Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.58-67
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2008
In this paper, we first point out difficulties faced by CG artists in the shading process: (1) a lot of technical details on shaders required, (2) long rendering time, and (3) repeated trials-and-errors. To make them overcome such difficulties, we propose Shader Space Navigator, a system that efficiently searches for shaders similar to a given query shader from a shader database containing a large number of quality shaders. With Shader Space Navigator, CG artists find appropriate shaders from the database that are very close to the final result shader, and thus complete the shading process easily by slightly tuning some attributes of those shaders. Thus, the CG artists can create their final shaders in an intuitive and efficient way without a large number of time-consuming rendering processes. Also, we deal with implementation issues related to Shader Space Navigator and constructing an abundant shader database in detail.
Kim, Yong-Ki;Kim, Young-Jin;Yoon, Min;Chang, Jae-Woo
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.2
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pp.99-110
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2009
Currently, there are many applications being developed based on sensor network technology. A tracking method for moving objects in sensor network is one of the main issue of this field. There is a little research on this issue, but most of the existing work has two problems. The first problem is a communication overhead for visiting sensor nodes many times to track a moving object. The second problem is an disability for dealing with many moving objects at a time. To resolve the problems, we, in this paper, propose a signature-based tracking method using efficient data aggregation for moving objects, called SigMO-TRK. For this, we first design a local routing hierarchy tree to aggregate moving objects' trajectories efficiently by using a space filtering technique. Secondly, we do the tracking of all trajectories of moving objects by using signature in a efficient way, our approach generates signatures to method. In addition, by extending the SigMO-TRK, we can retrieve the similar trajectories of moving objects for given a query. Finally, by using the TOSSIM simulator, we show that our signature-based tracking method outperforms the existing tracking method in terms of energy efficiency.
Kim, Young-Min;Lim, Yu-Jin;Yu, Hyun;Lee, Jae-Hwoon;Ahn, Sang-Hyun
The KIPS Transactions:PartC
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v.13C
no.5
s.108
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pp.621-626
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2006
A mobile ad hoc network (MANET) is an infrastructureless network that supports multi-hop communication. For the MANET nodes wishing to communicate with nodes in the wired Internet, the global Internet connectivity is required and this functionality can be achieved with the help of the Internet gateway. For the support of reliability and flexibility, multiple Internet gateways can be provisioned for a MANET. In this case, load-balancing becomes one of the important issues since the network performance such as the network throughput can be improved if the loads of the gateways are well-balanced. In this paper, we categorize the load-balancing mechanisms and propose a new metric for load-balancing. Simulation results show that our proposed mechanism using the hop distance and the number of routing table entries as a load-balancing metric enhances the overall network throughput.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.4
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pp.26-32
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2016
An autonomous car(driverless car, self-driving car, robotic car) is a vehicle that is capable of sensing its environment and navigating without human input. Autonomous cars can detect surroundings using a variety of techniques such as radar, lidar, GPS, odometry, and computer vision. Advanced control systems interpret sensory information to identify appropriate navigation paths, as well as obstacles and relevant signage. Autonomous cars have control systems that are capable of analyzing sensory data to distinguish between different cars on the road, which is very useful in planning a path to the desired destination. An issue tree, also called a logic tree, is a graphical breakdown of a question that dissects it into its different components vertically and that progresses into details as it reads to the right.Issue trees are useful in problem solving to identify the root causes of a problem as well as to identify its potential solutions. They also provide a reference point to see how each piece fits into the whole picture of a problem. Using Issue-Tree menthods, transportation safety policies were developed with autonompus vehicle in mind.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.5
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pp.885-896
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2013
MTC(Machine Type Communications), providing a variety of services anytime and anywhere by connecting the cellular network to the machine and things without human intervention, is being considered as a major challenge of the next-generation communications. Currently, When a massive MTC devices simultaneously connect to the network, each MTC device needs an independent access authentication process. Because of this process, authentication signaling congestion and overload problems will cause in LTE-Advanced. In this paper, we propose a group-based authentication protocol and a key management protocol. For managing the MTC devices as group units, the proposed protocol elects a group leader and authentications only once with the core network. After the authentication is completed, a group leader manages the rest members and MME(Mobility Management Entity) by constructing a binary tree. Finally, the propose protocol analysis show that the proposed protocol not only can reduces the authentication signaling which generated in between the MTC devices and the core network but also can manages the MTC devices, efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.3
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pp.535-545
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2014
As the software industry has developed, the attacks making use of software vulnerability has become a big issue in society. In particular, because the attacks using the vulnerability of web browsers bypass Windows protection mechanism, web browsers can readily be attacked. To protect web browsers against security threat, research on fuzzing has constantly been conducted. However, most existing web browser fuzzing tools use a simple fuzzing technique which randomly mutates DOM tree. Therefore, this paper analyzed existing web browser fuzzing tools and the patterns of their already-known vulnerability to propose an event and command based fuzzing tool which can detect the latest web browser vulnerability more effectively. Three kinds of existing fuzzing tools were compared with the proposed tool. As a result, it was found that the event and command based fuzzing tool proposed was more effective.
