Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.4
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pp.108-118
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2018
Recently, agricultural sector apply ICT technology such as Smart Farm to pursue innovation in the changing situation that is emerging as the fourth industrial revolution. However, this innovation requires techniques for forecasting and analyzing in various data bases and spatial information provides such infrastructure data. In this study, the cultivation area of Chinese cabbage, radish, garlic, onion, and red pepper were calculated and analyzed by year. The purpose of this analysis is to cope with sudden changes in vegetable crops and changes in cultivated area caused by weather changes to supply and demand of major vegetables and price instability. As a result of this study, spatial information based on time series information of vegetable complex will be used as efficient agricultural environment observation data, as well as interpretation of various spatial ranges such as the estimation of cultivation area using remote sensing.
E-mail is one of the important tools for communicating with people in everyday life. With COVID-19 (Coronavirus) increasing non-face-to-face activity, security incidents through e-mail such as spam, phishing, and ransomware are increasing. E-mail security incidents are increasing as social engineering attack using human psychology rather than arising from technological weaknesses that e-mails have. Security incidents using human psychology can be prevented and defended by improving security awareness. This study empirically studies the analysis of changes in response to malicious e-mail due to improved security awareness through malicious e-mail simulations on executives and employees of domestic and foreign company. In this study, the factors of security training, top-down security management, and security issue sharing are found to be effective in safely responding to malicious e-mail. This study presents a new study by conducting empirical analysis of theoretical research on security awareness in relation to malicious e-mail responses, and results obtained from simulations in a practical setting may help security work.
Self-driving vehicles are increasing as new alternatives to solving problems such as human safety, environment and aging. And such technology development has a great ripple effect on other industries. However, various problems are occurring. The number of casualties caused by self-driving is increasing. Although the collision of fixed obstacles is somewhat decreasing, on the contrary, the technology by active obstacles is still insignificant. Therefore, in this study, in order to solve the core problem of self-driving vehicles, we propose a method of extracting active obstacles on the road. First, a center scene is extracted from a continuous image. In addition, it was proposed to extract activity obstacles using activity size and activity repeatability information from objects included in the center scene. The center scene is calculated using region segmentation and merging. Based on these results, the size of the frequency for each pixel in the region was calculated and the size of the activity of the obstacle was calculated using information that frequently appears in activity. Compared to the results extracted directly by humans, the extraction accuracy was somewhat lower, but satisfactory results were obtained. Therefore, it is believed that the proposed method will contribute to solving the problems of self-driving and reducing human accidents.
In the post-COVID era, the importance of quarantine measures is greatly emphasized, and accordingly, research related to the detection of mask wearing conditions and prevention of other infectious diseases using deep learning is being conducted. However, research on the detection and tracking of visitors to cultural facilities to prevent the spread of diseases is equally important, so research on this should be conducted. In this paper, a convolutional neural network-based object detection model is trained through transfer learning using a pre-collected dataset. The weights of the trained detection model are then applied to a multi-object tracking model to monitor visitors. The visitor detection model demonstrates results with a precision of 96.3%, recall of 85.2%, and an F1-score of 90.4%. Quantitative results of the tracking model include a MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of 65.6%, IDF1 (ID F1 Score) of 68.3%, and HOTA (Higher Order Tracking Accuracy) of 57.2%. Furthermore, a qualitative comparison with other multi-object tracking models showcased superior results for the model proposed in this paper. The research of this paper can be applied to the hygiene systems within cultural facilities in the post-COVID era.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.507-513
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2022
This study developed a model for predicting the number of VOD uses of IPTV, an online market in the film industry. A machine learning-based prediction model was established using the VOD usage data collected by the Korean Film Council from 2017 to 2021. Through literature research and cluster analysis, the difference between the offline market and the online market is revealed, and a new category of VOD usage is proposed. The purpose is to help IPTV companies establish marketing strategies as well as support decision-making by developing a machine learning-based VOD usage prediction model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.622-629
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2019
Recently, the government is taking new approaches to change the fact that the accident rate and accident death rate of the construction industry account for a high percentage of the whole industry. Especially, it is investing heavily in the development of construction technology that is fused with ICT technology in line with the current trend of the 4th Industrial Revolution. In order to cope with this situation, this paper proposed a concept to recognize and share the work situation information between the construction machine driver and the surrounding worker to enhance the safety in the place where construction machines are operated. In order to realize the part of the concept, we applied image processing technology using camera based on artificial intelligence to earth-moving work. Especially, we implemented an algorithm that can recognize the surrounding worker's circumstance and identify the risk situation through the experiment using the compaction equipment. and image processing algorithm based on YOLO-v3. This algorithm processes 15.06 frames per second in video and can recognize danger situation around construction machine with accuracy of 90.48%. We will contribute to the prevention of safety accidents at the construction site by utilizing this technology in the future.
