Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.26
no.4
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pp.39-52
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2022
The purpose of this study was to examine the workday leisure time of dual-income fathers and mothers with preschool children. Data were gathered from the Statistics Korea Life Time Surveys from 2004(y1) and 2019(y2) (n=2,697). Life time was composed of three types(inevitable time, compulsory time, and leisure time) and leisure time was categorized into 11 activities(voluntarism, participation, social relationships, religion, rituals, culture and tourism, sports, game and play, media, rest, and others) to investigate gender differences and time effects. The major results were as follows: First, both working fathers and mothers with preschool children spent less inevitable time, more compulsory time, and less leisure time, than other adult group. Second, fathers spent more time on 10 leisure activities except religion in y1, and on all activities than mothers in y2. In y2, less time on three activities(social relationships, rituals, and media) for both fathers and mothers, less time on religion for mothers only, more time on two activities(participation, game and play) for both groups were spent than y1. Third, in the regression analysis of fathers' and mothers' leisure time on three leisure activities(sports, game and play, and media) with a distinct pattern from leisure time for adult group between y1 and y2, socioeconomic variables and lifetime variables showed different effects by gender and waves. Based on the results, family policy and programs to improve the work-life balances of working fathers and mothers discussed.
This study introduced the concept of 'Media-content repertoire', which indicates the set of favorite media-content combinations of media users and extracted five media user types based on those combinations. We used the range of media(i.e., smartphone, tablet, PC, and TV) and entertainment content(i.e., movie, broadcasting, music, and game) for the analysis. Also, we investigated the differences between those types including demographic variables, individual characteristics, and content buying behavior and we found that statistically significant differences exist among them. Those include 'non-user'(i.e., lower level of media use), 'screen user'(i.e., 50s, TV-centered media use), 'variety seeker'(i.e., 20s. heavy public transport user), 'selective focus'(i.e., 20,30s, movie&broadcasting-centered media use), and 'heavy user'(i.e., high level of media use and consumption). The results provide both academic implications(e.g., extension of media repertoire concept) and practical implications(e.g., direction to the target marketing for each user type).
The purposes of this study were to identify Avatar benefits and characteristics of Avatar users. Avatars are imaginary characters that people use to represent themselves in the Cyber. The number of Netizens who want to consume avatars is increasing. It is necessary to understand about the consumption behavior of the Netizens who use Avatars. These data comes from Pollever Research Company in Korea on Oct. 2003. The factor Analysis of the data resulted in five factors that contribute to Avatar Benefits: uniqueness, response, assurance, self-expression, proxy satisfaction and affirmative. And we have found out meaningful themes, showing psychological experiences, purchasing strategies and repurchasing behavior of Avatars in the process of the consumption. The results showed a significant affect on each factor of the benefits and multiful regression analysis. Affirmative response was affected by self-esteem, fashion leadership and conspicuous value. So many Netizens were using unlimited purchasing coupons, exchanging Avatars and buying-selling-buying. Strategies for obtaining involved purchasing Avatars in order to get game points. The reason why Hangame site was No.1 of Avatar site in Korea. We have found out that Netizens needed to repurchase Avatars. Because they wanted to maintain positive psychological experiences in Avatar consumption.
LOD is a widely used technique in 3D game and animation to represent large 3D data sets smoothly in real-time. Most LOD algorithms use a binary tree to keep the ancestor information. A new algorithm proposed in this paper, however, do not keep the ancestor information, thus use the less memory space and rather increase the rendering performance. To verify the efficiency of the proposed algorithm, performance comparison with ROAM is conducted in real-time 3D terrain navigation. Result shows that the proposed algorithm uses about 1/4 of the memory space of ROAM and about 4 times faster than ROAM.
Objective In Korea, online board games, such as "flower cards," are played using virtual money. In contrast, Internet-based gambling (ibGambling) concerns the use of real money to gamble online. We hypothesized that online board gamers using virtual money show less risky behaviors than do gamblers who use real money, and that, in regard to psychological aspects, online board gamers are less depressed and more introverted than online gamblers are. Methods For this study, 100 online board gamers, 100 ibGamblers, 100 offline gamblers (offGamblers), and 100 age- and sex-matched healthy controls were recruited by an online research company. Gambling behavior and self-efficacy were assessed using the Korean Gambling Behavior Scale-high/low factors (KGBS-H/L) and the Gambling Abstinence Self-efficacy Scale (GASS). Additionally, introversion, depression, and mania tendency were assessed. Results Online board gamers had good intentions gaming, as evidenced by their higher KGBS-L scores than ibGamblers and offGamblers, and they showed less risky behaviors, as evidenced by their lower KGBS-H scores than offGamblers. Additionally, online board gamers were less introverted than ibGamblers and less depressed than offGamblers. Conclusion Online board gaming could be a gateway to the world of gambling (ibGambling or OffGambling). However, the higher tendency of online board gamers to engage in good intentioned gaming could help prevent online board gaming from progressing to online or offline gambling.
