Recent research on information and communication technology and Internet-of-Things indicates that convergence and integration facilitate the development of various technologies. Similarly, related academic theories and technologies have also gained attention. This paradigm shift facilitated the convergence and integration of academic disciplines. In particular, information systems have become initiators of change. However, only a limited number of studies have been conducted on information systems. To address this gap, this study explores the future direction of information systems based on the core concepts and results of the comparative analysis conducted on research trends. We considered 48,102 data obtained from international top journals from 1980 to 2015. We analyzed journal titles, authors, abstracts, and keywords. We conducted the network analysis on existing collaborative studies and performed comparative analysis to visualize the results. The results provide an in-depth understanding of information systems and provides directions for future research on this area.
Recently, the number of hacking, that use buffer overflow vulnerabilities, are increasing. Although the buffer overflow Problem has been known for a long time, for the following reasons, it continuos to present a serious security threat. There are three defense method of buffer overflow attack. First, allow overwrite but do not allow unauthorized change of control flow. Second, do not allow overwriting at all. Third, allow change of control flow, but prevents execution of injected code. This paper is for allowing overwrites but do not allow unauthorized change of control flow which is the solution of extending compiler. The previous defense method has two defects. First, a program company with overhead because it do much thing before than applying for the method In execution of process. Second, each time function returns, it store return address in reserved memory created by compiler. This cause waste of memory too much. The new proposed method is to extend compiler, by processing after compiling and linking time. To complement these defects, we can reduce things to do in execution time. By processing additional steps after compile/linking time and before execution time. We can reduce overhead.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.3
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pp.99-103
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2021
Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been widely utilized due to their outstanding performance in various computer vision fields. However, due to their computational-intensive and high memory requirements, it is difficult to deploy CNNs on hardware platforms that have limited resources, such as mobile devices and IoT devices. To address these limitations, a neural network compression research is underway to reduce the size of neural networks while maintaining their performance. This paper proposes a CNN compression technique that dynamically adjusts the thresholds of pruning, one of the neural network compression techniques. Unlike the conventional pruning that experimentally or heuristically sets the thresholds that determine the weights to be pruned, the proposed technique can dynamically find the optimal thresholds that prevent accuracy degradation and output the light-weight neural network in less time. To validate the performance of the proposed technique, the LeNet was trained using the MNIST dataset and the light-weight LeNet could be automatically obtained 1.3 to 3 times faster without loss of accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.348-369
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2024
With the advancement of Industry 4.0 and Industrial Internet of Things (IIoT), manufacturing increasingly seeks automation and intelligence. Temperature and vibration monitoring are essential for machinery health. Traditional abnormal state detection methodologies often overlook the intricate frequency characteristics inherent in vibration time series and are susceptible to erroneously reconstructing temperature abnormalities due to the highly similar waveforms. To address these limitations, we introduce synergistic, end-to-end, unsupervised Frequency-Time Domain Memory-Enhanced Autoencoders (FTD-MAE) capable of identifying abnormalities in both temperature and vibration datasets. This model is adept at accommodating time series with variable frequency complexities and mitigates the risk of overgeneralization. Initially, the frequency domain encoder processes the spectrogram generated through Short-Time Fourier Transform (STFT), while the time domain encoder interprets the raw time series. This results in two disparate sets of latent representations. Subsequently, these are subjected to a memory mechanism and a limiting function, which numerically constrain each memory term. These processed terms are then amalgamated to create two unified, novel representations that the decoder leverages to produce reconstructed samples. Furthermore, the model employs Spectral Entropy to dynamically assess the frequency complexity of the time series, which, in turn, calibrates the weightage attributed to the loss functions of the individual branches, thereby generating definitive abnormal scores. Through extensive experiments, FTD-MAE achieved an average ACC and F1 of 0.9826 and 0.9808 on the CMHS and CWRU datasets, respectively. Compared to the best representative model, the ACC increased by 0.2114 and the F1 by 0.1876.
