If radio interference occurs or there is no navigation device, radio navigation of high-speed moving object becomes impossible. Nevertheless, if there are multiple ground stations and precise range measurement between the high-speed moving object and the ground station can be secured, it is possible to estimate the position of moving object. This paper proposes a position estimation method using high-precision TDOA measurement generated using TLM signal. In the proposed method, a common error of moving object is removed using the TDOA measurements. The measurements is generated based on TLM signal including SOQPSK PN symbol capable of precise timing synchronization. Therefore, since precise timing synchronization of the system has been performed, the timing error between ground stations has a very small value. This improved the position estimation performance by increasing the accuracy of the measured values. The proposed method is verified through software-based simulation, and the performance of estimated position satisfies the target performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.5
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pp.141-148
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2021
The purpose of this study is to explore the interaction of virtual reality consumption pattern under the background of virtual reality, and the influence of such interaction on consumers' purchase intention. In this paper, we selected three independent variables (including content interaction, function interaction and service interaction) and two mediating variables (including perceived quality and perceived value) to explore the relationship between them and consumers' purchase intention, used SPSS24.0 and AMOS24.0, made the analysis of reliability and validity, constructed the structural equation model, and tested the hypotheses. The findings show that: fourteen hypotheses are all true, and the perceived value of virtual reality has a positive influence on consumers' purchase intention. In addition, we find that the perceived value has a mediating effect in this study.
With the advent of the 4th Industrial Revolution, AI utilization capabilities are being emphasized in various industries, but AI education design and curriculum research as universal education is currently lacking. This study offers a design for universal AI education to further cultivate its use in universities. For the AI basic education design, a questionnaire was conducted for experts three times, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived were data structure understanding and processing, visualization, word cloud, public data utilization, and machine learning concept understanding and utilization. The educational design content derived through this study is expected to increase the value of competency-centered AI universal education in the future.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.35-40
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2022
In this paper, we propose a method of constructing clinical knowledge with clinical concept relations and predicting diseases based on a deep learning model to support clinical decision-making. Clinical terms in UMLS(Unified Medical Language System) and cancer-related medical knowledge are classified into five categories. Medical related documents in Wikipedia are extracted using the classified clinical terms. Clinical concept relations are established by matching the extracted medical related documents with the extracted clinical terms. After deep learning using clinical knowledge, a disease is predicted based on medical terms expressed in a query. Thereafter, medical terms related to the predicted disease are selected as an extended query for clinical document retrieval. To validate our method, we have experimented on TREC Clinical Decision Support (CDS) and TREC Precision Medicine (PM) test collections.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.6
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pp.1069-1080
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2022
Zero trust, which means never trust anything before verifying it, is emerging as a hot issue in security field. After authenticating users, zero trust establishes network boundaries so that only networks in the trusted range can be accessed. This concept is also consistent with the concept of SDP, which performs pre-verification and creates a network boundary with a dynamic firewall so that clients can access only as many as they have permission to connect. Therefore, we recommend the SDP model as an example of how zero trust can be achieved in a zero trust architecture. In this paper, we point out the areas where SDP needs to be modified for zero trust and suggest ways to overcome them. In addition, we propose an onboarding method, which is one of the processes for becoming an SDP entity, and present performance measurement results.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.117-123
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2022
Unlike the satellite-based outdoor positioning system, the indoor positioning system utilizes various wireless technologies such as BLE, Wi-Fi, and UWB. BLE-based beacon technology can measure the user's location by periodically broadcasting predefined device ID and location information and using RSSI from the receiving device. Existing BLE-based indoor positioning system studies have many studies comparing the error between the user's actual location and the estimated location at a single point. In this paper, we propose a technique to evaluate the positioning accuracy according to the movement path or area by applying the entropy analysis model. In addition, simulation results show that calculated entropy results for different paths can be compared to assess which path is more accurate.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.11
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pp.501-512
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2021
Recently, a breakthrough has been made in the NLP area by Transformer techniques based on encoder-decoder. However, this only can be used in mainstream languages where millions of dataset are well-equipped, such as English and Chinese, and there is a limitation that it cannot be used in non-mainstream languages where dataset are not established. In addition, there is a deflection problem that focuses on the beginning of the document in mechanical summarization. Therefore, these methods are not suitable for documents with flows such as fairy tales and novels. In this paper, we propose a hybrid summarization method that does not require a dataset and improves the deflection problem using GAN with two adaptive discriminators. We evaluate our model on the CNN/Daily Mail dataset to verify an objective validity. Also, we proved that the model has valid performance in Korean, one of the non-mainstream languages.
Kim, Dong-Hyun;Huh, Jun-Hwan;Lee, Chang-Hong;Kim, Kwang-Deok;Kim, Jong-Deok
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.2
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pp.230-238
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2022
Internet of Things(IoT) is a communication technology that collects information of object remotely and controls the function of object by adding a communication function to object that does not have a communication function. For the IoT, various communication technologies such as Wi-Fi, 3GPP, and Bluetooth are available, and Long Range(LoRa) is communication technologies specialized in the IoT concept. LoRa is a communication technology that support long-distance, low-power, and low-speed communication, and is suitable for collecting information generated form object in remote equipment and controlling equipment. Because of these characteristics, it is used in many application field, and various performance improvement studies are in progress. This paper intends to propose an ultra-long-range LoRa communication module that can be used in a wider range of applications. We design and implement hardware, firmware, and application software for testing to develop ultra-long-range LoRa communication modules. The implemented module will be tested in a real environment to verify its performance and to check its utilization.
The purpose of this study is to confirm the influence of E-service quality of fresh product quality, logistics quality, and website quality on customer satisfaction and repurchase intentions. For the analysis, we used SPSS 23.0 to perform multiple regression analysis with 284 people who have purchased fresh food from China E-Services. The research results show that the better the E-service quality, the more positive (+) impact it has on customer satisfaction. In the relationship between E-service quality and purchase intention, customer satisfaction has a media effect. Through the analysis of the results, in order to improve customer satisfaction, it is necessary to focus on the quality of fresh food, provide excellent logistics, and allow customers to use convenient websites. This study only studies the general environment of E-services in the fresh food market, and will recommend specific implementation for one company in the future.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.35
no.5
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pp.309-316
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2022
This study proposes a finite element analysis method that can analyze the vibration of a beam by considering the inertia effect of moving masses in a vertical direction. The proposed method is effective when a precise interaction analysis is not required. The inertial effects of the moving masses are included in the equation of motion, and the interaction forces between the masses and the beam are considered only as external loads. Time domain analyses were performed using Abaqus, a general-purpose finite element analysis software, and an implementation method using multi-point constraints wais presented to link the displacements of the beam element nodes and moving rigid masses. The proposed method was verified by comparing its solution with that obtained using an existing analytical method, and the analysis results for continuous beam vibrations under dynamic gait loadings were used to examine the mass effect of pedestrians.
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