Social network services are increasingly being used in organizational settings to improve relationships among employees and enhance prospects for information exchange and cooperative work. Social Networking Service(SNS) has deeply penetrated organizational job settings, influencing multiple aspects of employee's life. This study is designed to explore the impact of SNS engagement on the job performance mediated as team cooperation and decision making quality effects. Data were collected from 146 employees who use organizational SNS in there company. Factor analysis and structural equation method are employed. Results from a survey accompanied by the substantial impacts of organizational employee's social networking engagement on social learning processes and outcomes. SNS engagement not only directly influences organizational employee's job performance, but also helps their team cooperation and decision making quality from others and adapt to organizational culture, both of which play prominent roles in improving their job performance.
The study was conducted to obtain some basic information to establish the system of performance-tests and selection of honeybee queens(Apis mellifera) under Korean circumstances, Colony performances were tested with thirty colonies of Apis mellifera at two apiaries in Taegu, Korea from September, 1988 to August 1989. The results of performance-testing on the colonies are summarized as follows : The colony weight measured before wintering was averaged $23.6{\pm}1.90kg$ and the colony weight was decreased by $2.9{\pm}0.82kg$ in average during winter season. Thirteen colonies were entered in two story hive from thirty single box colonies from April 17 to May 5, 1989 with increase of bee population and, consequently, the ability of enter-supers of the colonies apperared to be low. The ability of collecting pollen was measured to be $14.8{\pm}2.15gr$ per colony during 24 hours in April, and the number of swarm cells was counted $12.5{\pm}3.43$ cells per colony in aveage. Tendency to use propolis appeared to be moderate, and the number of returning foragers for a minute per colony was counted $108.7{\pm}18.31$ bees in average. Brood area was measured $2,464{\pm}628,67cm^2$ per colony in the post nectar flow season of acasia, and 30.8 percent of the colonies appeared to be infected with chalkbrood disease, The amount of honey production was $14.9{\pm}8.49kg$ per colony, which was harvested two times during the main nectar flow season of acasia.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.2
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pp.713-720
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2013
The objectives of this study are to identify whether the small area variation also exists in the oriental medicine and, if it exists, what causes, to expand our boundary of research interests on the small area variation observed at the western medicine toward the oriental medicine as one of the fundamental research foundations and to provide any fundamental findings from this study results to the healthcare politicians to promote consumer's rational behaviors for the use of healthcare. This study analyzed the health insurance claim data (2010, 2011) which were the patients of western medicine and the outpatients of the oriental medicine with the top 10 most frequent diseases and looked into the variation of healthcare utilization among the areas after grouping resident area into an 86-area category. The study result shows that the small area variation was also observed at the part of the oriental medicine in which the characteristics of patients critically affect the healthcare expenditure per visit day rather than those of providers and the characteristics of both patients and providers equally affect the healthcare expenditure per patient. Therefore, this study suggests that government set up healthcare policies on the standardization of oriental medicine to prevent its over-utilization and unmet need, enforcing the roles of oriental medicine in the markets, enhancing the appropriate health care utilization, and expanding provision and sharing the health care information to reduce unnecessary health care utilization.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.11
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pp.294-304
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2019
Abstract Greenhouse Gas (GHG) emissions from agriculture and forestry sources in the energy sector have been estimated based on a top-down approach, which is an efficient way to estimate GHG emissions with the limited number of emission factors and activity data. On the other hand, for GHG abatement policies, more detailed information and data on GHG emissions are required. This study discusses how to improve the estimates of GHG emissions from the agricultural and forestry sources in the energy sector. To this end, this paper reviews the current estimation method of GHG emissions and presents three suggestions to enhance the current method. First, the development of country specific emission factors and corresponding activity data is proposed based on the 2006 IPCC Guidelines, National Greenhouse Gas Inventory Reports from other countries, and Domestic Statistics. Second, the uncertainty in CO2 emissions from agriculture in energy sector based on 2006 IPCC Guidelines is estimated, and ways of reducing the uncertainty in CO2 emissions are suggested. Finally, a potential way to reflect the GHG emissions from the use of renewable energy is suggested.
Park, Ji-Young;Suh, Ji-Hyun;Kim, Sung-Hee;Rhee, Seon-Min;Kim, Myoung-Hee
The KIPS Transactions:PartA
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v.15A
no.3
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pp.141-149
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2008
In this research we present a novel method which combines and visualizes the design model and the FDM-based simulation result of solidification. Moreover we employ VR displays and visualize stereoscopic images to provide an effective analysis environment. First we reconstruct the solidification simulation result to a rectangular mesh model using a conventional simulation software. Then each point color of the reconstructed model represents a temperature value of its position. Next we map the two models by finding the nearest point of the reconstructed model for each point of the design model and then assign the point color of the design model as that of the reconstructed model. Before this mapping we apply mesh subdivision because the design model is composed of minimum number of points and that makes the point distribution of the design model not uniform compared with the reconstructed model. In this process the original shape is preserved in the manner that points are added to the mesh edge which length is longer than a predefined threshold value. The implemented system visualizes the solidification simulation data on the design model, which allows the user to understand the object geometry precisely. The immersive and realistic working environment constructed with use of VR display can support the user to discover the defect occurrence faster and more effectively.
