Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.745-752
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2016
In the era of the Internet of Things, where all physical objects are connected to the Internet, we suggest a remote control system using a Raspberry Pi single-board computer with ZigBee, which can turn an indoor light-emitting diode (LED) and a multiple-tap on and off, and with a smart phone can control the brightness of the LED as well as an electronic door lock. By connecting an infrared (IR) transmitter module to the Raspberry Pi, we can control home appliances, such as an air conditioner, and we can also monitor indoor images, indoor temperatures, and illumination by using a smart phone app. We developed a method of finding out IR transmission codes required for remote-controllable appliances with an AVR micro-controller. We suggest a method to remotely open and shut an office door by novating the door lock. The brightness level of an LED (between 0 and 10) can be controlled through a PWM signal generated by an ATmega88 microcontroller. A mutiple-tap is controlled using an ATmega32, a photo-coupler, and a TRIAC. The signals for measured temperature and illumination are converted from analog to digital by using the ATtiny44A microcontroller transmitting to a Raspberry Pi through SPI communication. Then, we connect a camera to the CSI head of the Raspberry Pi. We can turn on the smart multiple-tap for a certain period of time, or we can schedule the multi-tap to turn on at a specific time. To reduce standby power, people usually pull out a power code from multiple-taps or turn off a switch. Our method helps people do the same thing with a smart phone, if they are away from home.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.271-276
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2009
An local area weather condition monitoring system to minimize many disasters from the sudden change of weather condition in local and mountain area is proposed. Firstly, the comparison of present state of the related monitoring systems and the possibility of realization with some merits are investigated. Moreover, this paper present direction of local area weather condition monitoring system based on integration of wireless sensor network and CDMA network following some case study. Through the efficient integration of both networks, the measured weather condition data from sensors can be transmitted to the server or mobile to monitor with high reliability. The proposed monitoring system will guide new type of project in wireless sensor network and support alarm service of the sudden change of weather condition to mobile user from central official regulations.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.30
no.2
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pp.69-87
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2019
As the discussions on sharing research data prevail by the chance of the inauguration of the International Open Data Charter, research support organizations in the United States, the United Kingdom, and Japan are encouraging researchers to deposit their findings in a credible repository. Humanities and social sciences field, in which research data sharing culture and storage infrastructure are immature compared to life science and natural science, also needs to establish and operate a reliable storage infrastructure to guarantee the continuous access and utilization of data. This study analyzed the overall operational status of 305 subject repositories registered in re3data for the humanities and social sciences and clustered them according to the operational level using 5 indicators. As a result, 70% of the population were identified as universal clusters, and 20% of the excellent cluster was found to have the largest number of linguistic fields and the German-operated. In addition, this study confirmed through correspondence analysis that there is a relation between the sub-theme fields of humanities and social sciences and the types of data to be archived. The history and art domians are related to images, and social studies are related to statistical data. Linguistics has also been analyzed to be related to audio, plain text, and code.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.5
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pp.493-498
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2019
This study deals with the analysis of the technology association rules between CPC codes of the Internet of Things(IoT) patent, the core of the Fourth Industrial Revolution ICT-based technology. The association rules between CPC codes were extracted using R, an open source for data mining. To this end, we analyzed 369 of the 605 patents related to the Internet of Things filed with the Patent Office until July 2019, with a complex CPC code, up to the subclass-level. As a result of the technology association rules, CPC codes with high support were [H04W ${\rightarrow}$ H04L](18.2%), [H04L ${\rightarrow}$ H04W](18.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04L](17.3%), [H04L ${\rightarrow}$ G06Q](17.3%), [H04W ${\rightarrow}$ G06Q](9.8%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04W](9.8%), [G06F ${\rightarrow}$ H04L](7.9%), [H04L ${\rightarrow}$ G06F](7.9%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ G06F](6.2%). After analyzing the technology interconnection network, the core CPC codes related to technology association rules are G06Q and H04L. The results of this study can be used to predict future patent trends.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.5
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pp.364-370
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2019
In this paper, an individual blade control (IBC) methodology is applied to find the best input scenario for vibratory hub loads reduction of XH-59A co-axial rotorcraft in high speed flight. A comprehensive aeromechanics analysis code CAMRAD II is employed to analyze the aircraft. A parametric study is conducted for optimum IBC inputs leading to the maximum vibration reduction. Numerical results demonstrate that up to 50% reduction in the hub vibration index is obtained for an IBC input at 3/rev frequency with the amplitude and phase angle of 0.5 deg. and 300 deg., respectively. The upper rotor exhibits as much as 6% more vibration reduction as compared to that of the lower rotor due to a clean inflow characteristic of the rotor. It is found that further vibration reduction gain is reached for IBC inputs with advancing-side only control. The hub vibration becomes reduced by up to 17% in reference to that with full rotor disk control. It is noted that the additional gain is obtained with significantly less power input with the advancing-side only control.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.313-315
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2019
Although Korea's fashion market has negative growth, it has been growing again since 2018. This phenomenon means that people are becoming more interested in fashion. As interest in fashion grows, people visit various community sites for reference to find a suitable coordination for themselves. Most community sites, however, are manually categorizing each garment. Not only do these tasks take a lot of time, but they also make it difficult to search for multiple clothing at the same time. In other words, I can't choose what I want at the same time, and if I choose what I want, I have to look at what the model is wearing and refer to it. The problem with this may not help because the coordination in which the model provided is worn is more likely to be the one that the user does not want. In this paper, when the image is uploaded to improve the problem, the clothing is analyzed with AI analysis model and automatically classified and stored. Therefore, not only can you search for one clothes in the existing way, but you can also search for multiple clothes at the same time. The service is expected to allow more people to easily find and refer to the code for themselves.
