Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.12
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pp.427-436
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2016
Due to disasters such as earthquakes and landslides in urban areas, persons have been buried inside collapsed buildings and structures. Rescuers have mainly utilized detection equipment by applying sound, video and electric waves, but these are expensive and due to the directional approaches onto the collapsed site, secondary collapse risk can arise. In addition, due to poor utilization of such equipment, new human detection technology with quick and high reliability has not been utilized. To address these issues, this study develops a wireless signal-based human detection module that can be loaded into an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The human detection module searches for the 3D location for buried persons by collecting Wi-Fi signal and barometer sensors data transmitted from the mobile phones. This module can gain diverse information from mobile phones for buried persons in real time. We present a development framework of the module that provides 3D location data with more reliable information by delivering the collected data into a local computer in the ground. This study verified the application feasibility of the developed module in a real collapsed area. Therefore, it is expected that these results can be used as a core technology for the quick detection of buried persons' location and for relieving them after disasters that induce building collapses.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.1
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pp.111-122
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2018
Using OAuth protocol, third-party applications on the Android operating system use user's credentials or access tokens that have access authority on user's resources to gain user's account and personal information from account information providers. These credentials and token information are stored in the device by the OAuth data management method provided by the Android operating system. If this information is leaked, the attacker can use the leaked credential and token data to get user's personal data without login. This feature enables the digital forensic investigator to collect data directly from the remote server of the services used by the target of investigation in terms of collecting evidence data. Evidence data collected at a remote location can be a basis for secondary warranties and provide evidence which can be very important evidence when an attacker attempts to destroy evidence, such as the removal of an application from an Android device. In this paper, we analyze the management status of OAuth tokens in various Android operating system and device environment, and show how to collect data of various third party applications using it. This paper introduces a method of expanding the scope of data acquisition by collecting remote data of the services used by the subject of investigation from the viewpoint of digital forensics.
Han, Yoonsun;Kim, Hayoung;Song, Juyoung;Song, Tae Min
The Journal of the Korea Contents Association
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v.19
no.6
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pp.10-23
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2019
Although social big data can provide a multi-faceted perspective on school bullying experiences among children and adolescents, the complexity and variety of unstructured text presents a challenge for systematic collection and analysis of the data. Development of an ontology, which identifies key terms and their intricate relationships, is crucial for extracting key concepts and effectively collecting data. The current study elaborated on the definition of an ontology, carefully described the 7 stage development process, and applied the ontology for collecting and analyzing school bullying social big data. As a result, approximately 2,400 key terms were extracted in top-, middle-, and lower-level categories, concerning domains of participants, causes, types, location, region, and intervention. The study contributes to the literature by explaining the ontology development process and proposing a novel alternative research model that uses social big data in school bullying research. Findings from this ontology study may provide a basis for social big data research. Practical implications of this study lie in not only helping to understand the experience of school bullying participants, but also in offering a macro perspective on school bullying as a social phenomenon.
The purpose of this study is to develop the calibration method for temperature effects to improve the accuracy of the Weigh-In-Motion(WIM) system for collecting long-term truck weight data. WIM system was installed at a location where the truck traffic volume is high and weight data has been collected from January 2010. In this study, as a calibration measure, the first axle weight of Truck Type 10, the semi tractor-trailer is used based on the fact that the first axle weight is relatively constant, independent of the cargo weight. From this fact, calibration equations are developed from the relationship between the axle weight and the temperature(daily mean, maximum and minimum). Analysis on calibrated weight data shows adequacy of the proposed calibration method. Results of this study can be used to improve the accuracy of the WIM system and to carry out more rational design of pavement and bridge structures.
In this study, travel time data collection of mine equipments was conducted in an underground mine using a reverse Radio Frequency IDentification (RFID) system. In the reverse RFID system, RFID readers and antennas are mounted on mine equipments, and RFID tags are attached to the underground mine gallery. Indoor experiments were performed to analyze how RFID reader transmission power levels affect tag readable area and tag recognition rates. The results showed that travel time measurement become precise when the reader transmission power was reduced, however tag recognition rates were reduced. The field experiments indicated that setting the reader transmission power to 28 dBm maintained the tag recognition rate while minimizing the tracking location error. In addition, the results revealed that the reverse RFID system can be used successfully in an underground mine to collect the travel time data of haulage trucks.
