Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.225-228
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2007
차세대 보험시스템에서 지향하는 실시간 기업(RTE: Real Time Enterprise) 서비스가 오픈 프레임 플랫폼 기반의 다운사이징으로 구체화됨에 따라 서비스 지향 아키텍처(SOA: Service Oriented Architecture)와 이벤트 기반 아키텍처(EDA: Event Driven Architecture)가 비즈니스 어플리케이션을 변화시키는 주요한 설계 스타일로 등장하게 되었다. 이에 따라 엔터프라이즈 서비스 버스를 통한 서비스 흐름이 업무 서비스간 유연한 결합이 되도록 프로세스 관리 목적에 부합하는 연계성 방안이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 설계 스타일의 SOA 구현방식에 있어서 비즈니스 프로세스관리(BPM: Business Process Management)에 대한 비즈니스 측면과 IT 측면의 연계성 방안을 마련하였다. 이 방안을 도출하기 위하여 관련 디자인 패턴을 연구한 후 BPM 솔루션을 활용하여 연계테스트를 통한 검증을 수행하였고, 이러한 분석결과는 향후 SOA 로 차세대프로젝트를 진행하려는 이용자들에게 아키텍처 수립 및 시스템 개발에 필요한 효율적인 방안을 제공할 수 있을 것이다.
This study explored the sustainability of a blockchain-based cultural art performance video platform through the construction of Gyeonggi Art On, a new media art broadcasting station in Gyeonggi-do. In addition, the technical limitations of video content transaction using block chain, legal and institutional issues, and the protection of personal information and intellectual property rights were reviewed. As for the research method, participatory observation methods such as in-depth interviews with developers and operators and participation in meetings were conducted. The researcher participated in and observed the entire development process, including designing and developing blockchain nodes, smart contracts, APIs, UI/UX, and testing interworking between blockchain and content distribution services. Research Question 1: The results of the study on 'Which technology model is suitable for a blockchain-based performance video content distribution public platform?' are as follows. 1) The blockchain type suitable for the public platform for distribution of art performance video contents based on the blockchain is the private type that can be intervened only when the blockchain manager directly invites it. 2) In public platforms such as Gyeonggi ArtOn, among the copyright management model, which is an art based on NFT issuance, and the BC token and cloud-based content distribution model, the model that provides content to external demand organizations through API and uses K-token for fee settlement is suitable. 3) For public platform initial services such as Gyeonggi ArtOn, a closed blockchain that provides services only to users who have been granted the right to use content is suitable. Research question 2: What legal and institutional problems should be reviewed when operating a blockchain-based performance video distribution public platform? The results of the study are as follows. 1) Blockchain-based smart contracts have a party eligibility problem due to the nature of blockchain technology in which the identities of transaction parties may not be revealed. 2) When a security incident occurs in the block chain, it is difficult to recover the loss because it is unclear how to compensate or remedy the user's loss. 3) The concept of default cannot be applied to smart contracts, and even if the obligations under the smart contract have already been fulfilled, the possibility of incomplete performance must be reviewed.
This study developed a software platform using machine learning of artificial intelligence to optimize the distillation column system. The distillation column is representative and core process in the petrochemical industry. Process stabilization is difficult due to various operating conditions and continuous process characteristics, and differences in process efficiency occur depending on operator skill. The process control based on the theoretical simulation was used to overcome this problem, but it has a limitation which it can't apply to complex processes and real-time systems. This study aims to develop an empirical simulation model based on machine learning and to suggest an optimal process operation method. The development of empirical simulations involves collecting big data from the actual process, feature extraction through data mining, and representative algorithm for the chemical process. Finally, the platform for the distillation column was developed with verification through a developed model and field tests. Through the developed platform, it is possible to predict the operating parameters and provided optimal operating conditions to achieve efficient process control. This study is the basic study applying the artificial intelligence machine learning technique for the chemical process. After application on a wide variety of processes and it can be utilized to the cornerstone of the smart factory of the industry 4.0.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.6
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pp.672-680
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2019
This paper proposes "A Smart Farm Environment Optimization and Yield Prediction Platform based on IoT and Deep Learning" which gathers bio-sensor data from farms, diagnoses the diseases of growing crops, and predicts the year's harvest. The platform collects all the information currently available such as weather and soil microbes, optimizes the farm environment so that the crops can grow well, diagnoses the crop's diseases by using the leaves of the crops being grown on the farm, and predicts this year's harvest by using all the information on the farm. The result shows that the average accuracy of the AEOM is about 15% higher than that of the RF and about 8% higher than the GBD. Although data increases, the accuracy is reduced less than that of the RF or GBD. The linear regression shows that the slope of accuracy is -3.641E-4 for the ReLU, -4.0710E-4 for the Sigmoid, and -7.4534E-4 for the step function. Therefore, as the amount of test data increases, the ReLU is more accurate than the other two activation functions. This paper is a platform for managing the entire farm and, if introduced to actual farms, will greatly contribute to the development of smart farms in Korea.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.2
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pp.193-201
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2021
The welding has a high proportion of the production and drying of ships or offshore plants. Non-destructive testing is carried out to verify the quality of welds in Korea, radiography test (RT) is mainly used. Currently, most shipyards adopt analog-type techniques to print the films through the shoot of welding parts. Therefore, the time required from radiography test to pass or fail judgment is long and complex, and is being manually carried out by qualified inspectors. To improve this problem, this paper covers a platform for scanning and digitalizing RT films occurring in shipyards with high resolution, accumulating them in management servers, and applying artificial intelligence (AI) technology to detect welding defects. To do this, we describe the process of designing and developing RT film scanning equipment, welding inspection information integrated management platform, fault reading algorithms, visualization software, and testing and verification of each developed element in conjunction.
