KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.7
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pp.205-214
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2021
For smart manufacturing, most semiconductor sites utilize automated material handling systems(AMHS). As one of the AMHSs, the OHT control system(OCS) manages overhead hoist transports(OHT) that move along rails installed on the ceiling. This paper proposes a real-time scheduling system to efficiently allocate and control the OHTs in semiconductor logistics processes. The proposed system, as an independent subsystem within the OCS, is interconnected with the main subsystem of the OCS, so that it can be easily modified without the effect of other systems. To develop the system, we first identify the functional requirements of the semiconductor logistics process and classify several types of control scenarios of the OHTs. Next, based on SEMI(Semiconductor Equipment and Materials International) standard, we design sequence diagrams and interface messages between the subsystems. The developed system is interoperated with the OCS main subsystem and the database in real time and performs two major roles: 1) OHT dispatching and 2) pathfinding. Six integrated tests were carried out to verify the functions of the developed system. The system was normally operated on six basic scenarios and two exception scenarios and we proved that it is suitable for the mission planning of the OHTs.
The goal of this research is to understand the extent to which active seniors' mobile app usage level affects their lifestyle and life satisfaction. For this, we surveyed for 15 days in early December 2021 targeting about 150 users nationwide. As the questionnaire content, the independent variable was "mobile app usage level", the parameter was "lifestyle", and the dependent variable was "life satisfaction". As a result of empirical analysis, reliability and exploratory factors between each variable were verified, and it was confirmed that internal consistency was secured. It was investigated that the concentration validity of each item was generally well confirmed. As a result of hypothesis testing by the structural equation, 'App usage level ⇨ Lifestyle' was 0.244, 'Lifestyle ⇨ Life satisfaction' 0.707, and 'App usage level ⇨ Life satisfaction 0.141' was adopted. This study shows that the higher the level of mobile app usage of active seniors, the higher the lifestyle. Also, the better the lifestyle, the better the quality of life. It is analyzed that life satisfaction will improve as the level of mobile app use increases. Therefore, in order to improve life satisfaction, it seems necessary to increase the level of app use and lifestyle.
The purpose of this study is to verify the impact of government subsidies and technological innovation on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Therefore, this study takes 238 listed cultural industry enterprises in China from 2015 to 2020 as the object, collects 1175 samples, and uses Stata16 software for empirical analysis. The analysis results are as follows. First, government subsidies have a positive impact on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Second, government subsidies have a positive impact on the scientific and technological innovation of Chinese cultural industry enterprises. Third, scientific and technological innovation has a positive impact on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Fourth, scientific and technological innovation plays a partially mediating role in the relationship between government subsidies and business performance of Chinese cultural industry enterprises. Based on the research results, measures to improve the business performance of cultural industry companies are as follows. First, establish a modern cultural industry market system. Second, the government should expand financial and tax support for cultural industry companies. Third, promote the integration of cultural industries with scientific and technological innovation.
An, Joon-Sang;Kim, Wooram;Baek, Yong;Kim, Jin-Hwan;Lee, Jong-Hyun
The Journal of Engineering Geology
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v.32
no.4
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pp.449-466
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2022
The establishment of a complete geological model that includes information about all the various components at a site (such as underground structures and the compositions of rock and soil underground space) is difficult, and geological modeling is a developing field. This study uses commercial software for the relatively easy composition of geological models. Our digital modeling process integrates a model of Jeju Island's 3D geological information, models of cave shapes, and information on the state of a road at the site's upper surface. Among the numerous natural caves that exist in Jeju Island, we studied the Jaeamcheon lava tube near Hallim town, and the selected site lies below a road. We developed a digital model by applying the principles of building information modeling (BIM) to the cave (CaveBIM). The digital model was compiled through gathering and integrating specific data: relevant processes include modeling the cave's shape using a laser scanner, 3D geological modeling using geological information and geophysical exploration data, and modeling the surrounding area using drones. This study developed a global-scale model of the Hallim region and a local-scale model of the Jaeamcheon cave. Cross-validation was performed when constructing the LSM, and the results were compared and analyzed.
Seungoh Seo;Yonggu Lee;Sehoon Lee;Seongyeol Oh;Junyoung Son
Journal of Aerospace System Engineering
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v.17
no.4
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pp.133-143
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2023
As drones (also known as UAV) become popular with advanced information and communication technology (ICT), they have been utilized for various fields (agriculture, architecture, and so on). However, malicious attackers with advanced drones may pose a threat to critical national infrastructures. Thus, anti-drone systems have been developed to respond to drone threats. In particular, remote identification data (R-ID)-based UAV detection and identification systems that detect and identify illegal drones with R-ID broadcasted by drones have been developed, and are widely employed worldwide. However, this R-ID-based UAV detection/identification system is vulnerable to security due to wireless broadcast characteristics. In this paper, we analyze the security vulnerabilities of DJI Aeroscope, a representative example of the R-ID-based UAV detection and identification system, and propose a replay-attack-based neutralization method using the analyzed vulnerabilities. To validate the proposed method, it is implemented as a software program, and verified against four types of attacks in real test environments. The results demonstrate that the proposed neutralization method is an effective neutralization method for R-ID-based UAV detection and identification systems.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.149-158
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2023
As data utilization is becoming more important recently, the importance of data centers is also increasing. However, the data center is a problem in terms of environment and economy because it is a massive power-consuming facility that runs 24 hours a day. Recently, studies using deep learning techniques to reduce power used in data centers or servers or predict traffic have been conducted from various perspectives. However, the amount of traffic data processed by the server is anomalous, which makes it difficult to manage the server. In addition, many studies on dynamic server management techniques are still required. Therefore, in this paper, we propose a dynamic server management technique based on Long-Term Short Memory (LSTM), which is robust to time series data prediction. The proposed model allows servers to be managed more reliably and efficiently in the field environment than before, and reduces power used by servers more effectively. For verification of the proposed model, we collect transmission and reception traffic data from six of Wikipedia's data centers, and then analyze and experiment with statistical-based analysis on the relationship of each traffic data. Experimental results show that the proposed model is helpful for reliably and efficiently running servers.