A new architecture called SAN(Storage Area Network) was developed in response to the requirements of high availability of data, scalable growth, and system performance. In order to use SAN more efficiently, most of SAN operating softwares support storage virtualization concepts that allow users to view physical storage devices attached to SAN as a large volume virtually h logical volume manager plays a key role in storage virtualization. It realizes the storage virtualization by mapping logical addresses to physical addresses. A logical volume manager also supports a snapshot that preserves a volume image at certain time and on-line reorganization to allow users to add/remove storage devices to/from SAN even while the system is running. To support the snapshot and the on-line reorganization, most logical volume managers have used table based mapping methods. However, it is very difficult to manage mapping table because the mapping table is large in proportion to a storage capacity. In this paper, we design and implement an efficient and flexible hybrid mapping method based on mathematical equations. The mapping method in this paper supports a snapshot and on-line reorganization. The proposed snapshot and on-line reorganization are performed on the reserved area which is separated from data area of a volume. Due to this strategy normal I/O operations are not affected by snapshot and reorganization. Finally, we show the superiority of our proposed mapping method through various experiments.
Face recognition is one of the problems to be solved by appearance based matching technique. However, the appearance of face image is very sensitive to variation in illumination. One of the easiest ways for better performance is to collect more training samples acquired under variable lightings but it is not practical in real world. ]:n object recognition, it is desirable to focus on feature extraction or normalization technique rather than focus on classifier. This paper presents a simple approach to normalization of faces subject to directional illumination. This is one of the significant issues that cause error in the face recognition process. The proposed method, ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression), is to find the plane that best fits the intensity distribution of the face image using the multiple linear regression, then use this plane to normalize the face image. The advantages of our method are simple and practical. The planar approximation of a face image is mathematically defined by the simple linear model. We provide experimental results to demonstrate the performance of the proposed ICR method on public face databases and our database. The experimental results show a significant improvement of the recognition accuracy.
Understanding the vegetation structure is important to manage forest resources for sustainable forest development. With the recent development of technology, it is possible to apply new technologies such as drones and deep learning to forests and use it to estimate the vegetation structure. In this study, the vegetation structure of Gongju, Samchuk, and Seoguipo area was identified by fusion of drone-optical images and LiDAR data using Artificial Neural Networks(ANNs) with the accuracy of 92.62% (Kappa value: 0.59), 91.57% (Kappa value: 0.53), and 86.00% (Kappa value: 0.63), respectively. The vegetation structure analysis technology using deep learning is expected to increase the performance of the model as the amount of information in the optical and LiDAR increases. In the future, if the model is developed with a high-complexity that can reflect various characteristics of vegetation and sufficient sampling, it would be a material that can be used as a reference data to Korea's policies and regulations by constructing a country-level vegetation structure map.
Projection-based augmented reality (AR) system refers to the system that accurately project high quality virtual information at the user-specified area by using the projector. Most of projection-based AR systems use the display device to support high quality and wide screen for increasing the user-immersion. Furthermore, they are implemented on the desktop environment due to the computational complexity. However, these projection-based AR systems are not suited as a mobile system and thus it may be inconvenient in the user point of view. Fortunately, Miniaturization of projectors and improved capacity of the mobile processor allowed the mobile AR system to be convenient. The limitation of established mobile AR system is that it uses small display screen which does not support high-resolutions and thus it may reduce the user-immersion into the system. In this paper, we propose portable projection-based display system, which overcomes the limitations of both projection-based and mobile-based AR systems. We have conducted the user evaluation to verify the effectiveness and the utmost capacity of the system.
Purpose: This study is based on an experimental research program designed to evaluate the before and after states of a control group that undertook a series of smoking prevention education sessions. Methods: The research was undertaken between June 2 and July 22, 2008. Students from two public elementary schools in Uiwang City took part in the study. 76 students from one of the schools (School 'W') were designated as the experimental group and 89 students from the other school (School 'O') were allotted to the control group. During the research period, the experimental group held 10, 40 minute discussions on the subject of smoking prevention. The control group had no such sessions and no information was given. The data was collected in 3 stages, firstly after initial study preparation, secondly after five sessions and thirdly after ten sessions. The data was analysed using the SPSS/WIN 12.0 program. Results: First, there was a presumption that the experiment group would have a greater knowledge about the effects of smoking than the control group. This was supported by the data analysis results (F=41.79, p =.000). Second it was presumed that the experiment group would have a more informed attitude to smoking than the control group. This was supported by the data analysis results (F=6.917, p =.009). Third, there was the presumption that the experiment group would have a greater knowledge of the effects of smoking after ten sessions than they would five sessions. This was supported by the data analysis results (F=56.911, p =.000, Scheffe=3rd> 2nd>1st). Fourth, the presumption held that the experimental group would have a more informed attitude to the effects of smoking after ten sessions than they did five. This was supported by the data analysis results (F=14.607, p =000, Scheffe=3rd>2nd>1st). Conclusion: The results appear to show that the elementary school students who participated in the smoking prevention sessions had an increased knowledge of the risks and had also formed a more negative attitude towards smoking. On the basis of the findings of this study, I would suggest that there are benefits in developing learner-centered smoking prevention programs and other related media. Also, smoking prevention discussions should be included in the regular curricula relating to health education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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