Kim, Ki-Young;Kim, Jong-Min;Kwon, Young-Soo;Lee, Burm-Jong;Chang, Yong-Keun;Kim, Jong-Deuk;Chang, Sang-Mok
Journal of Sensor Science and Technology
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v.3
no.2
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pp.3-10
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1994
The use of preformed polymers and their cross-linking has been attempted in order to improve the intrinsic fragility of monolayers and Langmuir-Blodgett(LB) films. The evaluation of the characteristics of the LB multi-layer by using an AT-cut quartz crystal has been also attempted. This study reveals that the polyether pendants of 2C18VE3 lie at the air-water interface at low surface pressures and are forced down into the subphase when the monolayers are compressed. This characteristic behavoir of the pendant polyethers is very clear on aqueous poly allyl amine(PAA) and is also observeable on saturated aqueous NaCl and $CaCl_{2}$. And the characteristics of LB multi-layers could be evaluated by using AT-cut quartz crystal in situ.
We introduce an introductory engineering education course for engineering majors and non-engineering majors. This course does not require any previous knowledge and experience on engineering. It requires strong curiosities and imaginations on current and future society we live in, where technology is inseparable ingredient. Course encourages attendees to explore fundamental issues of engineering: what is proper technology and what are proper ways of exercising engineering, issues dealt in soft engineering. Since course topics cover many aspects of technology, traditional learning methods fail to be successful and efficient. Various efficient learning methods have been proposed and implemented. We utilize various interactive tangible media, which include simulated thought experiments and physical media experiences. About twenty (20) episodes in short film format are produced based on scenario written according to related issues selected. Physical media like interactive robots are introduced for attendees' stimulated experiences. We summarize our exciting experiments on interactive teaching experiences at Pusan National University which include on/off-line interactions, assignments, projects, and evaluations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.1
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pp.72-78
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2003
A new self-organizing neuro-fuzzy network based rate control algorithm for MPEG-4 video encoder is proposed in this paper. Contrary to the traditional methods that construct the rate-distorion (RD) model based on experimental equations, the proposed method effectively exploits the non-stationary property of the video date with neuro-fuzzy network that self-organizes the RD model online and adaptively updates the structure. The method needs not require off-line pre-training; hence it is geared toward real-time coding. The comparative results through the experiments suggest that our proposed rate control scheme encodes the video sequences with less frame skip, providing good temporal quality and higher PSNR, compared to VM18.0.
Despite the near ubiquity of mobile phone and internet, the 'meta research' that deals with face-to-face(FTF), mobile phone and internet together as interpersonal media is very rare in Korea. This study begin with the purpose of fair repositioning of mobile phone and internet in Korean's interpersonal communication horizon. To accomplish this purpose, We examined the effect of face-to-face communication situation on uses of mobile phone and internet as interpersonal communication media. The related raw data were collected from on-line survey process, and statistically analyzed. The result showed that persons who are more troublesome in FTF communication because of their timidness or personality problem are more restricted in human communication network via mobile phone and internet than the others who are not. And more 'addicted' in internet use and more active in trying another personality(Persona) in cyber space. And more shrunk in meeting and conversation with family members and friends after internet adoption.
Recently, ubiquitous sensor network (USN) has been applied to many areas including environment monitoring. A few studies applied the USN to disaster prevention and emergency management, in particular, aiming to conserve cultural heritage. USN is an useful technology to do online real-time monitoring for the purpose of early detection of the fire which is a critical cause of damage and destruction of cultural heritages. It is necessary to online monitor the cultural heritages that human has a difficulty to access or their external appearance and beauty are important, by using the USN. However, there exists false warning from USN-based monitoring systems without human intervention. In this paper, we presented an alternative to resolve the problem by applying ontology. Our intelligent fire early detection systems for conserving cultural heritages are based on ontology and inference rules, and tested under laboratory environments.
There have been many efforts to understand the trends of IT environments that have been rapidly changed. In a view point of management, it needs to prepare the social systems in advance by using Big-data these days. This research is for the implementation of Issue Analysis System for the Big-data based on Artificial Intelligence. This paper aims to confirm the possibility of new technology for Big-data processing through the proposed Issue Analysis System using. We propose a technique for semantic reasoning and pattern analysis based on the AI and show the proposed method is feasible to handle the Big-data. We want to verify that the proposed method can be useful in dealing with Big-data by applying latest security issues into the system. The experiments show the potentials for the proposed method to use it as a base technology for dealing with Big-data for various purposes.
H.264 SVC(Scalable Video Coding) provides the advantages of low disk storage requirement and high scalability. However, a streaming server or a user terminal has to extract a bit stream from SVC file. This paper proposes a bit stream extraction method which can get the maximum PSNR value while date bit rate does not exceed the available network bandwidth. To do this, this paper obtains the information about extraction points which can get the maximum PSNR value offline and decides the spatial/temporal resolution of a bit stream at run-time. This resolution information along with available network bandwidth is used as the parameters to a bit stream extractor. Through experiment with JSVM reference software, we proved that proposed bit stream extraction method can get a higher PSNR value.
With the advent of FinTech, many financial services have become available in the mobile Internet environment and recently, there is an internet bank that provides all bank services online. As the proportion of financial services over the Internet increases, it offers convenience to users, but at the same time, the threat of financial network is increasing. Financial institutions are investing heavily in security systems in case of an intrusion. However attacks by hackers are getting more sophisticated and difficult to cope with. However, applying an IP Trace-back method that can detect the actual location of an attacker to a financial network can prepare for an attacker's arrest and additional attacks. In this paper, we investigate IP Trace-back technology that can detect the actual location of attacker and analyze it to apply it to financial network. And we propose a new IP Trace-back method through Infra-structure construction through simulation experiments.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.8
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pp.251-258
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2020
A training dataset for text summarization consists of pairs of a document and its summary. As conventional approaches to building text summarization dataset are human labor intensive, it is not easy to construct large datasets for text summarization. A collection of news articles is one of the most popular resources for text summarization because it is easily accessible, large-scale and high-quality text. From social media news services, we can collect not only headlines and subheads of news articles but also summary descriptions that human editors write about the news articles. Approximately 425,000 pairs of news articles and their summaries are collected from social media. We implemented an automatic extractive summarizer and trained it on the dataset. The performance of the summarizer is compared with unsupervised models. The summarizer achieved better results than unsupervised models in terms of ROUGE score.
Social Network Service(SNS) has become a hot trend as a web service which helps users construct social relationships in the web and enables online communication. The information about user activities and behaviors obtained from the SNSs is expected to be an useful knowledge source for other services such as recommendation services. Most of previous researches on SNS rely on analyzing overall network topology and surveying the activities in a one-dimensional aspect. This paper propose a system for measuring multi-dimensional interaction through the activities in a SNS. The proposed system delivers an unified profile (consisting of profile and multi-dimension interaction) model from user-activities in Twitter.com. At the experimental section, some meaningful perspectives on a set of the unified profiles are described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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