This thesis analyzed that which countries won the Olympic medals more efficiently at the Olympic Games. Unlike the previous studies, I measured efficiency under the CRS, found implications for investment to improve sports skills through understanding the characteristics of sports race. A methods for research is a DEA-based approach which measures efficiency by using the data only, not assuming the parameters. The inputs are total population and GDP, the output is Olympic medals at 2004 Athens Olympic Games and 2006 Turin Winter Olympic Games. I applied different weights based on the medal colors. The results showed the tendencies that the larger the scales of total population and GDP were, the lower efficient values were. These tendencies imply that sports skills are related with the law of diminishing returns and international convergence. According to these phenomenons, surging investments for sports performance are hard to get proper justification. In the case of limited resources, investing uniformly in various sport entries is more productive than in just one or two sport entries.
The purpose of this study is to present guidelines for service design for efficient operation of Maker Space due to the proliferation of Maker Movement. First, we investigate the literature survey and prior research on the definition and status of Maker space. Second, we performed video ethnography, participant observation and in-depth interview on maker space service by qualitative survey method. Third, we analyze the surveyed contents and present guidelines such as Persona or Blueprint for maker space. We classify Maker space into general lab and professional lab, derive Persona from each Maker space, and establish Blueprint to provide guidelines for design and operation. It is expected that the Maker space service design presented in this study can be used as a guideline to help the service improvement of the existing Maker space and the planning, design and operation of the new Maker space.
Kim, Ki-hyuk;Ahn, Gwi-Im;Lim, Hwan-Seob;Jung, Deok-Gil
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.430-432
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2016
It seems that the hottest UAV drone market shows a similar move to that of smartphone. Depart from a communication medium, smartphone incorporates the role of cameras and game players. Likewise, drone will be versatile in the future. For example, drone was developed as war weapons but now it is getting close to our real life as toy or tool for aerial photography. In this paper, we studied how to bring the aging population to drone industry. Previously, controlling skills and taking aerial photography seemed to have nothing to do with citizen seniors. However, we try to show any positive relationship between those, thus creating more job opportunities in this paper.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.239-245
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2021
Due to the fourth industrial revolution and the Corona19, the availability of digital devices such as kiosks is a matter directly related to survival for older adults with digital divide. This paper analyzes the problems of existing information service education for older adults and proposes an IT education strategy tailored to aging and life cycle of older adults. The proposed in this study is an educational application-based IT training method that supports repetitive learning regardless of time and place, developing kiosk function as a functional game-type educational application and experimenting with post-training effectiveness. The research method proposed UI usability evaluation frame for older adults, and developed educational applications based on proposed evaluation frame, and conducted kiosk education. As a result of the experiment, the mission success rate after using the IT application was 80.6%, which is a 55.1%P improvement compared to the pre-use(25.5%). This study confirmed that the proposed education for older adults is a way to overcome the limitations of existing IT education in the current situation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.20-25
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2021
The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.293-298
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2020
The purpose of this study is to confirm the use of smartphones by children aged 3 to 5 years old and to propose a plan for prevention of overdependence. To this end, the data of 909 people aged 3 to 5 years old were used in the study from the raw data of the '2019 Smartphone Overdependence Survey' conducted by the National Information Society Agency. The research results are as follows : Infants aged 3 to 5 were using their smartphone for an average of more than an hour a day, it was found that smartphones were used in the order of video services and games, listening to music, educational contents and search services. Parents were found to be tolerant of their children's smartphone usage time and dependence. In particular, despite the fact that most infants and toddlers use smartphones to watch videos and use game content, they are not concerned. Therefore, parental education content for the use of smartphones by infants and toddlers needs to include comprehensive content on media use.
This study developed safety clothing that is essential for adolescent to protect their bodies from accidents, pursue activities and individuality. Therefore, the developed safety clothing was first based on international standards, while changing design to emphasize creativity, activity, and functionality. Two suits of boy's clothes and a girl's suit were developed as safety clothing for sportswear, along with two pairs of girl's clothes and a pair of boy's clothes for entertainment. It was confirmed that the difference in visibility was revealed by testing under different lighting conditions. Second, the survey on adolescents indicated no significant gender difference in sportswear. Round shirt+shorts for both boys and girls were the most preferred for ball game sportswear. However, there was a significant difference by gender in the design of safety clothing for entertainment. Male students preferred jump suit=cape+pants the most, and female students preferred jump suit>cape+pants in the order (p<0.05). In the safety clothes with the highest preference for entertainment, there was no gender difference. All students preferred the jump suit at the most. Checking at each school level, it was found that both middle and high school students preferred jump suit designs, and in safety clothing, middle school students preferred high-neck shirt blouse+tight skirt, and high school students preferred jump suits. Third, 35.5% responded that they would wear it more if current safety clothing is improved. This indicated the necessity of developing various safety clothing for adolescence.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.67-72
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2021
Association rule mining is a method of showing the relationship between patterns hidden in several tables. These days, granulation logic is used to add more detailed meaning to association rule mining. In addition, unlike the existing system that recommends using existing data, the granulation related rules can also recommend new subscribers or new products. Therefore, determining the qualitative size of the granulation of the association rule determines the performance of the recommendation system. In this paper, we propose a granulation method for subscribers and movie data using fuzzy logic and Shannon entropy concepts in order to understand the relationship to the movie evaluated by the viewers. The research is composed of two stages: 1) Identifying the size of granulation of data, which plays a decisive role in the implications of the association rules between viewers and movies; 2) Mining the association rules between viewers and movies using these granulations. We preprocessed Netflix's MovieLens data. The results of meanings of association rules and accuracy of recommendation are suggested with managerial implications in conclusion section.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.2
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pp.283-293
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2012
A new type of malware that extracts personal and account data over an extended period of time and that apparently is resistant to detection by vaccines has been identified. Generally, a malware is installed on a computer through network-to-network connections by utilizing Web vulnerabilities that contain injection, XSS, broken authentication and session management, or insecure direct-object references, among others. After the malware executes registration of an arbitrary service and an arbitrary process on a computer, it then periodically communicates the collected confidential information to a hacker. This paper is a systematic approach to analyzing a new type of malware called "winweng," a kind of worm that frequently made appearances during the first half of 2011. The research describes how the malware came to be in circulation, how it infects computers, how its operations expose its existence and suggests improvements in responses and countermeasures. Keywords: Malware, Worm, Winweng, SNORT.
Kim, Tae-Won;Ok, Seung-Ho;Heo, Gyeongyong;Lee, Imgeun
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.849-856
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2020
Recently, as the number of high-height vehicles such as double-decker buses has increased, collision accidents have occurred in bridges and tunnels due to the deviation from the designated routes and driver's carelessness. In the case of the existing front collision warning system, it is limited to vehicles and pedestrians, so it is difficult to use it as a pass height warning system for the high height vehicles. In this paper, we propose a system that generates a warning by determining the correlation and time series characteristics of data for each segment using multiple lidar sensors and then determining the possibility of collision in the upper part of the vehicle. Also, the proposed system confirmed the proper operation through a real-time driving test and a system performance evaluation by the Korea Automobile Testing & Research Institute.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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