KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6D
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pp.1003-1010
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2006
This study developed a traffic accident information management system based on WebGIS that can process a lot of data for giving effectively diagnosis of traffic accidents in serious damage circumstances by traffic accident. Also, this study presents a way to compose and to convey traffic accident information. In addition, non-spatial attributes as well as spatial attributes about traffic accidents information be integrated and managed by the system. To provide Web service, we developed modules that can supply visually spatial information and traffic accidents data through ASP, Javascript, ArcIMS based on Web and constructed a server. And constructed system include a function that offer the now situation of traffic accident in real time, which supply the statistical data of traffic accident through Web as soon as user entry data in comparison with previous way that preparatory period until traffic accidents data is supplied to peoples had been long. Traffic accidents are analyzed with only nonspatial attribute by simply collecting in the past. However, system constructed by this study offer new function that can grasp visually accident spot circumstance and use detailed content and accurate location data as well as statistical data of traffic accidents. Also, it offer interface that can connect directly with accident charge policeman.
The Army TIGER System, which is being deployed to implement a future combat system, is expected to bring innovative changes to the army's combat methods and comabt execution capability such as mobility, networking and intelligence. To this end, the Army will introduce various systems using drones, robots, unmanned vehicles, AI(Artificial Intelligence), etc. and utilize them in combat. The use of various unmanned vehicles and AI is expected to result in the introduction of equipment with new technologies into the army and an increase in various types of transmitted information, i.e. data. However, currently in the military, there is an acceleration in research and combat experimentations on warfigthing options using Army TIGER forces system for specific functions. On the other hand, the current reality is that research on cyber threats measures targeting information systems related to the increasing number of unmanned systems, data production, and transmission from unmanned systems, as well as the establishment of cloud centers and AI command and control center driven by the new force systems, is not being pursued. Accordingly this paper analyzes the structure and characteristics of the Army TIGER force integration system and makes suggestions for necessity of building, available cyber defense solutions and Army TIGER integrated cyber protections system that can respond to cyber threats in the future.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.2
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pp.353-360
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2017
The Internet of Things(IoT) security has more need than a technical problem as it needs series of regulations and faultless security system for common purposes. So, this study proposes an efficient key management in order that can be trusted IoT data in cloud computing. In contrast with a key distribution center of existing sensor networks, the proposed a federation key management of cloud proxy key server is not central point of administration and enables an active key recovery and update. The proposed key management is not a method of predetermined secret keys but sharing key information of a cloud proxy key server in autonomous cloud, which can reduce key generation and space complexity. In addition, In contrast with previous IoT key researches, a federation key of cloud proxy key server provides an extraction ability from meaningful information while moving data.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.851-858
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2021
Due to the increase in renewable energy and distributed resources, not only traditional data but also various energy-related data are being generated in the new energy industry. In other words, there are various renewable energy facilities and power generation data, system operation data, metering and rate-related data, as well as weather and energy efficiency data necessary for new services and analysis. Energy big data processing technology can systematically analyze and diagnose data generated in the first half of the power production and consumption infrastructure, including distributed resources, systems, and AMI. Through this, it will be a technology that supports the creation of new businesses in convergence between the ICT industry and the energy industry. To this end, research on the data analysis system, such as itemized characteristic analysis of the collected data, correlation sampling, categorization of each feature, and element definition, is needed. In addition, research on data purification technology for data loss and abnormal state processing should be conducted. In addition, it is necessary to develop and structure NIFI, Spark, and HDFS systems so that energy data can be stored and managed in real time. In this study, the overall energy data processing technology and system for various power transactions as described above were proposed.