In 2021, AI basics were introduced in the high school curriculum. There are many worries that the problem of utilization-oriented education will be repeated with the introduction of artificial intelligence education rather than the principles that occurred when ICT was applied to education in the past. Most of the existing AI education platforms focus only on the use of AI. For artificial intelligence education of middle school students, there are difficulties in learning about the process by which artificial intelligence derives results and learning the principles of artificial intelligence algorithms. Recently, as the educational application of metaverse has become a hot topic, research has been started to improve learning achievement by arousing students' immersion and interest. This research developed educational game contents about decision tree algorithm using metaverse as educational contents that can be used in middle school AI education. By applying games to education, it was intended to increase students' interest and immersion in artificial intelligence, and to increase educational effectiveness. In this paper, the educational effectiveness, difficulty, and level of interest were analyzed for pre-service teachers regarding the developed game content. Based on this, a future principle-oriented artificial intelligence education method was suggested.
Drones, which have rapidly grown along with the 4th industrial revolution, spread over industries and also widely used for military purposes. In recent wars in Europe, drones are being evaluated as a game changer on the battlefield, and their importance for military use is being highlighted. The Republic of Korea Army also planned drone-bot systems including various drones suitable for echelons and missions of the military as future defense forces. The keyword of these drone-bot systems is autonomy by artificial intelligence. In addition, common use of operating platforms is required for the rapid development of various types of drones. In this paper, we propose software framework that applies diverse artificial intelligence technologies such as multi-agent system, cognitive architecture and knowledge-based context reasoning for mission autonomy and common use of military drones.
Kim, Suk-Dong;Hong, Seong-Soo;Shin, Chwa-Cheul;Woo, In-Sung;Kang, Heung-Soon
Journal of Korea Game Society
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v.7
no.2
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pp.83-90
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2007
One result of the trend towards globalization is an increased number of projects that focus on natural language processing. Automatic speech recognition (ASR) technologies, for example, hold great promise in facilitating global communications and collaborations. Unfortunately, to date, most research projects focus on single widely spoken languages. Therefore, the cost to adapt a particular ASR tool for use with other languages is often prohibitive. This work takes a more general approach. We propose an International Phoneticizing Engine (IPE) that interprets input files supplied in our Phonetic Language Identity (PLI) format to build a dictionary. IPE is language independent and rule based. It operates by decomposing the dictionary creation process into a set of well-defined steps. These steps reduce rule conflicts, allow for rule creation by people without linguistics training, and optimize run-time efficiency. Dictionaries created by the IPE can be used with the speech recognition system. IPE defines an easy-to-use systematic approach that can obtained 92.55% for the recognition rate of Korean speech and 89.93% for English.
A smart grid is a modernized electrical grid that uses information about the behaviors of suppliers and consumers in an automated fashion to improve the efficiency, reliability, economics, and sustainability of the production and distribution of electricity. In the operation of a smart grid, demand side management (DSM) plays an important role in allowing customers to make informed decisions regarding their energy consumption. In addition, it helps energy providers reduce peak load demand and reshapes the load profile. In this paper, we propose a new DSM scheduling scheme that makes use of the day-ahead pricing strategy. Based on the Rubinstein-Stahl bargaining model, our pricing strategy allows consumers to make informed decisions regarding their power consumption, while reducing the peak-to-average ratio. With a simulation study, it is demonstrated that the proposed scheme can increase the sustainability of a smart grid and reduce overall operational costs.
This study deals with the design of the mechanism in which demand response (DR) resources are traded in the power generation market. In general, a DR aggregator (DRA), which extends DR resources and provides technical support, is central to this mechanism. In this study, power users, called DR customer (DRC), participate in load reduction and are also modeled to participate directly in DR-related bidding. The DRA provides incentives to the DRC, indirectly impacting the market, and the DRC use the bid parameters strategically. We present the conditions for finding Nash Equilibrium (NE) in game problems of various participants including market operators, and analyze the characteristics of DRA and DRC related models. It also analyzes the impact of the participants on the market according to various types of competition and coalitions between DRA and DRC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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