Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.94-97
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2012
파일관리 시스템은 운영체제와 네트워크의 변천에 따라 다양한 변화롤 가져 왔다. 클라우드 서비스는 사용자가 효과적으로 파일 관리를 할 수 있도록 다양한 기능이나 새로운 파일 관리 방법을 제공하고 있다. 개인용 윈도우 역시 시대의 변화에 맞추어 다양한 기능을 제공하고 있지만 기본적인 폴더 시스템은 변화하지 않았다. 특히 파일의 분류가 애매한 경우 개인용 윈도우에서는 편리하게 이러한 파일을 분류하거나 관리할 방법을 제공해주고 있지 않다. 개인용 윈도우에서도 더 효과적 으로 파일을 관리할 수 있도록 다양한 파일 관리 방법을 제공하도록 파일 관리 시스템을 개선한다. 본 프로젝트는 사용자 편의성을 높여주기 위하여 윈도우에서 제공되지 않는 카테고리나 태그와 같은 개념을 도입하여 사용자의 파일관리나 검색 등을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도우며, 파일의 공유 및 보안을 쉽게 할 수 있는 기술 요소롤 제공한다. 개선된 파일 관리 시스템의 필수요소인 보안 시스템과 검색 시스템 및 효과적인 파일 분류 시스템을 지원하는 프로토타입을 구현하고 소개한다.
Naeem, Hamad;Guo, Bing;Ullah, Farhan;Naeem, Muhammad Rashid
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3756-3777
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2019
Recent internet development is helping malware researchers to generate malicious code variants through automated tools. Due to this reason, the number of malicious variants is increasing day by day. Consequently, the performance improvement in malware analysis is the critical requirement to stop the rapid expansion of malware. The existing research proved that the similarities among malware variants could be used for detection and family classification. In this paper, a Cross-Platform Malware Variant Classification System (CP-MVCS) proposed that converted malware binary into a grayscale image. Further, malicious features extracted from the grayscale image through Combined SIFT-GIST Malware (CSGM) description. Later, these features used to identify the relevant family of malware variant. CP-MVCS reduced computational time and improved classification accuracy by using CSGM feature description along machine learning classification. The experiment performed on four publically available datasets of Windows OS and Android OS. The experimental results showed that the computation time and malware classification accuracy of CP-MVCS was higher than traditional methods. The evaluation also showed that CP-MVCS was not only differentiated families of malware variants but also identified both malware and benign samples in mix fashion efficiently.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the relationship between foot pressure and upper arm PNF exercise conducted with elastic bands while standing. Methods: Eighteen asymptomatic patients consented to participate in the study. Foot pressure was measured in the standing position using the Gaitview system for proprioceptive neuromuscular facilitation stretching (PNF) using a right upper arm pattern. Resistance strength was varied based on the type of elastic band used (red=medium, green=heavy, and blue=extra heavy). Statistical significance of the results was evaluated using a repeated one-way ANOVA, and the Bonferroni method was used for the ad hoc test (SPSS ver. 18. for Windows). Results: A significant difference was observed in fore-foot, rear-foot, and everage pressure after upper arm PNF exercise. However, there was no significant difference according to the type of elastic band. Conclusion: Based on the results of this study, an upper arm PNF exercise with and without resistance may affect foot pressure in the standing position.
The damage is increasing due to many encroachment accidents caused by increasingly sophisticated cyber attacks. Many institutions and businesses lack early response to invest a lot of resources in the infrastructure for incident detection. The initial response of an intrusion is to identify the route of attack, and many cyber attacks are targeted at software vulnerabilities. Therefore, analyzing the artifacts of a Windows system against software vulnerabilities and classifying the analyzed data can be utilized for rapid initial response. Therefore, the remaining artifacts upon entry of attacks by software are classified, and artifact grouping is presented for use in analysis of encroachment accidents.
In this paper, we propose a pre-processing method that converts to Spider Chart image data for classification of gripping movement using EMG (electromyography) sensors and Convolution Neural Networks (CNN) deep learning. First, raw data for six hand gestures are extracted from five test subjects using an 8-channel armband and converted into Spider Chart data of octagonal shapes, which are divided into several sliding windows and are learned. In classifying six hand gestures, the classification performance is compared with the proposed pre-processing method and the existing methods. Deep learning was performed on the dataset by dividing 70% of the total into training, 15% as testing, and 15% as validation. For system performance evaluation, five cross-validations were applied by dividing 80% of the entire dataset by training and 20% by testing. The proposed method generates 97% and 94.54% in cross-validation and general tests, respectively, using the Spider Chart preprocessing, which was better results than the conventional methods.
