Go, Ha Hee;Hong, Jea Sung;Shim, Gyo Eon;Kim, Seong Hee
Korea Real Estate Review
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v.27
no.4
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pp.35-50
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2017
The Korean society is currently at the level of discussing the living environment and the housing welfare as factors for improving the quality of life, in addition to most individuals or households residing in a living environment and housing welfare, according to industrialization and urbanization. However, even though the overall housing welfare of Korea has improved, the number of households with disabilities belonging to the social special class is not as high as that of the non-disabled households. It is a reality that cannot be done. Therefore, this study aims to identify the present condition and demand characteristics of the housing for disabled people whose social importance is currently emphasized among the social special people who can be called the social special class, as well as present the housing welfare policy to them and explain the purpose of the improvement plan. In this study, 4,277 out of 8,004 households with disabilities surveyed by the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport in 2015 were analyzed. The result of the analysis showed that the economic characteristics (permanent income indicating the income and the user cost indicating the expenditure) of the housing demand of a household with a handicapped individual are important. This analysis will provide more effective policy formulation and policy direction for the families of the disabled.
The study aims to establish the systematic residential satisfaction index which reflected perception of high rise residents are demand on the Apartment housing. Apartment house is developed to reduce the housing shortage caused by urbanism after industrialization in Korea. It has increased constantly since the 1970s and has become the most common residential type of Korean city dwellers. It shows Korean dwelling pattern and culture. Furthermore, it can be an index of private wealth. The main purpose of the thesis is the highlight on systematic planning process for actual users' needs. In other words, city planners are eager to reflect each individual preference when he/she designs a house. More practical and accurate research in user's satisfaction of housing can be helpful to overcome limitations of city planner's personal preference which can't provide certain evidences. First, the study has carried out the survey of importance of design elements which were selected on the basis of the results of the POE, Residential Quality, Quality Of Life which were carried out for the same subject. Then, the data were analyzed by SPSS 12+ program package in terms of frequency, factor analysis and reliability analysis. The results reveals that the Residential Satisfaction Index of Apartment housing are consisted of 8 factors which had been sorted out in factor analysis which can be interpreted to be closely related to the Physical, Social psychological and General environment.
Providing trading partners with personal information to establish an e-commerce financial transaction is inevitable. Most e-commerce companies keep personal information and transaction data for user's convenience and develop additional services as their applications. However, keeping personal information increases the likelihood of identity theft causing direct or indirect damage while it may simplify repetitive financial transactions. This study introduces risk management methods based on quantitative and qualitative analysis including demand-supply curve model and Gordon & Loeb model to analyze the risks for security management. The empirical analysis with survey results from KISA (Korea Information Security Agency) shows that the root cause of different statistics of personal information leakage incidents according to core business of internet companies is the difference in their Loss Expectancy caused by them. Also we suggest disciplinary compensation and higher standard for personal information protection as a solution to prevent the variation of investment on it between individual companies.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.2C
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pp.157-167
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2012
RFID(Radio Frequency Identification) is regarded as one of the greatest contributing 10 technologies of the 21st century, and is a promising technology available to all industries. Each country has tried to develop RFID technology and foster its industry, and Korea has also chosen it as one of new growth engine industries with active support policies. This study was presenting implications necessary to stimulate and expedite RFID demand by analyzing the factors affecting the success of RFID implementation. In order to achieve this purpose, we categorized the factors affecting successful RFID implementation into user factors, technical factors, organizational factors, and external factors, and probed them in the previous literatures. Based on this, conceptual research model and hypothesis were set. Data collection was performed through companies adopting and running RFID, and research model and hypothesis were tested with structural equation model analysis. Finally, implications necessary to stimulate RFID demand and foster its industry were presented founded on the result of empirical analysis.
