With the development of the 4th industry, big data using AI is being used in many areas of our lives, and the importance of data is increasing accordingly. In particular, as various services using personal information appear and hacking attacks that exploit them appear in various ways, the importance of personal information management is increasing. Personal information must be managed safely even when collecting, retaining, using, providing, and destroying personal information, and the rights of information subjects must be protected. In this paper, an analysis was performed on the notification of usage history during the protection of the rights of information subjects using the MyData model. According to the Personal Information Protection Act, users must be periodically notified of the use of personal information, so we notify each individual of the use of personal information through e-mail or SNS once a year. It is difficult to understand and manage which company use my personal information. Therefore, in this paper, a personal information usage history notification system model was proposed, and as a result of performance analysis, it is possible to provide the controllability, availability, integrity, source authentication, and personal information self-determination rights.
대체에너지원 데이터는 측정값이 시시각각으로 변경되는 특성을 갖기 때문에 시간의 변화에 따라 발생되는 원시 데이터의 양이 상당히 방대하다. 따라서 대체에너지원 데이터의 이력 정보를 체계적으로 저장 및 관리할 수 있는 이력 데이터베이스의 구축과 대체에너지원 예측 시스템에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대체에너지원 데이터의 과거 측정값에 대한 추정 기능의 지원을 통해 시시각각으로 변화하는 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 대체에너지원 추정 기법을 제안하였다.
Sensors based bridge monitoring system (SBBMS) is designed to perform real-time monitoring and to store the performance history of in-service bridges. In general, visual inspections play a major role in maintenance of in-service bridges; however, they are not adequate to document the behavior of a bridge. Therefore, visual inspections and sensor based monitoring systems complement each other. Sensor based bridge monitoring systems consist of hardware and software systems. The hardware system contains the sensors and data-loggers to measure the behavior of a structure, the communicational equipment to transmit the measured data from the site to the monitoring center, and the computers to arrange and analyze the data. The software system controls data-loggers, arranges and analyzes the measured data, makes real-time display, stores the performance history.
This study summarizes the research methods, subjects, research processes, and achievements of major researchers by analyzing previous research results on Korean food history. The goal of the current study aimed to seek the methodology and direction of 'food history research'. Literature data from 1945 to 2022 were examined. Results of excavation research on ancient food literature were divided into the following stages: the 1980s, when the foundation for 'cataloging' was laid, and the 2000s, when 'digitization' was achieved. Achievements of each period were collected, and the achievements and limitations were analyzed. Next, the research results were classified into 'Food technology history', 'Recipe change history', and 'Food culture and dietary history'. We observed that around the 2000s, anthropology and folklore research perspectives were reflected, and the research on 'history of diet' reached a turning point. Our results indicate the possibility that food history can develop as a special historical area. This could be achieved by establishing an exchange system with other disciplines and creating a systematic curriculum.
In this paper, we present a CNN-based gesture recognition approach which reduces the memory burden of input data. Most of the neural network-based gesture recognition methods have used a sequence of frame images as input data, which cause a memory burden problem. We use a motion history image in order to define a meaningful gesture. The motion history image is a grayscale image into which the temporal motion information is collapsed by synthesizing silhouette images of a user during the period of one meaningful gesture. In this paper, we first summarize the previous traditional approaches and neural network-based approaches for gesture recognition. Then we explain the data preprocessing procedure for making the motion history image and the neural network architecture with three convolution layers for recognizing the meaningful gestures. In the experiments, we trained five types of gestures, namely those for charging power, shooting left, shooting right, kicking left, and kicking right. The accuracy of gesture recognition was measured by adjusting the number of filters in each layer in the proposed network. We use a grayscale image with 240 × 320 resolution which defines one meaningful gesture and achieved a gesture recognition accuracy of 98.24%.
본 논문에서는 WSN(wireless sensor networks)과 RFID(radio frequency identification) 시스템을 통합하여 이용할 수 있는 통합 RFID 미들웨어에서의 효과적인 캐슁 기법을 제시한다. 통합 RFID 미들웨어가 운영되는 환경은 연결된 RFID리더로부터 대규모의 데이터가 입력되고, 다수의 무선 센서로부터 끊임없이 데이터가 입력되는 상황을 가정하고 있으며 또한 특정 목적을 위해 과거에 센서로부터 입력되어 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터도 활용될 수 있음을 가정하고 있다. 따라서 캐슁 기능을 구비한 특정 미들웨어 레이어에서 센서 노드로부터 수신되는 연속 데이터와 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터에 대한 신속한 질의 및 응답을 위한 효율적 데이터 처리가 절실히 요구된다. 이를 위하여 본 논문에서 제안되는 캐슁 기법은 기존의 캐슁 기법 기반으로 통합 RFID 미들웨어에 특화하여 데이터 처리의 효율을 높이기 위하여 두가지 방법을 제시하고 있으며, 이는 처리 데이터의 유형에 따라 DSC(data stream cache)와 HDC(history data cache) 로 구분된다. 제안된 캐슁 기법은 다양한 파라미터를 이용한 실험을 통하여 신속한 질의 및 응답이 이루어짐을 보여주고 있다.
Using redshift-space distortion, I reconstruct the growth history as a smooth function using model independent methods. Assuming general relativity, I obtain the expansion history independently of the dark energy model, and test it to the supernovae data. The results are consistent with general relativity as gravity and the cosmological constant as dark energy, although interestingly negative dark energy densities are not ruled out by the data at z~0.7 to 1.
본 연구는 발파진동에 의한 지반진동이 구조물에 미치는 영향을 평가하기 위함이다. 이를 위하여 지반에서 측정한 자료를 토대로 Newmark $\beta$ 방법을 이용하여 단자유도계(SDOF)를 가정한 구조물 동적응답 시간이력과 구조물에서 직접 측정한 진동 시간이력을 비교 하였다. 지반과 구조물의 측정 자료로부터 시간이력을 해석한 결과, 단일공 발파와 20 ms 단차 발파에서 지반진동과 구조물 사이의 진동 크기는 약 3배의 차이로 구조물에서 더 큰 진동을 보이는 것으로 나타났다. 구조물 동적응답 시간이력을 해석한 결과, 그 값은 구조물에서 직접 측정한 자료와 유사한 최대 진동속도를 보였으며, 이것은 구조물 하부 지반에서 측정된 지반진동 측정자료에 근거하여 구조물의 진동특성을 예측할 수 있음을 지시한다.
This paper investigates history and modern developments concerning spatial decay estimates for solutions in a semi-infinite cylinder or strip, in which model equations are defined with appropriate homogeneous lateral boundary conditions and initial conditions but left end boundary data are assumed. Our aim is to show this Saint-Venant type decay rate dependent critically on the Poincare constant resulting from characterizing variational principles.
The 21st century world has experienced all-around changes from the 4th industrial revolution. In this developmental changes, artificial intelligence is at the heart, with data science adopting certain scientific methods and tools on data. It is necessary to investigate on the logic lying underneath the methods and tools. We look at the origins of logic, deduction and induction, and scientific methods, together with mathematical induction, probabilistic method and data science, and their meaning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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