There has been criticism that the government-led makerspace did not reflect the actual demand of makers, so there was a limit to performance creation. In this regard, the study aims to diagnose the current status and problems of makerspace and to suggest the implication to respond to policy demand. To this end, we analyzed the current status of makerspace by utilizing the government documents. Then, we conducted a survey of SMEs related to ICT devices that experienced makerspace, and analyzed their opinions on D·N·A technology demand, management difficulties, and governments' support policies. As results, the study proposed several improvement measures to upgrade makerspace as a digital conversion platform as follows. First, due to the nature of the existing industry for introducing D·N·A technology, there is a limit for companies to enter the market on their own, so comprehensive support from the government is needed. Second, it is necessary to establish and expand an empirical test bed for the development of new products and services so that various types of metaverse contents can be discovered and digital transformation convergence models of existing businesses can be derived. Third, by modifying the support method to operate the makerspace as a platform that implements the government-led start-up support policy, boldly transfer what the private sector can do well to the private sector. The participants of Industry·University·Institute Collaboration should freely share ideas and help the common problem be solved. Based on the problems and the findings for improvement, it is expected that the current makerspace would be upgraded to a digital conversion platform suitable for the demand of the field.
Yunja Yoo;Dae-Won Kim;Chae-Uk Song;Jung-Jin Lee;Sang-Gil Lee
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.893-901
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2023
The International Association Marine Aids to Navigation and Lighthouse Authorities (IALA) proposed guidelines for VTS manual operation in 2016 for safe and efficient operation of ship. The Korea Coast Guard (KCG) established and operated 19 VTS centers in ports and coastal waters across the country by 2022 based on the IALA VTS manual and VTS operator's education and training guidelines. In addition, IALA proposed the Inter-VTS Exchange Format (IVEF) Service recommendation (V-145), a standard for data exchange between VTS, in 2011 for efficient e-Navigation system services and safe and efficient VTS service support by VTS authorities. The IVEF service in a common framework for ship information exchange, and it presents seven basic IVEF service (BISs) models. VTS service providers can provide safer and more efficient VTS services by sharing VTS information on joint area using IVEF standards. Based on the BIS data, interaction, and interfacing models, this paper introduced the development of the cloud-based VTS integration services performed by the KCG and the results of the VTS integration platform test-bed for IVEF service implementation. In addition, the results of establishing a cloud VTS integrated platform test-bed for the implementation of IVEF service and implementing the main functions of IVEF service were presented.
This study focuses on design development and verification through virtual simulation based on 3D model data in the cloud platform as a method of utilization of engineering technology of design in the fourth industrial revolution era. The goal of research is to develop and examine a design for the needs of the target that has never been met before through virtual simulations that can be conducted in practice. As a research method, we analyzed secondary data to identify the needs of the target, and did literature research for the ergonomic data and target body development stages. In addition, the design development process of this study was shown meaningful result in design, structure, safety, material, durability through loop test of 7 virtual simulations. This study can be applied to the automated process system based on 3D model data in the 4th industrial revolution era and can be used as an element of the cyber physics system for the additional research.
The risk of project failure has increased recently as ERP systems have been transformed into Web environments and task complexity has increased. Although low-code platform development tools are being used as a way to solve this problem, limitations exist as they are centered on UI. To overcome this, back-end development tools are required that can be developed quickly and easily, not only from the front development but also from a variety of development sources produced from the ERP development process, including back-end business services. In addition, the development tools included within existing ERP products require a lot of learning time from the perspective of beginner and intermediate developers due to high entry barriers. To address these shortcomings, this paper seeks to study ways to overcome the limitations of existing development tools within the ERP by providing customized development tool functions by enhancing the usability of ERP development tools suitable for each developer's skills and roles based on the requirements required by ERP development tools, such as reducing the time required for querying, automatic binding of data for testing for service-based units, and checking of source code quality.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.44
no.2
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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