• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.32 no.3
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• pp.125-132
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• 2005

Wireless access always has to include the authentication of communication partners and the encryption of communication data in order to use secure M-Commerce services. However, wireless systems have limitations compared with the wired systems, so we need an efficient authentication and key exchange protocol considering these limitations. In this paper, we propose an efficient authentication and key exchange protocol for M-Commerce users using elliptic curve crypto systems. The proposed protocol reduces the computational load of mobile users because the wireless service provider accomplishes some parts of computations instead of the mobile user, and it uses the password-based authentication in wireless links. Also, it guarantees the anonymity of the mobile user not to reveal directly the real identity of the user to the M-Commerce host, and preserves the confidentiality of communication data between the M-Commerce host and the user not to know the contents of communication between them to others including the wireless service provider.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.289-293
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• 2010

21C 현대 문명사회에서는 도시의 고밀도 및 팽창으로 인하여 도시 내 생태계가 파괴되면서 생물서식처의 환경 악화 및 엄청난 감소가 초래되었으며, 그 결과로 인하여 인간과 생물이 접촉할 수 있는 공간이 현저하게 줄어들고 있다. 또한 도시 영역의 확장을 위하여 산림 및 녹지의 감소, 녹지의 분절 및 단절화, 해안 매립 등이 계획 없이 무분별하게 진행됨으로써, 각종 동식물의 개체 수 감소 및 토양의 건조화 등이 발생하고 있으며, 그 영향으로 생물종의 다양성이 떨어지고, 도시 생태계의 교란이 심해지고 있다. 이러한 도시 생태계의 교란은 도시에 거주하고 있는 시민들의 생활의 질이 떨어지게 하고 많은 환경 문제들의 주원인이 되고 있다. 지속적이면서도 자연친화적인 도시발전을 위해서는 도시 내 자연생태계를 회복하고 생물서식공간을 종합적으로 보전하면서 복원해야 한다는 요구가 높아지고 있지만, 이를 체계적으로 이루기 위한 방법론의 부재에 시달리고 있었다. 이러한 가운데 유럽을 중심으로 생겨난 비오톱(Biotope)과 비오톱 지도화 방법이 생태계를 보전하며, 시민들에게 다양한 자연체험과 휴양 기회를 제공하고 친환경적인 도시계획을 위한 핵심적인 역할을 하는 것으로 인식되고 있다. 하지만, 기존의 비오톱 지도는 이미지 기반의 2차원 지도로 제공되고 있어, 거리 및 공간 분석에 취약하고 정보전달력이 부족하여, 익숙한 전문가가 아닌 경우 비오톱을 이해하는데 상당한 정도의 시간이 필요하였다. 이에 본 논문에서는 공간정보가 결여된 2차원 형태의 GIS 데이터를 기반으로 3차원 공간 데이터를 자동으로 생성하고, 위성영상과 DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 3차원 지형을 만들어 각 주제도별로 입체적인 분석이 가능하도록 하였다. 또한 동영상 녹화 기능과 3차원 객체 추가 기능을 이용하여, 자연생태계를 고려한 도시의 설계를 진행하는 경우 3차원적인 모델링을 제공함으로써 효과적이면서도 사용자의 이해도를 향상 시킬 수 있는 정보 전달력을 가질 수 있도록 설계 및 구현하였다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.3
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• pp.243-251
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• 2012

This paper presents the Conceptual Models of the Mission Space-Korea (CMMS-K), which is an ontology-based conceptual modeling framework of the mission space. Through modeling and simulating military trainings, we can reduce the cost of actual military trainings in terms of time, space, and supplies. CMMS-K is being developed to improve the interoperability and reusability of defense models and simulations. CMMS-K reflects the needs and characteristics of Korean military while referring to existing military conceptual modeling frameworks. The main components of CMMS-K contain domain ontologies, a mission space model description language, a mission space modeling tool, and a CMMS-K management system. CMMS-K domain ontologies consist of entity and task ontologies. In this paper, the CMMS-K domain ontologies are described in detail and the feasibility of the proposed method is discussed with a case study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.457-457
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• 2012