Recently, due to the development of broadband, there is a significant increase in utilizing on-demand Saas (Software as a Service) which takes advantage of the technology. Nevertheless, the academic and practical levels of digital forensics have not yet been established in cloud computing environment. In addition, the data of user behavior is not likely to be stored on the local system. The relevant data may be stored across the various remote servers. Therefore, the investigators may encounter some problems in performing digital forensics in cloud computing environment. it is important to analysis History files, Cookie files, Temporary Internet Files, physical memory, etc. in a viewpoint of client, since the SaaS basically uses the web to connects the internet service. In this paper, we propose the method that analysis the usuage trace of the Saas which is the one of the most popular cloud computing services.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.29
no.4
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pp.57-68
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2018
In a situation when domestic construction market is expected to be stagnant, Overseas Information System for Construction Engineering (OVICE) is operated to support the construction SMEs that advance to the global market. In this study, we aimed to improve the quality of information service by providing direction of information provision, by comparing expert questionnaire with information system user statistics. For statistical analysis of information systems, to improve the efficiency of statistical analysis that is difficult to prioritize, K-means clustering is used for more efficient analysis. As a result, analyzing the difference between the survey results and the information system statistics, we were able to identify improvement point of information provision in the system and important contents that were not highlighted during the survey.
Currently, a new energy system is emerging that implements consumption reduction by improving energy efficiency. Accordingly, as smart grids spread, the rate system by timing is expanding. The rate system by timing is a rate system that applies different rates by season/hour to pay according to usage. In this study, external factors such as temperature/day/time/season are considered and the time series prediction model, LSTM, is used to predict energy power usage data. Based on this energy usage prediction model, energy usage charges are reduced by analyzing usage patterns for each device and transferring power energy from the maximum load time to the light load time. In order to analyze the usage pattern for each device, a clustering technique is used to learn and classify the usage pattern of the device by time. In summary, this study predicts usage and usage fees based on the user's power data usage, analyzes usage patterns by device, and provides customized demand transfer services based on analysis, resulting in cost reduction for users.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.50
no.4
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pp.37-52
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2022
The purpose of this study is to analyze the demand for cultural ecosystem services in urban forests based on user perception and experience value by using Naver blog posts and LDA topic modeling. Bukhansan National Park was used to analyze and review the feasibility of spatial assessments. Based on the results of topic modeling from blog posts, a review process was conducted considering the relevance of Bukhansan National Park's cultural services and its suitability as a spatial assessment case, and finally, an index for the spatial assessment of urban forest's cultural service was derived. Specifically, 21 topics derived through topic analysis were interpreted, and 13 topics related to cultural ecosystem services were derived based on the MA(Millennium Ecosystem Assessment)'s classification system for ecosystem services. 72.7% of all documents reviewed had data deemed useful for this study. The contents of the topic fell into one of the seven types of cultural services related to "mountainous recreation activities" (23.7%), "indirect use value linked to tourism and convenience facilities" (12.4%), "inspirational activities" (11.2%), "seasonal recreation activities" (6.2%), "natural appreciation and static recreation activities" (3.7%). Next, for the 13 cultural service topics derived from data gathered about Bukhansan National Park, the possibility of spatial assessment of the characteristics of cultural ecosystem services provided by urban forests was reviewed, and a total of 8 cultural service indicators were derived. The MA's cultural service classification system for ecosystem services, which was widely used in previous studies, has limitations in that it does not reflect the actual user demand of urban forests, but it is meaningful in that it categorizes cultural service indicators suitable for domestic circumstances. In addition, the study is significant as it presented a methodology to interpret and derive the demand for cultural services using a large amount of user awareness and experience data.
This paper explains the development of a concurrent engineering system for the rlesign of composite structures. The concurrent engineering system is developed to meet the demand for the better quality products with lower production cost and time. In this study, to compose the architecture of concurrent engineering system, the commercial and noncommercial programs related to design and analysis of composite structures are surveyed and classified. The concurrent engineering system is including various design modules such as design/analysis of composite structures using CLPT and FEM, buckling and post bucking analysis, thermo-elastic analysis of carbon-carbon composite, and optimum design using expert system and genetic algorithm. For the integration and management of softwares, the concurrent engineering system is realized by Microsoft visual $C++{^\circledR}$ that provide multi-tasking and graphic user interface environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.114-115
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2018
This paper studies a mechanism for cost-effective analysis of big data in the cloud environment. Recently, as a storage of electronic medical records can be managed outside the hospital, there is a growing demand for cloud-based big data analysis in small-and-medium hospitals. This paper firstly analyze the Amazon Elastic MapReduce which is a popular cloud framework for big data analysis, and proposes a cost model for analyzing big data using Amazon EMR with less cost. Using the proposed model, the user can construct a cost-effective computing cluster, which maximize the effectiveness of the analysis per operational cost.
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