As the realization of the 4th industrial revolution is approaching, the paradigm of the corporate work environment is changing to digital, from the traditional work environment. In particular, technologies like RPA(robotic process automation) and chatbot reduce the need for human labor or task by automating simple repetitive tasks, enabling humans to focus on more valuable tasks. In this study, corporates operating expense management services in public cloud computing environments develop a cloud module that simplifies expense report management by grafting robotic process automation and chatbot technology. According to the result of the expert evaluation, the developed system marked 80.3% of satisfaction levels and the highest satisfaction level 94% was confirmed in terms of easy of use. Based on the research result, future research can be suggested to expand the works occurring inside and outside the company to a single RPA environment by additionally linking the work system related to expense management.
Kim, Hyeun Woo;Song, Tae Min;Lee, Hyeong Jun;Jeon, Yongmin;Kwon, Jeong Hyun
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.21
no.2
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pp.11-14
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2022
In this work, we evaluated the Al2O3 film, which was deposited by atomic layer deposition, degraded by exposure to harsh environments. The Al2O3 films deposited by atomic layer deposition have long been used as a gas diffusion barrier that satisfies barrier requirements for device reliability. To investigate the barrier and mechanical performance of the Al2O3 film with increasing temperature and relative humidity, the properties of the degraded Al2O3 film exposed to the harsh environment were evaluated using electrical calcium test and tensile test. As a result, the water vapor transmission rate of Al2O3 films stored in harsh environments has fallen to a level that is difficult to utilize as a barrier film. Through water vapor transmission rate measurements, it can be seen that the water vapor transmission rate changes can be significant, and the environment-induced degradation is fatal to the Al2O3 thin films. In addition, the surface roughness and porosity of the degraded Al2O3 are significantly increased as the environment becomes severer. the degradation of elongation is caused by the stress concentration at valleys of rough surface and pores generated by the harsh environment. Becaused the harsh envronment-induced degradation convert amorphous Al2O3 to crystalline structure, these encapsulation properties of the Al2O3 film was easily degraded.
The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO2 fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.
Evaluation and optimization of tunnel wall convergence (TWC) plays a vital role in preventing potential problems during tunnel construction and utilization stage. When convergence occurs at a high rate, it can lead to significant problems such as reducing the advance rate and safety, which in turn increases operating costs. In order to design an effective solution, it is important to accurately predict the degree of TWC; this can reduce the level of concern and have a positive effect on the design. With the development of soft computing methods, the use of deep learning algorithms and neural networks in tunnel construction has expanded in recent years. The current study aims to employ the long-short-term memory (LSTM) deep neural network predictor model to predict the TWC, based on 550 data points of observed parameters developed by collecting required data from different tunnelling projects. Among the data collected during the pre-construction and construction phases of the project, 80% is randomly used to train the model and the rest is used to test the model. Several loss functions including root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) were used to assess the performance and precision of the applied method. The results of the proposed models indicate an acceptable and reliable accuracy. In fact, the results show that the predicted values are in good agreement with the observed actual data. The proposed model can be considered for use in similar ground and tunneling conditions. It is important to note that this work has the potential to reduce the tunneling uncertainties significantly and make deep learning a valuable tool for planning tunnels.
The purpose of this study was to analyze the deterioration of trail conditions and to obtain information for desirable maintenance and restoration of a trail in Deogyusan National Park. The physical characteristics of a trail were surveyed at a total of 412 sites over 79.8 km length. The average trail degree and width were found to be 14.31° and 1.60 m, respectively, while the average bare trail width was 1.40 m and the average maxim trail depth was 5.66 cm. Major deterioration types of trail were trail deepening (36.6%), rock exposure (33.9%), and root exposure (12.5%) in order of frequency. Deterioration classes of the trail were 0.626 km (0.8%), 3.110 km (3.9%) and 8.935 km (11.2%) for heavily, moderately, and lightly deteriorated, respectively, with a deterioration rate of 12.671 km (15.9%). Compared to other national parks, the ratio damaged trail to the total trail was 15.9%, which is slightly higher than other, including Jirisan National Park 9.6% (2019), Bukhansan National Park 13.6% (2019), Sokrisan National Park 11.7% (2019), Chiaksan National Park 12.3% (2015), and Woraksan National Park 10.5% (2015). The section of trail in Deokyusan National Park where the damage grade is analyzed as "Heavy" should therefore be restored in consideration of the field conditions. In particular, the damage status of the trail is expected to be greatly improved when the trail surface maintenance level is restored.
