This study investigated use cases of machine learning technology in domestic medical, manufacturing, finance, automobile, urban sectors and those in overseas mining industry. Through a literature survey, it was found that the machine learning technology has been widely utilized for developing medical image information system, real-time monitoring and fault diagnosis system, security level of information system, autonomous vehicle and integrated city management system. Until now, the use cases have not found in the domestic mining industry, however, several overseas projects have found that introduce the machine learning technology to the mining industry for improving the productivity and safety of mineral exploration or mine development. In the future, the introduction of the machine learning technology to the mining industry is expected to spread gradually.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.4
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pp.101-114
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2011
As it seems like critical information leakages have been increasing due to industrial espionage and malicious internal users, the importance of introducing audit and log security technology is growing every now and then. In this paper, we suggest the session logging system for the company's internal control to meet the SOX legislation level, by monitoring and analyzing users behaviors connecting to the business-critical Operating System. The system proposed in this paper aims to monitor the user's illegal activities in the Operating System, and to present the clear evidence of purpose of those activities by detailed logs. For this purpose, we modified Operating System by adding multiple services suggested in this paper. These services utilize interfaces provided by the existing Operating System and add functions to control access and get logs. The system saves and manages session logs of users or administrators connected to the server with centralized log storage. And the system supports session log searching and lookup features required by SOX legislation for the company's internal controls with the level of computer forensics and logging technology.
In the post-COVID era, the importance of quarantine measures is greatly emphasized, and accordingly, research related to the detection of mask wearing conditions and prevention of other infectious diseases using deep learning is being conducted. However, research on the detection and tracking of visitors to cultural facilities to prevent the spread of diseases is equally important, so research on this should be conducted. In this paper, a convolutional neural network-based object detection model is trained through transfer learning using a pre-collected dataset. The weights of the trained detection model are then applied to a multi-object tracking model to monitor visitors. The visitor detection model demonstrates results with a precision of 96.3%, recall of 85.2%, and an F1-score of 90.4%. Quantitative results of the tracking model include a MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of 65.6%, IDF1 (ID F1 Score) of 68.3%, and HOTA (Higher Order Tracking Accuracy) of 57.2%. Furthermore, a qualitative comparison with other multi-object tracking models showcased superior results for the model proposed in this paper. The research of this paper can be applied to the hygiene systems within cultural facilities in the post-COVID era.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.449-451
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2021
Cyber-attacks targeting endpoints have developed sophisticatedly into targeted and intelligent attacks, Advanced Persistent Threat (APT) targeting the Industrial Internet of Things (IIoT) has increased accordingly. Machine learning-based Endpoint Detection and Response (EDR) solutions combine and complement rule-based conventional security tools to effectively defend against APT attacks are gaining attention. However, universal EDR solutions have a high false positive rate, and needs high-level analysts to monitor and analyze a tremendous amount of alerts. Therefore, the process of optimizing machine learning-based EDR solutions that consider the characteristics and vulnerabilities of IIoT environment is essential. In this study, we analyze the flow and impact of IIoT targeted APT cases and compare the method of machine learning-based APT detection EDR solutions.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.1
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pp.77-89
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2024
This paper presents an unmanned store management system that can provide inventory management and theft prevention for displayed products using a small camera that can monitor the shelves of sold products in small and medium-sized stores. This system is a service solution that integrates object recognition, real-time communication, security management, access management, and mobile authentication. The proposed system uses a custom YOLOv5-x model to recognize objects on the display, measure quantities in real time, and support real-time data communication with servers through Raspberry Pie. In addition, the number of objects in the database and the object recognition results are compared to detect suspected theft situations and provide burial images at the time of theft. The proposed unmanned store solution is expected to improve the efficiency of small and medium-sized unmanned store operations and contribute to responding to theft.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.451-455
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2012
In this paper, Nateon, MSN Messenger, including how to hack into the most intimate acquaintance formed as follows, for hacking (keyloggers, remote monitoring, etc.) by sending a bank and ID, PW, certificate, security card, etc. personal financial information obtained after the withdrawal of the account balance to have a personal financial analysis infringement attack vulnerable elements found in internet banking, the vulnerabilities and countermeasures concerning the prevention of accidents, including violations by seeking a more secure Internet banking personal Internet Banking is to devise a deal.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.263-267
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2015
current mine detector can't division the section if it is conducted and it needs too much labor force and time. in addition to, if the user don't move the head of sensor in regular speed or move it too fast, it is hard to detect a mine exactly. according to this, to improve the problem using one direction ultrasonic wave sensing signal, that is made up of human body antenna part, main micro processor unit part, smart glasses part, body equipped LCD monitor part, wireless data transmit part, belt type power supply part, black box type camera, Security Communication headset. the user can equip this at head, body, arm, waist and leg in removable type. so it is able to detect the powder in a 360-degree on(under) the ground whether it is metal or nonmetal and it can express the 2D or 3D film about distance, form and material of the mine. so the battle combats can avoid the mine and move fast. also, through the portable battery and twin self power supply system of the power supply part, combat troops can fight without extra recharge and we can monitoring the battle situation of distant place at the command center server on real-time. and then, it makes able to sharing the information of battle among battle combats one on one. as a result, the purpose of this study is researching a smart wearable mine detector which can establish a smart battle system as if the commander is in the site of the battle.
Korea is experiencing a rapid increase in the number of elderly living alone accompanying the aging society problem, a nd is making efforts to solve the problem through the policy of 'living alone u-care service'. The purpose of this study is to propose a better u-Care service improvement method by applying new technology to improve the user experience of ucare service for the health and safety of the elderly living alone. First, the improvement of u-Care service for elderly livin g alone by applying IoT technology. It provides remote monitoring service using health information data measured through wearable device, and transmits personal health status to medical institution by using personal device such as smart phone, so that remote medical consultation or telemedicine can be connected in the future. Second, improvement of u-Care service through consideration of emotional stability of elderly living alone as well as simple safety and health care through applica tion of emotional service robot technology.It is expected that it will be able to help independent living of one person's elde rly person in the future by providing caring function service to existing u-care service providing service.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.3
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pp.76-88
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2016
Machine to Machine (M2M) is a technology that presents communication between two or more devices with or without human intervention. M2M communications can be applied for various use cases such as environmental monitoring, health care, smart metering and etc. In most use cases, M2M utilizes sensor nodes to collect data from the intended environment and the data is transmitted back to M2M application through other devices (gateways, sink nodes). In some use cases, M2M devices are being designed to store and process sensor data for improving the reliability of the service; Gateways and sink nodes are also intended to store and process the gathered data from sensor nodes. This kind of approach is very challenging for both academy and industry. In order to enhance the performance of this approach, in this paper, we propose our Common Service Security Platform (CSSP) for M2M devices and gateways. CSSP platform presents solutions for the devices and gateways by making them operate more accurately and efficiently. Besides, we present a comparative analysis of communication protocols and present their performance in accordance with selected metrics.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.295-304
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2019
This paper introduces a customized Smart Fire and Crime system for one person households. Recently, the number of one person household has skyrocketed due to the increasing number of one person household and the aging population. As a result, the demand for private security companies for one person household is increasing and smart security systems that are applied with rapidly evolving IoT and sensor technologies are also becoming a major issue. However, despite the increasing trend of one person households, the existing system focuses on multiple households, so that there are disadvantages of the one person households to operate in such a big system which operate separately. Therefore, in this paper, we design and implement a system that provides a personalized safety service for one person household that integrates a security system and a fire monitoring system. This will help prevent criminal activity in places where the police can not reach at a lower cost than using existing private companies, and help monitor the situation of the houses in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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