Vegetation maps present an inventory of existing plant communities, their location, extent and geographical distribution in the area concerned. For green space management and environment assessment accurate vegetation maps can be used effectively for analyzing the relationships between vegetation and the physical environment. However, the Current Vegetation Map, Forest Stand Map, and Green Naturality Map in Korea do not represent the status of vegetation community exactly. Therefore, the purpose of this study is to produce a detailed vegetation map at urban neighborhood parks in Korea by collecting the exact current vegetation data from field survey, and remote sensing(RS) and storing these data in geographical information systems(GIS). Ultimately it is intended to be used in planning and managing the urban green space. The study area is 66.1ha and it is classified into total 19 communities together with parks, orchards, bare land, grassland, tombs and gardens, etc. There is 53.7ha(81.2%) difference between the detailed vegetation map and the current vegetation map. There is also 46.9ha(70.8%) difference between the detailed vegetation map and forest stand map. After this study, it was concluded that it needs producing the detailed vegetation map used in managing urban green spaces because the existing vegetation map does not represent the status of vegetation in the study site.
In this paper, we propose Total RMS(Radiation Monitoring System) for nuclear and nuclear medicine. The proposed system can expand and control Stack Monitor, Area Monitor, and Water(Liquid) Monitor into one system, and can monitor the signals measured by each radiation detector in an integrated manner. The proposed system consists of a sensor module that detects the radiation, a display unit that displays the radiation dose near the radiation detection location, an alarm unit that reports the alarm when the detected radiation dose reaches the danger level, A Main Hub for collecting and storing the contents to the remote monitoring system, and an RMS Monitoring Unit for clearly displaying the measured radiation dose at the remote site. In order to evaluate the performance of Total RMS for the proposed nuclear and nuclear medicine field, it is confirmed that the measurement uncertainty is less than 8.5% and it operates normally within ${\pm}15%$ of the international standard.
Kim, Hyun-Soo;Lee, Hyun-Soo;Park, Moon-Seo;Lee, Kwang-Pyo;Pyeon, Jae-Ho
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.11
no.6
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pp.14-23
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2010
A considerable number of construction disasters occurs on pathway. A safety management in construction sites is usually performed to prevent accidents in activity areas. This means that safety management level of hazards on pathway is relatively minified. Many researchers have introduced that a hazard identification is fundamental of safety management. Thus, algorithms for helping safety managers' hazardous area identification is developed using automated data collection technology. These algorithms primarily search potential hazardous area by comparing workers' location logs based on real-time locating system and optimal routes based on BIM. And potential hazardous areas is filtered by identified hazardous areas and activity areas. After that, safety managers are provided with information about potential hazardous areas and can establish proper safety countermeasures. This can help improving safety in construction sites.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.1
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pp.1-6
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2013
Variety of smart devices including smart phone have become and essential item in user's daily life. This means that smart devices are good mediators to get collecting user's behavior by sensors mounted on the devices. The information from smart devices is important clues to identify by analyzing the user's preferences and needs. Through this, the intelligent service which is fitted to the user is possible. This paper propose a smart service recommendation model based on user scenario using fusion context-awareness. The information for recommendation services is collected to make the scenario depending on time, location, action based on the Fusion process. The scenarios can help predict a user's situation and provide the services in advance. Also, content categories as well as the content types are determined depending on the scenario. The scenario is a method for providing the best service as well as a basis for the user's situation. Using this method, proposing a smart service model with the fusion context-awareness based on the hybrid sensing is the goal of this paper.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.5
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pp.607-617
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2009
With the promotion of the u-City project in recent years, the need for the systematic and efficient management of ground and underground facilities comprising the urban infrastructure has been increased. Considering that the diverse services provided in the u-City are closely related to the physical environment of the city itself, including its location and condition, the core of such management must be to continuously maintain these facilities in a normal state, based on accurate data collection from the facilities. This paper discusses a method of collecting the sensor and the object data that are needed to accurately understand the state of the underground facilities, and presents a plan to build an Underground Facility Management System on this basis. This plan is then verified using a scenario test performed by a prototype system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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