This paper attempts to analyze the early retirement in the OECD countries and discuss implication of that in the old age policy in Korea. The increase of the early retirement in the almost all OECD countries is a common fact. Especially the rate of early retirement rapidly increased in the 1980s, mostly reflecting the high rate of unemployment and states' policies to reduce it. However, it varies across countries: the unemployment compensation pathway in France, the mixture of social assistance and private insurance in England, VUT in Netherland, the privatization of the early retirement in the U. S., and partial retirement and labor market policy in Sweden. The early retirement in the advanced countries contributes to de-institutionalization and de-standardization in life course model. It resulted in the erosion of the ordinary conception that the retirement was the beginning of the old age. And the last phase of life course became blurred. With respect to the problem of the early retirement, there is a big difference between Korea and the OECD countries. Above all, the retirement age is 55 years in many companies and the public pension is not universalized in Korea. Accordingly the policy for income security of the old age in Korea should be connected with social security policy such as the gradual extension of the retirement age and the expansion of the public pension and labor market policy such as job training for the old age, transformation of the seniority wage system etc.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.427-430
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2002
Recently the subject of "wavelet analysis" has be drawn by both mathematical and engineering application fields such as Signal Processing, Compression/Decomposition, Wavelet-Neural Network, Statistics and etc. Even though its similar to Fourier analysis, wavelet is a versatile tool with much mathematical content and great potential for applications. Especially, wavelet transform uses localizable various mother wavelet functions in time-frequency domain. Therefore, wavelet transform has good time-analysis ability for high frequency component, and has good frequency-analysis ability for low frequency component. Using the discriminative ability is more easy method than other conventional techniques. In this paper, Morlet wavelet transform was applied to discriminate the kind of line fault by acquired data from real power transformation network. The experimental result presented that Morlet wavelet transform is easier,and more useful method than the FFT (Fast Fourier Transform).
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.943-946
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2007
Recently, lots of research are going on relation to Improving the Flexibility through all of construction I industry in that space, materials, structure, construction method, etc. The style , space and pattern of housing have been changing by reason that satisfying change of residential environment at the needs of the times, transformation of future-oriented construction trend and recognition of demand-oriented. Therefore, this study should suggest alternations through comparing and analyzing to construction factor of improving the Flexibility, and then should show direction and guideline for realizing actual a long life housing at the next generation through applicable and various classification examples in apartment housing.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.11
no.6
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pp.508-519
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2006
In solar power system, the height and azimuth of the sun are important parameters which control generated power magnitude. The tracking method that controls the daily generation magnitude according to latitude and longitude using the two axles is often used in the existing sunlight tracking system today. In this two-axle PV track control system, the self-load is concentrated on one FRAME. It is influenced of the regular load, snow load and the wind load, etc. It is difficult to set up the system in the conventional building. This research is a development about the small-scale economy track device of independent load-dispersing solar generation system. The position tracking algorithm is through the new coordinates transformation calculating the height and azimuth of the sun.
A multi-pulse GTO based voltage source converter (VSC) topology together with a fundamental frequency switching mode of gate control is a mature technology being widely used in static synchronous compensators (STATCOMs). The present practice in utility/industry is to employ a high number of pulses in the STATCOM, preferably a 48-pulse along with matching components of magnetics for dynamic reactive power compensation, voltage regulation, etc. in electrical networks. With an increase in the pulse order, need of power electronic devices and inter-facing magnetic apparatus increases multi-fold to achieve a desired operating performance. In this paper, a competitive topology with a fewer number of devices and reduced magnetics is evolved to develop an 18-pulse, 2-level $\pm$ 100MVAR STATCOM in which a GTO-VSC device is operated at fundamental frequency switching gate control. The inter-facing magnetics topology is conceptualized in two stages and with this harmonics distortion in the network is minimized to permissible IEEE-519 standard limits. This compensator is modeled, designed and simulated by a SimPowerSystems tool box in MATLAB platform and is tested for voltage regulation and power factor correction in power systems. The operating characteristics corresponding to steady state and dynamic operating conditions show an acceptable performance.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.2
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pp.70-75
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2016
This paper proposes the constructing method of effective multiplier based on the finite fields in case of P=2. The proposed multiplier is constructed by polynomial arithmetic part, mod F(${\alpha}$) part and modular arithmetic part. Also, each arithmetic parts can extend according to m because of it have modular structure, and it is adopted VLSI because of use AND gate and XOR gate only. The proposed multiplier is more compact, regularity, normalization and extensibility compare with earlier multiplier. Also, it is able to apply several fields in recent hot issue IoT configuration.
Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.
Ha, Tae Min;Cho, Seongwon;Tra, Ngo Luong Thanh;Thanh, Do Chi;Lee, Keeseong
Smart Media Journal
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v.11
no.1
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pp.31-37
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2022
This paper proposes a study on applying signal processing and deep learning for sound recognition that detects sounds commonly heard in daily life (Screaming, Clapping, Crowd_clapping, Car_passing_by and Back_ground, etc.). In the proposed sound recognition, several techniques related to the spectrum of sound waves, augmentation of sound data, ensemble learning for various predictions, convolutional neural networks (CNN) deep learning, and two-dimensional (2-D) data are used for improving the recognition accuracy. The proposed sound recognition technology shows that it can accurately recognize various sounds through experiments.
Baurina, Svetlana;Pashkovskaya, Margarita;Nazarova, Elena;Vershinina, Anna
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.333-339
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2022
The purpose of the article is to identify priority trends of technological innovations and strategic opportunities for using the smart potential to the benefit of the Russian industrial production development in the context of digital transformation. The article substantiates the demand for technological process automation at industrial enterprises in Russia and considers the possibilities of using artificial intelligence and the implementation of smart manufacturing in the industry. The article reveals the priorities of the leading Russian industrial companies in the field of digitalization, namely, an expansion of the use of cloud technologies, predictive analysis, IaaS services (virtual data storage and processing centers), supervisory control, and data acquisition (SCADA), etc. The authors give the characteristics of the monitoring of the smart manufacturing systems development indicators in the Russian Federation, conducted by Rosstat since 2020; presents projected data on the assessment of the required resources in relation to the instruments of state support for the development of smart manufacturing technologies for the period until 2024. The article determines targets for the development of smart technologies within the framework of the Federal Project "Digital Technologies".
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.453-459
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2022
This study attempted to explore the realization and research direction of a successful metaverse environment in the future by analyzing international research trends of the metaverse using topic modeling. A total of 208 papers among WoS and ScienceDirect papers using metaverse as keywords were selected, and quantitative frequency analysis and topic modeling were performed. As a result, it was confirmed that research has rapidly increased after 2022. The main keywords of the research topics were 'second', 'life', 'learning', 'reality', 'metaverse', 'virtual', 'blockchain', 'nft', 'medical', 'avatar', etc. The topic keywords 'Second life & Education' and 'Virtual Reality & Medical' accounted for a large proportion of 57%, followed by 'Blockchain & Cryptocurrency', 'Avatar & Interaction', and 'Sensing and Device'. As a result of semantic analysis, current metaverse research is focused on application and utilization, and research on underlying technologies and devices is also active. Therefore, it is necessary to identify the commonalities and differences between domestic and foreign studies, and to study the application method considering the domestic environment. In addition, new jurisprudence research is more necessary along with predicting new problems. It is expected that the results of study will provide the right research direction for domestic researchers in the era of digital transformation and contribute to the realization of a digital society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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