Disasters are causing significant damage to the lives and property of our society and are recognized as social problems that need to be solved nationally and globally. The 4th industrial revolution technologies affecting society as a whole such as the Internet of Things(IoT), Artificial Intelligence(AI), Drones(Unmanned Aerial Vehicles), and Big Data are continuously absorbed into the disaster and safety industries as scientific and technological tools for solving social problems. Very soon, twenty-nine domestic UAV-related organizations/companies will complete the construction of a multicopter type small UAV integrated system ('17~'20) that can be operated at disaster and security sites. The current work considers and proposes the mid-to-long term R&D direction of disaster UAV as a strategic asset of the national disaster response system. First, the trends of disaster and safety industry and policy are analyzed. Subsequently, the development status and future plans of small UAV, securing shortage technology, and strengthening competitiveness are analyzed. Finally, step-by-step R&D direction of disaster UAV in terms of development strategy, specialized mission, platform, communication, and control and operation is proposed.
Park, Sin-Ae;Lee, A-Young;Lee, Geung-Joo;Kim, Dae-Sik;Kim, Wan Soon;Shoemaker, Candice A.;Son, Ki-Cheol
Horticultural Science & Technology
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v.34
no.4
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pp.513-527
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2016
The objective of the present study was to review the current research about the outcomes of horticultural activity interventions in order to determine research trends and analyze the characteristics of horticultural activity interventions. We reviewed the literature using search engines such as the Web of Science, Proquest Dissertation and Theses, Academic Search Premier, Research Information sharing Service, and Korean National Assembly Digital Library to locate journal articles that include relevant search terms (e.g., gardening activity, gardening program, allotment garden, urban agriculture, horticultural therapy, and horticultural activity). We initially identified 14,414 journal articles that were published before April 2014 and selected 509 of the papers for review. We found that studies investigating treating children and adults 8 to 64 years old were the most common, and horticultural activities such as gardening outdoors, planting indoors, making crafts with live plants, arranging flowers, making crafts with artificial or pressed flowers, and other activities were usually combined. Short/medium term (11 to 20 sessions) horticultural activity programs were the most frequent, and most interventions were of medium duration (> 60 min to 120 min). Most of the studies focused on the psychological or emotional effects of horticultural intervention, such as its effects on emotional intelligence, self-esteem, stress, and depression. Further studies are needed to analyze the research methodology, specific outcomes, and strengths or weaknesses of studies investigating horticultural activity interventions.
Game industry, especially MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) has rapidly been expanding in these days. In this background, lots of online game security incidents have been increasing and getting more diversity. One of the most critical security incidents is 'Bots', mimics human player's playing behaviors. Bots performs the task without any manual works, it is considered unfair with other players. So most game companies try to block Bots by analyzing the packets between clients and servers. However this method can be easily attacked, because the packets are changeable when it is send to server. In this paper, we propose a Bots detection method by observing the playing patterns of game characters with data on server. In this method, Bots developers cannot handle the data, because it is working on server. Therefore Bots cannot avoid it and we can find Bots users more completely.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.2
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pp.1-11
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2020
As software and artificial intelligence education became more and more important, in December 2019, the Ministry of Science and ICT announced plans to expand software and AI education to mandatory education in elementary and secondary schools by 2022. In addition to elementary and secondary schools, most universities are actively engaged in software education for computer non-majors, but research on coding education for computer non-majors is insufficient. The purpose of this paper is to find an efficient teaching and learning method for coding education for computer non-majors. Nowadays, college students, called Millennial and Generation Z, prefer visual information and are familiar with computers as digital natives. Based on these characteristics, this study examined the visual literacy and thinking styles of college students and then examined whether the students' visual literacy and thinking styles influenced coding-based problem solving in coding subjects. Based on this, this paper proposes an alternative to do programming education more efficiently for students who are new to coding.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.730-732
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2017
While the short term effect of diet and exercise therapy has been proven, there has still been a problem of its long term effect. So, researchers has utilized behaviour modification therapy. It is expected to lead to natural weight loss by modifying wrong dietary life patterns and practices. However, this approach has turned out to be a more effective method for weight maintenance than loss of weight. In spite of its strength, as a matter of fact, persistent and continuous effort for weight management has not worked properly. This study proposes an artificial intelligence approach with the advantages of behaviour modification therapy, overcoming current approaches which is goal-driven and too uniform. For this, we plan to develop a health management program in which users get the messages that are customized for themselves according to different situations so that it can promotes persistent effort for exercise. Here, customized messages are handled by AI techniques, which eventually promotes soft persuasion, encouragement, and motivation.