Internet of Things (IoT) is an environment where various devices are connected to each other via a wired/wireless network and where the devices gather, process, exchange, and share information. Some of the most important types of IoT devices are mobile IoT devices such as smartphones. These devices provide various high-performance services to users but cannot be supplied with power all the time; therefore, power management appropriate to a given IoT environment is necessary. Power management of mobile IoT devices involves complex relationships between various entities such as application processors (APs), HW modules inside/outside AP, Operating System (OS), platforms, and applications; a method is therefore needed to systematically analyze and manage these relationships. In addition, variabilities related to power management such as various policies, operational environments, and algorithms need to be analyzed and applied to power management development. In this paper, engineering principles and a method based on them are presented in order to address these challenges and support systematic development of IoT device power management. Power management of connected helmet systems was used to validate the feasibility of the proposed method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.2
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pp.375-381
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2018
As smart home network services such as home CCTV, outdoor control of home appliances, home security and disaster prevention services become popular, there appear various affiliated products including smart home gateway and smart speaker. Since those services are generally developed on the vendors' individual hardware and software platforms, it is not much expected for them to interwork well among different architecture and communication methods. In this paper, we propose a new home network service system running on an open source platform to address such issues. We implemented a home network system using OpenWRT-based wireless router(or access point) and Zigbee communication technology. In the proposed system, a wireless router replaces a commercial home gateway and small control units implemented with Arduino control electronic devices and sensors in home. Several service scenarios are also implemented to verify the operability of the proposed system.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.3
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pp.246-256
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2020
In the future Network Centric Warfare(NCW), changing to IPv6 based network environment is required to enable various future technologies such as the Internet of Things(IoT) and cloud technology which are expected to be introduced to the tactical network evolution. With the change to the IPv6 network, an ID/LOC(Identifier/Location) separation protocol that decomposes context of the IP address to location and identifier can enhance network capacity of increasing number of device and provide efficient mobility management in the tactical network that changes topology dynamically. In this paper, we choose ILNP(Identifier-Locator Network Protocol) as an ID/LOC separation for tactical network environment. In addition to ILNP-based tactical network design, this paper proposes a network-based mobility management scheme for providing efficient mobility management. Through numerical performance analysis, we show that the proposed scheme can reduce network loads more effectively than the conventional IP-based mobility management scheme and common handover procedure in ILNP.
The convergence of education and technology has been emphasized, leading to the application of educational technology (EdTech) in the field of education. EdTech provides learner-centered, customized learning environments through various media and learning situations. In this paper, we designed hardware for EdTech-based educational tools for IoT security education in the field of cybersecurity education. The hardware is based on a dual microcontroller unit (MCU) within a single board, allowing for both attack and defense to be performed. To leverage various sensors in the Internet of Things (IoT), the hardware is modularly designed. From an educational perspective, utilizing EdTech in cybersecurity education enhances engagement by incorporating tangible physical teaching aids. The proposed research suggests that the design of IoT security education hardware can serve as a reference for simplifying the creation of a security education environment for embedded hardware, software, sensor networks, and other areas that are challenging to address in traditional education..
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.608-613
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2009
This study aims to examine terrorism by biological agents. These days terrorism evolved so rapidly that more than one terror occurs a day in global society as we are on the edge of so-called New-terrorism. One of new examples of new terrorism is Bioterrorism by biological agents. In order to address Bioterrorism we should conduct a study to examine things to be prepared at ordinary times and future plans. As an effort to develop countermeasures against Bioterrorism, anti-terrorism laws should be made on Prevention phases anti-terrorism funding laws as well. Other Bioterrorism laws need to be made. On Response phases initial reaction task force should be ready for making positive initial reaction. A special hospital for CBR(Chemical, Biological, and Radiological) warfare needs to be designated to practice medicine. Biological-Safety-Levels should be constructed by IV levels. Effective public promotion network should be built. On Recovery phases evaluation system needs to be suggested and international cooperative network should be established.
This study aims to examine terrorism by biological agents. These days terrorism evolved so rapidly that more than one terror occurs a day in global society as we are on the edge of so-called New-terrorism. One of new examples of new terrorism is Bioterrorism by biological agents. In order to address Bioterrorism we should conduct a study to examine things to be prepared at ordinary times and future plans. As an effort to develop countermeasures against Bioterrorism, anti-terrorism laws should be made on Prevention phases anti-terrorism funding laws as well. Other Bioterrorism laws need to be made. On Response phases initial reaction task force should be ready for making positive initial reaction. A special hospital for CBR(Chemical, Biologlcal, and Radiological) warfare needs to be designated to practice medicine. Biological~safety-Levels should be constructed by IV levels. Effective public promotion network should be built. On Recovery phases evaluation system needs to be suggested and international cooperative network should be established.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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