The regional development plan by the city of Andong in establishing the foundation for cultural eco-tourism in the cultural area of confucianism(2010-2020) consists of 2 leading projects (the World Confucian Scholar Culture Park, the Korean Culture Theme Park) and 2 strategic projects (the Confucian Scholars' Literature Park, the Sunsunghyun Culture Complex, the Traditional Bittarae Weaving Village). By inter-regional input-output analysis, their multiplier effects of output, value-added, income and employment are estimated respectively 990.2 billion won(multiplier 2.23), 318.2 billion won(multiplier 0.72), 187.7 billion won(multiplier 0.42), and 4,791 workers(multiplier 10.6 workers/billion won). The ongoing project has been, however, delayed due to various issues and has hit a ceiling towards achieving the original objectives of the familiarization, industrialization and globalization of Confucian culture. To overcome these problems, the associated plans of constructing the Korean SMART LINK LINE, of developing contents blending traditional culture and ICT, of establishing tourist complexes and infrastructure around Lake Andong, and of constructing interactive attractions of traditional culture were proposed as new growth-leading plans.
An, JungKook;Lee, So-Hyun;An, Eun-Hee;Kim, Hee-Woong
Informatization Policy
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v.23
no.3
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pp.26-42
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2016
Recently, with the rapid growth of the O2O market, Fintech combining the finance and ICT technology is drawing attention as innovation to lead "O2O of finance", along with Fintech-based payment, authentication, security technology and related services. For new technology industries such as Fintech, technical sources, related systems and regulations are important but previous studies on Fintech lack in-depth research about systems and technological trends of the domestic Fintech industry. Therefore, this study aims to analyze domestic Fintech trends and find the insights for the direction of technology and systems of the future domestic Fintech industry by comparing Kakao Pay and Samsung Pay, the two domestic representative mobile payment services. By conducting a complete enumeration survey about the tweets mentioning Fintech until June 2016, this study visualized topics extraction, sensitivity analysis and keyword analyses. According to the analysis results, it was found that various topics have been created in the technologies and systems between 2014 and 2016 and different keywords and reactions were extracted between topics of Samsung Pay based on "devices" such as Galaxy and Kakao Pay based on "service" such as KakaoTalk. This study contributes to analyzing the unstructured data of social media by period by using social media mining and quantifying the expectations and reactions of consumers to services through the sentiment analysis. It is expected to be the foundation of Fintech industry development by presenting a strategic direction to Fintech related practitioners.
The healthcare industry is a digital healthcare that combines technology based on the 4th Industrial Revolution, dealing with information on individual health and medical care, and is a fusion of health care services and medical science and technology. It is questionable whether digital healthcare according to the paradigm change can be discussed by the concept of medical practice under the existing Medical Act. There is no clear definition of the concept of medical practice in the Medical Service Act, but the concept is established through precedents. In addition, under the Medical Service Act, the subject of medical practice is limited to medical personnel. However, digital healthcare sometimes diagnoses and treats diseases using digital technology by medical personnel. On the other hand, what is possible by non-medical personnel is digital healthcare. This is because digital healthcare is understood as a concept that includes health care such as exercise, eating habits, and weight control. For this reason, if the concept of medical practice under the "Medical Act" on digital healthcare is included, it is subject to criminal punishment for "unlicensed medical practice" prescribed in Article 27 of the "Medical Act". In the health and medical industry, digital transformation and convergence with information and communication technology are rapidly progressing. As a result, there is a need to newly define it as 'digitalized medical practice' or 'information and communication technology (ICT)-based medical practice' separately from existing medical practices. The concept of medical practice has variability, not a fixed and invariable concept. However, in response to this demand, it is not an infinite expansion of the concept of medical practice, but a request to reset its scope. Therefore, the concept of medical practice should be legislated by reflecting the demand of consumers for the medical service system.
Recently, there has been much interest in practical use of standardized HD map that can effectively define roads, lanes, junctions, road signs, and road facilities in autonomous driving. Various kinds of de jure or de facto standards such as ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, and NGII HD map are currently being used. However, there are lots of differences in data modeling among these standards, it makes difficult to use them together in autonomous driving. Therefore, we propose a data model conversion method to enable an efficient use of various kinds of HD map standards in autonomous driving in this study. Specifically, we propose a conversion method between the NGII HD map model, which is easily accessible in the country, and the OpenDRIVE model, which is commonly used in the autonomous driving industry. The proposed method consists of simple conversion of NGII HD map layers into OpenDRIVE objects, new OpenDRIVE objects creation corresponding to NGII HD map layers, and linear transformation of NGII HD map layers for OpenDRIVE objects creation. Finally, we converted some test data of NGII HD map into OpenDRIVE objects, and checked the conversion results through Carla simulator. We expect that the proposed method will greatly contribute to improving the use of NGII HD map in autonomous driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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