Cognitive model, that is cognitive architecture, is the model expressed with computer program to show the process how human solve a certain problem and it is continuously under investigation through various fields of study such as cognitive engineering, computer engineering, and cognitive psychology. In addition, the much extensive applicability of cognitive model usually helps it to be used for quantitative prediction of human Behavior or Natural programming of human performance in many HCI areas including User Interface Usability, artificial intelligence, natural programming language and also Robot engineering. Meanwhile, when a system designed, an usability test about conceptual design of interface is needed and in this case, analysis evaluation using cognitive model like GOMS or ACT-R is much more effective than empirical evaluation which naturally needs products and subjects. In particular, if we consider the recent trend of very short-end term between a previous technology development and the next new one, it would take time and much efforts to choose subjects and train them in order to conduct usability test which is repeatedly followed in the process of a system development and this finally would bring delays of development of a new system. In this study, we predicted quantitatively the human behavior processes which contains cognitive processes for menu selection in touch screen interface through ACT-R, one of the common method of usability test. Throughout the study, it was shown that the result using cognitive model was equal with the result using existing empirical evaluation. And it is expected that cognitive model has a possibility not only to be used as an effective methodology for evaluation of HCI products or system but also to contribute the activation of HCI cognitive modeling in Korea.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.10
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pp.1294-1299
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2018
'SMART Police' means collecting, analyzing and utilizing the police database such as crime statistics, reflecting 'strategic management', 'analysis and research', 'science technology' do. In recent years, the number of sex offenses has more than doubled based on the 'crime analysis' of the Supreme Prosecutors' In this trend, we started to build a sex crime prevention program for women 's relief special 3.0 which is suitable for regional characteristics. However, it was not enough for the women to have low publicity and utilization results, and to show the practical effect. In the future, we propose a crime prevention system which can safely take home safeguarding with autonomous driving car or drone by applying ICT to the future police system. Although it is difficult to operate autonomous vehicles and drones in the surrounding environment such as narrow alleys and power lines for application to this system, it is thought that the artificial intelligence technology can be sufficiently overcome to operate.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.12
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pp.2406-2412
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2007
Recently, there are many researches about natural language processing programs using artificial intelligence methods. But the researches mostly concentrate on Korean morphological analyses and there are few researches about application of the results of Korean morphological analyses. In this paper, we implemented a natural language conversation program that NPC in games can talk with users by natural language sentences using the results of morphological analyses and a rule-based inference method. We proposed representation and implementation methods of rules suitable for the processing of natural language conversation using NEO, a rule-based inference engine. In the experiment using rules and facts about knowledge of conversation for diet counselor NPC, we could verify that natural conversation results were produced.
With the convergence of the information and communication technologies, a new age of technological civilization has arrived. This is the age of intelligent revolution, known as the 4th industrial revolution. The 4th industrial revolution is based on technological innovations, such as robots, big data analysis, artificial intelligence, and unmanned transportation facilities. This revolution would interconnect all the people, things, and economy, and hence will lead to the expansion of the industry. A high-density, high-capacity energy technology is required to maintain this interconnection. As a next-generation energy source, lithium-ion batteries are in the spotlight today. However, lithium-ion batteries can cause thermal runaway and fire because of electrical, thermal, and mechanical abuse. In this study, thermal runaway was induced in 72.5 Ah NCM pouch-type lithium-ion batteries because of thermal abuse. The surface of the pouch-type lithium-ion batteries was heated by the hot plate heating method, and the effect of the rate of increase in the surface temperature on the thermal runaway trigger time was analyzed using Minitab 19, a statistical analysis program. The correlation analysis results confirmed that there existed a strong negative relationship between each variable, while the regression analysis demonstrated that the thermal runaway trigger time of lithium-ion batteries can be predicted from the rate of increase in their surface temperature.
This study was conducted to propose a product planning prediction model using logistic regression algorithm to predict seasonal factors and rapidly changing product trends. First, we collected unstructured data of consumers in portal sites and online markets using web crawling, and analyzed meaningful information about products through preprocessing for transformation of standardized data. The datasets of 11,200 were analyzed by Logistic Regression to analyze consumer satisfaction, frequency analysis, and advantages and disadvantages of products. The result of analysis showed that the satisfaction of consumers was 92% and the defective issues of products were confirmed through frequency analysis. The results of analysis on the use satisfaction, system efficiency, and system effectiveness items of the developed product planning prediction program showed that the satisfaction was high. Defective issues are very meaningful data in that they provide information necessary for quickly recognizing the current problem of products and establishing improvement strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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