Traditionally, most malicious codes have been analyzed using feature information extracted by domain experts. However, this feature-based analysis method depends on the analyst's capabilities and has limitations in detecting variant malicious codes that have modified existing malicious codes. In this study, we propose a ResNet-Variational AutoEncder-based variant malware classification method that can classify a family of variant malware without domain expert intervention. The Variational AutoEncoder network has the characteristics of creating new data within a normal distribution and understanding the characteristics of the data well in the learning process of training data provided as input values. In this study, important features of malicious code could be extracted by extracting latent variables in the learning process of Variational AutoEncoder. In addition, transfer learning was performed to better learn the characteristics of the training data and increase the efficiency of learning. The learning parameters of the ResNet-152 model pre-trained with the ImageNet Dataset were transferred to the learning parameters of the Encoder Network. The ResNet-Variational AutoEncoder that performed transfer learning showed higher performance than the existing Variational AutoEncoder and provided learning efficiency. Meanwhile, an ensemble model, Stacking Classifier, was used as a method for classifying variant malicious codes. As a result of learning the Stacking Classifier based on the characteristic data of the variant malware extracted by the Encoder Network of the ResNet-VAE model, an accuracy of 98.66% and an F1-Score of 98.68 were obtained.
Hackers' cyber attack techniques are becoming more sophisticated and diversified, with a form of attack that has never been seen before. In terms of information security vulnerability standard code (CVE), about 90,000 new codes were registered from 2015 to 2020. This indicates that security threats are increasing rapidly. When new security vulnerabilities occur, damage should be minimized by preparing countermeasures for them, but in many cases, companies are insufficient to cover the security management level and response system with a limited security IT budget. The reason is that it takes about a month for analysts to discover vulnerabilities through manual analysis, prepare countermeasures through security equipment, and patch security vulnerabilities. In the case of the public sector, the National Cyber Safety Center distributes and manages security operation policies in a batch. However, it is not easy to accept the security policy according to the characteristics of the manufacturer, and it takes about 3 weeks or more to verify the traffic for each section. In addition, when abnormal traffic inflow occurs, countermeasures such as detection and detection of infringement attacks through vulnerability analysis must be prepared, but there are limitations in response due to the absence of specialized security experts. In this paper, we proposed a method of using the security policy information sharing site "snort.org" to prepare effective countermeasures against new security vulnerability attacks.
Klaus Schwab's discussion on the Fourth Industrial Revolution provides a framework for predicting the direction of legal technology development. Technological convergence, which has emerged as the core concept of the Fourth Industrial Revolution has a significant effect on legal technology. In particular, various new technologies, such as legal chatbots and platforms, are being introduced to enhance efficiency and accessibility in the legal field. However, legal technology is still in its early stage, with institutional improvement needed to vitalize the industry. In this paper, we first specify the concept and classification of legal technology in Chapter 2, followed by trends and limitations in Chapter 3 and ways of vitalizing legal technology in the future in Chapter 4. To invigorate legal technology development, it is necessary to put in place legal regulatory measures that stipulate the active disclosure of legal data, such as precedents, and make free use of such measures. In the law, many issues, such as the safety of artificial intelligence, personal information protection, and ethical standards, will be discussed in the future. Therefore, via this paper, we hope to promote the formation of social consensus and prepare countermeasures, such as legislative measures.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.3
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pp.45-55
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2022
BIM models allow building spaces to be instantiated and recognized as unique objects independently of model elements. These instantiated spaces provide the required semantics that can be leveraged for building code checking, energy analysis, and evacuation route analysis. However, theses spaces or rooms need to be designated manually, which in practice, lead to errors and omissions. Thus, most BIM models today does not guarantee the semantic integrity of space designations, limiting their potential applicability. Recent studies have explored ways to automate space allocation in BIM models using artificial intelligence algorithms, but they are limited in their scope and relatively low classification accuracy. This study explored the use of Graph Convolutional Networks, an algorithm exclusively tailored for graph data structures. The goal was to utilize not only geometry information but also the semantic relational data between spaces and elements in the BIM model. Results of the study confirmed that the accuracy was improved by about 8% compared to algorithms that only used geometric distinctions of the individual spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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