Seok, Hyun Deok;Choi, Junyeong;Byun, Seung Yeon;Min, Sun Hyung
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.108
no.1
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pp.97-108
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2019
In a situation where production of short-term income forestry products has been stagnant or decreased in recent years, the government or related agencies are trying to promote consumption of short-term income forest products. While consumer sentiment studies on short-term income forestry are being conducted as part of efforts to encourage consumption, most of the studies rely solely on a survey-based method. In the information age, consumer sentiment toward consumer goods is reflected mostly on social networking sites due to the spread of the Internet. It is necessary to avoid relying solely on a survey-based method in existing research and directly analyze social networking sites that reflect consumers' wishes. In response, this study identified consumer preferences for major short-term income forest products through social big data analyses and used the results to establish strategies for promoting the sale of short-term income forest products. This paper is different from previous research using only a survey-based method, and it uses SNS to understand consumer preferences. The results of this study are expected to directly help the government or related agencies promote consumption of short-term income forest products and, ultimately, help improve forest-related income and promote healthy forest condition.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.12
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pp.291-306
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2020
Nowadays, Data-Network-AI (DNA)-based intelligent services and applications have become a reality to provide a new dimension of services that improve the quality of life and productivity of businesses. Artificial intelligence (AI) can enhance the value of IoT data (data collected by IoT devices). The internet of things (IoT) promotes the learning and intelligence capability of AI. To extract insights from massive volume IoT data in real-time using deep learning, processing capability needs to happen in the IoT end devices where data is generated. However, deep learning requires a significant number of computational resources that may not be available at the IoT end devices. Such problems have been addressed by transporting bulks of data from the IoT end devices to the cloud datacenters for processing. But transferring IoT big data to the cloud incurs prohibitively high transmission delay and privacy issues which are a major concern. Edge computing, where distributed computing nodes are placed close to the IoT end devices, is a viable solution to meet the high computation and low-latency requirements and to preserve the privacy of users. This paper provides a comprehensive review of the current state of leveraging deep learning within edge computing to unleash the potential of IoT big data generated from IoT end devices. We believe that the revision will have a contribution to the development of DNA-based intelligent services and applications. It describes the different distributed training and inference architectures of deep learning models across multiple nodes of the edge computing platform. It also provides the different privacy-preserving approaches of deep learning on the edge computing environment and the various application domains where deep learning on the network edge can be useful. Finally, it discusses open issues and challenges leveraging deep learning within edge computing.
Recently many companies began to feel the pressures of cost savings due to the global recession, so they have been interested in the Cloud Computing. Cloud Computing is one of using method of IT resources through the network. Users can borrow softwares or hardwares instead of buying them. Many people expect remarkable growth in Cloud Computing industry because of it's effectiveness. But Cloud Computing industry is still at an early stage. Especially, people who in the public sector hesitate to adopt Cloud Computing Services due to security issues and their conservative views. Also, they just have limited understanding, so we need to investigate what they really know and understand. Researches about the Cloud Computing generally focus on technical issues, so we can hardly find researches reference for decision making in considering the services. The study aims to investigate diverse factors for agencies' adoption decisions, such as benefits, costs, and risk in developing the most ideal type of cloud computing service for them, and performs priority analyses by applying ANP (Analytic Network Process). The results identify that features pertaining to the risk properties were considered the most significant factors. According to this research, the usage of private cloud computing services may prove to be appropriate for public environment in Korea. The study will hopefully provide the guideline to many governmental agencies and service providers, and assist the related authorities with cloud computing policy in coming up with the relevant regulations.
In this paper, a Kalman filter-based sensor fusion filter that measures posture by calibrating and combining information obtained from acceleration and gyro sensors was proposed. Recent advancements in sensor network technology have required sensor fusion technology. In the proposed approach, the nonlinear system model of the filter is converted to a linear system model through a Jacobian matrix operation, and the measurement value predicted via Euler integration. The proposed filter was implemented at an operating frequency of 74 MHz using a Virtex-6 FPGA Board from Xilinx Inc. Further, the accuracy and reliability of the measured posture were validated by comparing the values obtained using the implemented filters with those from existing filters.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.6
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pp.47-54
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2013
In this paper, analyze the technical elements of the CTI system to design the proposed system, understand the requirements of CTI IP based system. in the Hearing-Impaired designed a CTI system of mobile phone-based services available to the CTI call center system based on this. Furthermore, we implemented voiceXML scenario data analysis modules using the JAVA language to implement the system was designed, the server provides. And an implementation of the CTI system of mobile phone base for the Hearing-Impaired by integrating the modules that have been implemented. Finally, create a scenario that uses the CTI system for mobile base to test and evaluation, based on the test scenario each functional, we conducted repeated tests. It was possible to confirm the results of time for the acquisition of the test result information has been reduced about 20 seconds on average than the audio system based on conventional.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.6
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pp.215-221
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2012
To address the bottleneck problem in data center networks, there have been several proposals for network architectures providing high path-diversity. In devising new schemes to utilize multiple paths, one must consider the effects on TCP performance because packet reordering can make TCP perform poorly. Therefore most schemes prevent packet reordering by sending packets through one of multiple available paths. In this study we show that packet reordering does not occur severely enough to have a significant impact on TCP performance when scattering packets through all available paths between a pair of hosts in Fat-Tree. Simulation results imply that it is possible to find a low-cost solution to the TCP performance problem for Fat-Tree-like topologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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