This study aims to develop an AI education program for secondary school students to help understand AI and to provide an experience of solving real-life problems by using AI, and to analyze the effectiveness of education. The education program based on the AI education system for K-12 developed in the previous study was composed of a total of 12 lessons by selecting the self-driving cars, which is emerging as a recent issue among real life problems, as the main topic. Classes were conducted for secondary school students who had experience in software education, and the effectiveness of education and class satisfaction were analyzed. As a result of the analysis, it was confirmed that the understanding of AI and the sense of AI efficacy were improved, and the class satisfaction was high in all items such as educational content, fun in class, difficulty of class, and interest in AI. Based on these results, implications for AI education for secondary students were proposed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.999-1008
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2023
Early prediction of chronic diseases such as diabetes is an important issue, and improving the accuracy of diabetes prediction is especially important. Various machine learning and deep learning-based methodologies are being introduced for diabetes prediction, but these technologies require large amounts of data for better performance than other methodologies, and the learning cost is high due to complex data models. In this study, we aim to verify the claim that DNN using the pima dataset and k-fold cross-validation reduces the efficiency of diabetes diagnosis models. Machine learning classification methods such as decision trees, SVM, random forests, logistic regression, KNN, and various ensemble techniques were used to determine which algorithm produces the best prediction results. After training and testing all classification models, the proposed system provided the best results on XGBoost classifier with ADASYN method, with accuracy of 81%, F1 coefficient of 0.81, and AUC of 0.84. Additionally, a domain adaptation method was implemented to demonstrate the versatility of the proposed system. An explainable AI approach using the LIME and SHAP frameworks was implemented to understand how the model predicts the final outcome.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.49-55
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2017
Most motor cases adopt deep drawing products, which are excellent in waterproof functions, concentricity, right angle, and quality. In addition, the blower motor and seat motor, which are installed in the car interior and do not require waterproof function, adopts a multi-forming manufacturing method. The deep drawing process requires an expensive transfer press that can digest approximately 12 processes, such as drawing, trimming and piercing. On the other hand, products can be produced with low investment because the multi-forming method is composed of one multi-forming machine or one multi-forming machine and one press. The multi-forming machine is a high-priced facility that is mostly imported and a bending / shearing process multi-foaming machine, which was developed by domestic small and medium-sized enterprises, is not enough to reduce the production cost. An integral multi - forming machine is used as a limited working method for thin material and small products. A large product and thick material has a high shear load. A large product and thick material has a high shear load and uses a single crank press. After blanking, the worker manually feeds the material to a multi-forming machine. When the bending operation is performed in the multi-forming machine, it is transferred to the press again to calibrate the dimensions. This variance in work processes has resulted in lower cost competitiveness due to the lower productivity, quality issues, and excessive operator input. The aim of this study was to establish a stable and cost - effective production system through bending / shearing process separation and facility automation.
In this study, theory of school consulting for founding the development strategy of industrial high school was explored, consulting model and performing technique model was suggested, case of consulting of industrial high school performed by the model and performing technique suggested. Up to now, research field of school consulting was instruction and supervision consulting mostly, there was not much school management consulting. In this paper, a school consulting model for industrial high school was developed, which was five step such as entry, diagnosis, action planning, action, and termination. A case of consulting for C technical high school applied by the consulting model suggested was analyzed, it will be used any other consulting project of industrial high school. According to the 5 step school consulting model, analysis of the present state of C technical high school, survey research, SWOT analysis, Issue Tree, school assesment were performed. In order to set up a development strategy for C technical high school, a table of problem and improvement based on issue tree was made, and then a Pay-Off Matrix was made out. Finally, a development plan of short and mid- and long-term for C technical high school was constructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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