This study addresses a low-cost lidar sensor-based glass feature extraction method for an accurate map representation using statistical moments, i.e. the mean and variance. Since the low-cost lidar sensor produces range-only data without intensity and multi-echo data, there are some difficulties in detecting glass-like objects. In this study, a principle that an incidence angle of a ray emitted from the lidar with respect to a glass surface is close to zero degrees is concerned for glass detection. Besides, all sensor data are preprocessed and clustered, which is represented using statistical moments as glass feature candidates. Glass features are selected among the candidates according to several conditions based on the principle and geometric relation in the global coordinate system. The accumulated glass features are classified according to the distance, which is lastly represented on the map. Several experiments were conducted in glass environments. The results showed that the proposed method accurately extracted and represented glass windows using proper parameters. The parameters were empirically designed and carefully analyzed. In future work, we will implement and perform the conventional SLAM algorithms combined with our glass feature extraction method in glass environments.
The purpose of this study is to find a way to improve digital textbooks for self-regulated learning by applying cognitive scaffolding designs to an elementary math digital textbook and examining the effectiveness of the system. Hence this study was conducted in two steps. First, a framework for scaffolding design was devised by examining the problems and difficulties students encounter when using a mathematics digital textbook. Second, after the digital textbook was revised by applying the scaffolding design frameworks, the effectiveness of the scaffolding framework was examined by comparing students' achievement levels in an experimental group and that of students in a control group. Seventy fifth-graders participated in this study. Students were divided into two groups: an experimental group and a control group. The students in the experimental group studied with the revised version of the digital textbook and the students in the control group studied with the original version of the digital textbook. The students received a pretest before the experiment. After the experiment, they took an achievement test and completed a usability questionnaire. The data were analyzed by ANCOVA with the SPSS Windows version. The results revealed that the students who used the revised program (to which design strategies for scaffolding were applied) showed higher levels of achievement than those who used the original version. In addition, students in the experimental group generally showed higher scores on the usability survey, which consisted of four sub-categories such as 'effectiveness', 'efficiency', 'satisfaction', and 'learnability'. There was a statistically significant effect on 'efficiency'. These results implied that scaffolding strategies were effective for mathematics learning through the use of an elementary digital textbook.
Kim, Dae-Won;Chung, Kwang-Seop;Kim, Young-Il;Nam, Ariasae;Ju, Jung-Kyeong
Journal of Energy Engineering
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v.23
no.1
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pp.40-45
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2014
The ventilation frequency of 0.5 times in residential facilities is applied mandatorily to the housing facilities containing more than 100 house units to improve the indoor air quality and create comfortable interior conditions and pleasantness for residents. The Building Energy Efficiency Rating system requires the implementation of leakage test based on ventilation frequency with the test results being reflected in the efficiency ratings, thereby stimulating the precise construction of the fittings in the periphery of windows and savings of energy that can be lost due to the infiltration air. The inspection results of the Building Energy Efficiency Rating at the site showed that the ventilation frequency was in the range between 0.63 and 0.71 and that the difference was found to have a significant effect on the amount of energy reduction. It is urgent to conduct the study on highly leakage-proof buildings and construction methods, along with the expansion of mandatory leakage-proof diagnosis of non-residential buildings, considering the mandatory ventilation frequency below 0.6 for passive houses under the European standards and the target set by Korea to introduce the passive house, the rigorous standard for energy efficiency in buildings and mitigating their ecological footprint, by 2017 and achieve the zero house by 2025.
Recently, the utilization of geospatial open platforms has been constantly increased and the interest in 3D geospatial data such as terrain, building and shopping mall has been increased significantly. In particular, rather than simplified 3D geospatial data, interest in high-precision 3D geospatial data which similarly represents the real world objects has increased significantly. In order to satisfy the demand for such the high-precision 3D geospatial data, various kinds of 3D geospatial open platforms has been developed and has provided services on the web. However, most of the 3D geospatial open platforms have been used plug-in module in order to ensure a fast 3D rendering performance on the web, despite the many problems such as difficulty of the installation, no supporting of cross browser/operating system and security issues. In addition, recently, the existing 3D geospatial open platforms based on plug-in module are facing a serious problem, by declaring the NPAPI service interruption in Chrome and Firefox browsers. In this study, we presents the design and implementation of a new 3D geospatial open platform based on HTML5/WebGL technology without the use of plug-ins. Such the new 3D geospatial open platform based on HTML5/WebGL may support cross browsers such as IE, Chrome, Firefox, Safari and cross OS platforms such as Windows, Linux, Mac and mobile OS platforms.
Since mid and late 2000s, the smartphones has been widely diffused and Korea ranked first in global smartphone market in 2011 thanks to its rapid adoption of Android operating system, technology capability accumulated in featurephone development, vertical integration on smartphone production and premium positioning. However, Korea fell behind because of the rise of another latecomer, China, in four years (2015) after it recorded the top position globally. How did the leadership change occurred in the smartphone industry so rapidly? In order to answer the question, we investigated three favorable windows of opportunity for the rise of China, which are technological, demand, and institutional, and the strategic responses of Chinese firms as well as the rigidity and complacency with the past success of Korean firms. Our findings contribute to the extension of 'catch-up cycle' theory as well as provide in-depth insights for strategies and policies settings to overcome the recent rise of China in information and communication technology sector for Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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