposes EDCA which a adaptive adjustment of the Contention Windows (CW) considering traffic density and data type. EDCA applies fixed values of Minimum Contention Window (CWmin) and Maximum Contention Window (CWmax) for each of four kinds of Access Categories (AC) for channel-specific service differentiation. EDCA does not guarantee the channel-specific features and network state whereas it guarantees inter-AC differentiation by classifying into traffic features. Thus it is not possible to actively respond to a contention caused by network congestion occurring in a short moment in channel. As a solution, CWminAS(CWmin Adaptation Scheme) and ACATICT(Adaptive Contention window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic) are proposed as active CW control techniques. In previous researches, the contention probabilities for each value of AC were not examined or a single channel based AC value was considered. And the channel-specific demands of IEEE 802.11p and the corresponding contention probabilities were not reflected in the studies. The study considers the collision number of a previous service section and the current network congestion proposes a dynamic control technique ACCW(Adaptive Control of Contention windows in considering the WAVE situation) for CW of the next channel.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.9
no.6
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pp.47-64
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2014
Considering the network externality and spill-over effects, this paper constructs the theoretical model for analyzing the financial policies focusing on the credit guarantee system for Creative Economy, which has been set as the new policy paradigm for the Korean Economy. The analytical results show that it is as much as important to improve the efficiency of the financial markets and construct the infrastructure for reducing the information asymmetry problem which would be more serious in the creative finance. Although it is important to fill the gap due to the market failure it is also crucial to construct the appropriate financial schemes for the various stages of the innovative firms growth. Without these, the impacts of current public funding policies may crowd out the amount of private market funds for the innovative firms or reduce the possibility of commercialization of new technologies in these firms. Based on the evaluation of current related public policies from the perspectives of creative finance, we imply that the current financial policies appear to be quantity oriented not the quality based. Although the policy goals would be appropriately set for vitalizing the Creative Economy in Korea, they appear to be still unsuccessful to address the information asymmetry issue which is the major concern in vitalizing the creative economy. Thus we emphasize the market friendly policies, risk-sharing between the various market participants, revitalizing the relationship banking and efficient management of credit guarantee system in Korea based on the analytical model as well as the evaluation of related policies regarding the creative economy.
This study proposes a Korean sentimental analysis algorithm that utilizes a letter-unit embedding and convolutional neural networks. Sentimental analysis is a natural language processing technique for subjective data analysis, such as a person's attitude, opinion, and propensity, as shown in the text. Recently, Korean sentimental analysis research has been steadily increased. However, it has failed to use a general-purpose sentimental dictionary and has built-up and used its own sentimental dictionary in each field. The problem with this phenomenon is that it does not conform to the characteristics of Korean. In this study, we have developed a model for analyzing emotions by producing syllable vectors based on the onset, peak, and coda, excluding morphology analysis during the emotional analysis procedure. As a result, we were able to minimize the problem of word learning and the problem of unregistered words, and the accuracy of the model was 88%. The model is less influenced by the unstructured nature of the input data and allows for polarized classification according to the context of the text. We hope that through this developed model will be easier for non-experts who wish to perform Korean sentimental analysis.
Emerging hotspot and trendy areas are formed into alleys and blocks with the help of viral effects among social network services (SNS) users called "Golmogleo." These users search for every corner of the alleys to share and promote their own favorite places through SNS. An analysis of hot places is limited if it is only based on macroeconomic indicators such as commercial area data published by national organizations, large-scale visiting facilities, and commuter figures. Careful analyses based on consumers' actual activities are needed. This study develops a "social big data analysis methodology" using Instagram data, which is one of the most popular SNSs suitable to identify recent consumer trends. We build a spatial analysis model using Local Moran's I. Results show that our model identifies new trend zones on the basis of posting data in Instagram, which are not included in the commercial information prepared by national organizations. The proposed analysis methodology enables better identification of the latest trend areas formulated by SNS user activities. It also provides practical information for start-ups, small business owners, and alley merchants for marketing purposes. This analytical methodology can be applied to future studies on social big data analysis.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2359-2364
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2011
E-commerce is a kind of trade type between buyers and sellers rely on computer networks. Carried out according to certain standards of various business activities. e-commerce is based on modern information technology and network technology, financial electronic collection, management, information technology, business and trade information networks into one, aimed at logistics, capital flow and information flow of harmony and unity of the new trade, trade activities of the entire process, electronic, networking and digital. E-commerce has brought to the traditional ways of trading a huge impact, led to changes in economic structures, is a business revolution in the way and is recognized internationally as the 21st century is an important driver of economic development compared to current traditional companies. In this material, we first consider the current problem, analyze particular characteristics of clothing shopping mall to increase the purchasing power of customer. For these reasons, we describe the process for building the clothing site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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