SO JEONG JANG;RAE SANG PARK;YOUNG HOON CHOI;YONG WOO HWANG
Journal of Hydrogen and New Energy
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v.34
no.2
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pp.100-112
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2023
This study evaluated the contribution of carbon neutrality by calculating the carbon reduction amount and reduction intensity targeting the hydrogen pilot city and applying it to the carbon neutral reduction target. In the building sector, the reduction amount for 2030 was 10.8% on average. In addition, by 2050, the contribution to carbon neutrality of plan A was 14.1% on average, and the contribution to carbon neutrality of plan B was 15.1% on average. In the 2030 reduction amount of the transportation sector, the contribution to carbon neutrality was 138.4% on average. In addition, by 2050, the contribution to carbon neutrality in plan A was 82.5% on average, and the contribution to carbon neutrality in plan B was 74.9%. From the above research results, additional carbon reduction is possible when creating a hydrogen city, so it will be used as a basis of city-level carbon neutral model. It will also be used as a basis for technology development and investment promotion for various hydrogen supply methods in the future.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.239-247
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2023
As an industry that serves as a greater catalyst for social and cultural exchange than any other industry, the tourism industry has a strong responsibility toward sustainable management in economic, social, and environmental respects. However, there is a low level of awareness for ESG(environmental, social, governance), and as of now, only companies whose parent company is a large corporation are interested in ESG. Moreover, tourism companies taking part in ESG only focus on the environmental field of ESG. Thus, the present study attempted to understand the current status of ESG research in the tourism field and, based on this understanding, offer a field of research urgently in need. Based on the research results, the study found that awareness studies on the type of ESG management that stakeholder groups take into consideration must take place in advance in order to understand and develop ESG for the tourism industry. Additionally, ESG evaluation variables that reflect the characteristics of the tourism industry must be developed. Lastly, strategies and techniques that objectively disclose ESG management activities are necessary based on a disclosure strategy presented by GRI(Global Reporting Initiative).
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.319-325
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2023
This study investigates the impact of over-investment on the market value of cash holdings. In addition, this paper examines whether the effect of over-investment on the value of cash holdings differs depending on firms' ownership structure. The results show that increase in over-investment reduces the market value of cash holdings. This suggests that investors perceive that over-investment deteriorates future business performance and generates excessive burdens on future cash flows. As a result, they provide negative evaluation on the market value of cash holdings. In addition, the negative impact of over-investment on the market value of cash holdings is more significant for owner manager firms where managers hold a high level of equity. Such empirical results imply that owner manager firms are more likely to use their cash holdings for private interest, therefore, over-investment reduces the cash value to a greater extent. This study provides empirical evidence that the effect of over-investment on the market value of cash holdings varies depending on the characteristics of firms' ownership structure.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.207-215
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2023
The ship system is complex and advanced, and the operation relationship between each element is very high. So it is necessary to approach it in terms of an overall and integrated system in addition to the traditional sequential approach of finding and removing the direct cause of the accident when analyzing the accident. In this study, it is analyzed the recent fire accidents on ships occurred the Korean terrestrial water using a STAMP methodology that is different from conventional accident analysis techniques. This analysis reviews a range of factors, including safety requirements to prevent fires in ships, inappropriate decisions and actions, situations, equipment defects, and recommendations derived from accident analysis results. Through a comprehensive approach to accident prevention using STAMP, alternative evaluations are presented at the component level within the entire system of ships, and they are systematically used for accident prevention and risk evaluation as well as simple accident analysis.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.5
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pp.1065-1071
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2023
This study compared antioxidant activity through DPPH radical scavenging activity of broccoli extract, low temperature (5℃ or less), and high temperature (50℃ or higher) storage conditions. As a result of the experiment, high DPPH radical scavenging activity of 95.5% was confirmed at 1% concentration of broccoli extract, and antioxidant power was maintained at a high level even under storage conditions due to temperature changes. Even cream containing 5% broccoli extract has been confirmed to maintain safety and stability in both preparation stability, discoloration and odor change, pH, and primary adhesion tests. Through these studies, it has been confirmed that broccoli extract is a safe and effective cosmetic material for the skin through high antioxidant activity and antioxidant power maintenance due to temperature changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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