말라리아는 매개체에 의한 전염병으로써 국내에서는 이미 1970년대에 사라진 것으로 알려져 있다. 하지만 1990년대에 재발생하여 2000년대 초반까지 경기도와 강원도 북부지역에서 환자가 증가하는 양상을 보였다. 사람에게서 발병하는 말라리아는 4종으로 알려져 있으나 우리나라의 경우 이 중 오로지 삼일열 원충감염에 의한 것으로 밝혀졌다(질병관리 본부, 2010). 기후변화는 질병의 발생에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인 중 하나로써 매개체에 의한 질병의 경우 기후요소는 매개체의 번식과 활동에 적지않은 영향을 미친다. 특히 말라리아의 경우 병원균을 가진 개체수와 모기에 물리는 횟수, 감염된 모기의 수, 그 모기에 사람이 물리는 횟수와 관계가 있으나 기온과 강수량, 습도의 변화 등 기후 및 수문학적 요소와도 밀접한 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다(Lindsay & Birley, 1996; 박윤형 외, 2006; 신호성, 2011 재인용). 본 연구의 목적은 한반도 기후-수문학적 환경특성 및 변화를 파악하고 지역적 말라리아 발생과의 상관관계를 도출하며 이를 기반으로 하여 말라리아 발생의 변동을 예측하는 것이다. 분석에 사용된 데이터는 말라리아 발생자료의 경우, 질병관리 본부에서 제공하는 2001년 1월~2011년 12월 까지의 약 16000건의 발병자료가 포함 되었고 분석의 시간 단위는 2WEEKS 이며 전국 251개의 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기상자료의 경우 기상청 기후자료 관리 시스템에서 제공하는 동일 기간대의 평균기온, 최고(최저)기온, 강수량, 신적설, 평균 해면기압, 평균 이슬점 온도, 평균 상대습도, 평균풍속, 평균운량, 일조시간 자료를 활용하였다. 본 연구에 사용된 AWS(Automatic Weather Station)자료의 경우 기본적으로 point 형태의 관측자료이고, 분석기간 동안의 개수에서도 차이가 있기 때문에 공간 내삽기법인 kriging을 활용하여 행정구역과 zonal하는 방법으로 재가공 하였다. 지역의 수문학적 특성의 경우 10*10 DEM을 기반으로 ESRI ArcGIS 소프트웨어의 ArcHydro 기능을 이용 하여 유역을 생성하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서는 통계적 모형을 기본으로 기후 및 수문 특성과 말라리아 발생간의 상관관계를 분석하였으며 시계열 자료의 특성상 포아송 분포의 Generalized Estimation Equation 과 Generalized Linear Model을 이용한다(Baccini 외, 2008; 신호성, 2011). 또한 말라리아 잠복시간의 지연효과 및 전염병의 계절 영향을 반영하기 위하여 Fourier transform 을 적용 하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.9
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• pp.379-390
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• 2019

In this paper, we propose a novel deep neural network model for Vision-and-Language Navigation (VLN) named LVLN (Landmark-based VLN). In addition to both visual features extracted from input images and linguistic features extracted from the natural language instructions, this model makes use of information about places and landmark objects detected from images. The model also applies a context-based attention mechanism in order to associate each entity mentioned in the instruction, the corresponding region of interest (ROI) in the image, and the corresponding place and landmark object detected from the image with each other. Moreover, in order to improve the success rate of arriving the target goal, the model adopts a progress monitor module for checking substantial approach to the target goal. Conducting experiments with the Matterport3D simulator and the Room-to-Room (R2R) benchmark dataset, we demonstrate high performance of the proposed model.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.21 no.5
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• pp.397-408
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• 2021

The construction industry has the highest occupational accidents/injuries and has experienced the most fatalities among entire industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. A long-time monitoring surveillance system causes high physical fatigue and has limitations in grasping all accidents in real-time. Therefore, this study aims to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the Microsoft common objects in context and the multiple object tracking challenge metrics. These results prove that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.8
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• pp.343-348
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• 2019

In recent years, extractive summarization systems based on end-to-end deep learning models have become popular. These systems do not require human-crafted features and adopt data-driven approaches. However, previous related studies have shown that linguistic analysis features such as part-of-speeches, named entities and word's frequencies are useful for extracting important sentences from a document to generate a summary. In this paper, we propose an extractive summarization system based on deep neural networks using conventional linguistic analysis features. In order to prove the usefulness of the linguistic analysis features, we compare the models with and without those features. The experimental results show that the model with the linguistic analysis features improves the Rouge-2 F1 score by 0.5 points compared to the model without those features.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.1
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• pp.39-44
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• 2022

The purpose of this study is to extract the type, location, and absolute size of an object in an image using a deep learning algorithm, predict the relative distance between objects, and use this to detect contact between objects. To analyze the size ratio of objects, YOLO, a CNN-based object detection algorithm, is used. Through the YOLO algorithm, the absolute size and position of an object are extracted in the form of coordinates. The extraction result extracts the ratio between the size in the image and the actual size from the standard object-size list having the same object name and size stored in advance, and predicts the relative distance between the camera and the object in the image. Based on the predicted value, it detects whether the objects are in contact.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.23 no.2
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• pp.3-15
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• 2022

In this study, we develop a simulation model for Supply Chain Management (SCM) of modular construction based steel bridge. To this end, first, Factory Production/Site Construction system data for the steel bridge construction were collected, and supply chain, entities, resources, processes were defined based on the collected data. After that, a steel bridge supply chain simulation model was developed by creating data, flowchart, and animation modules using Arena software. Finally, verification and validation of the model were performed by using animation check, extreme condition check, average value test, Little' s law test, and actual case value test. As a result, the developed simulation model appropriately expressed the processes and characteristics of the steel bridge supply chain without any logical errors, and provided accurate performance evaluation values for the target system. In the future, we expect that the model will faithfully play a role as a performance evaluation platform in developing management techniques for optimally operating the steel bridge supply chain.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.109-116
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• 2023

In this paper, we study the containment control problem for second-order multi-agent systems, which consists of multiple leaders and followers. The goal is to drive the followers toward the convex hull spanned by the leaders. Thus, the swarm behavior can be obtained by controlling the entire group by the leaders. This paper considers the leaders move at a constant speed and the followers have input saturations. Moreover, we assume that the followers can exchange information with neighbors, and only relative state information is available. Under these assumptions, we propose the Proportional-Integral based distributed control algorithm to solve the containment control problem with moving leaders. Moreover, based on Lasalle's invariance principle, the conditions for the control gains that guarantee the convergence of the followers to the convex hull spanned by the leaders are investigated, and it was shown that it can be designed only using the system parameter. Finally, the simulations are conducted to validate the theoretical result.