Sung Ryul Shim;Yo Hwan Lim;Myunghee Hong;Gyuseon Song;Hyun Wook Han
The Journal of Bigdata
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v.6
no.2
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pp.61-70
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2021
The objective of this study was to describe specific approaches for data extraction from graph when statistical information is not directly reported in some articles, enabling data intergration and meta-analysis for quantitative data synthesis. Particularly, meta-analysis is an important analysis tool that allows the right decision making for evidence-based medicine by systematically and objectively selects target literature, quantifies the results of individual studies, and provides the overall effect size. For data integration and meta-analysis, we investigated the strength points about the introduction and application of Adobe Acrobet Reader and Python-based Jupiter Lab software, a computer tool that extracts accurate statistical figures from graphs. We used as an example data that was statistically verified throught an previous studies and the original data could be obtained from ClinicalTrials.gov. As a result of meta-analysis of the original data and the extraction values of each computer software, there was no statistically significant difference between the extraction methods. In addition, the intra-rater reliability of between researchers was confirmed and the consistency was high. Therefore, In terms of maintaining the integrity of statistical information, measurement using a computational tool is recommended rather than the classically used methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.123-132
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2023
Git's commit messages manage the history of source changes during project progress or operation. By utilizing this historical data, project risks and project status can be identified, thereby reducing costs and improving time efficiency. A lot of research related to this is in progress, and among these research areas, there is research that classifies commit messages as a type of software maintenance. Among published studies, the maximum classification accuracy is reported to be 95%. In this paper, we began research with the purpose of utilizing solutions using the commit classification model, and conducted research to remove the limitation that the model with the highest accuracy among existing studies can only be applied to programs written in the JAVA language. To this end, we designed and implemented an additional step to standardize source change data into natural language using GPT. This text explains the process of extracting commit messages and source change data from Git, standardizing the source change data with GPT, and the learning process using the DistilBERT model. As a result of verification, an accuracy of 91% was measured. The proposed model was implemented and verified to ensure accuracy and to be able to classify without being dependent on a specific program. In the future, we plan to study a classification model using Bard and a management tool model helpful to the project using the proposed classification model.
The increasing interest in soil moisture data from satellite imagery for applications in hydrology, meteorology, and agriculture has led to the development of methods to produce variable-resolution soil moisture maps. Research on accurate soil moisture estimation using satellite imagery is essential for remote sensing applications. The purpose of this study is to generate a soil moisture estimation map for a test area using KOMPSAT-3/3A and KOMPSAT-5 SAR imagery and to quantitatively compare the results with soil moisture data from the Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission provided by NASA, with a focus on accuracy validation. In addition, the Korean Environmental Geographic Information Service (EGIS) land cover map was used to determine soil moisture, especially in agricultural and forested regions. The selected test area for this study is the western part of Jeju, South Korea, where input data were available for the soil moisture estimation algorithm based on the Water Cloud Model (WCM). Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery from KOMPSAT-5 HV and Sentinel-1 VV were used for soil moisture estimation, while vegetation indices were calculated from the surface reflectance of KOMPSAT-3 imagery. Comparison of the derived soil moisture results with SMAP (L-3) and SMAP (L-4) data by differencing showed a mean difference of 4.13±3.60 p% and 14.24±2.10 p%, respectively, indicating a level of agreement. This research suggests the potential for producing highly accurate and precise soil moisture maps using future South Korean satellite imagery and publicly available data sources, as demonstrated in this study.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.1
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pp.57-68
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2023
With the technological development in the era of the 4th Industrial Revolution, technologies using HMD are being applied in various fields. HMD is especially useful in virtual reality fields such as AR/VR, and is very effective in receiving vivid impressions from users located in remote locations. According to these characteristics, the frequency of using HMD is increasing in the field related to collaboration. However, when HMD is applied to collaboration, communication between experts located in remote locations and workers located in the field is not smooth, causing various problems in terms of usability. In this paper, remote experts and workers in the field use HMD to solve various problems arising from collaboration, design/propose new types of HMD structures and functions that enable more efficient collaboration, and verify their usability using SUS evaluation techniques. As a result of the SUS evaluation, the new type of HMD structure and function proposed in this paper was 86.75points, which is believed to have greatly resolved the restrictions on collaboration and inconvenience in use of the existing HMD structure. In the future, when the HMD structure and design proposed in this paper are actually applied, it is expected that the application technology using HMD will expand rapidly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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