자바스크립트 기반의 Ajax는 ActiveX 기술의 대안으로 주목받고 있는데, 대부분의 웹 브라우저에서 기본으로 지원되고, 비동기 상호작용을 통한 빠른 속도와 뛰어난 트래픽 절감 효과, 그리고 화려한 인터페이스 등의 장점들로 인해, 현재 국내 대형 포털 사이트들에서도 이 기술을 접목시켜 기존의 서비스를 재오픈 하는 추세이기도 하다. 본 연구에서는 이러한 Ajax 기술과 국내외 주요 사이트에서 제공하는 오픈 API들을 이용하여 다국어 메타검색 시스템을 모델링하고 구현하였다. 사용자로부터 입력받은 한국어 질의어를 구글 번역 API를 이용하여 저 세계 54개국 언어 중 하나의 언어로 번역한 후, 대표적인 소셜 웹 사이트(Flickr, Youtube, Daum, Naver 등)의 정보를 통합 검색한다. 검색된 결과는 Ajax 기술을 통해 화면의 일부분만 동적 로딩하여 빠른 속도로 출력해주는 동시에, 불필요한 정보의 중복 전송을 방지하여 서버의 트래픽과 패킷당 통신 요금을 절감하는 효과를 가져왔다.
This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.
최근 수년 동안 무인지상차량 및 무인항공기와 같은 Robotics 분야에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 발전에는 서로 다른 애플리케이션 간의 통신 및 데이터 관리를 원활하게 해주는 미들웨어의 사용이 중요한 역할을 하고 있으며, 여러 가지의 산업용 통신 미들웨어 프로토콜들이 출시되고 있다. 그중 ROS (Robot Operating System)가 로봇 시스템 개발을 위한 주요 플랫폼으로 널리 사용되고 있지만, 초기 설계 과정에서 보안 측면을 전혀 고려하지 않았기 때문에 통신을 도청하거나 악의적인 메시지를 주입하는 등의 다양한 공격에 취약한 상태이다. 이에 대응하기 위해, ROS에 대한 보안 솔루션을 제안하는 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 침입 탐지 시스템을 위한 ROS 데이터셋을 제안하는 연구도 진행되었지만, 이와 같은 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 논문에서는 ROS 침입 탐지 시스템의 성능 발전에 기여할 수 있도록 ROS 환경에서 발생 가능한 새로운 유형의 공격 시나리오를 제안하고, 실제 로봇 시스템으로부터 수집한 ROS 공격 데이터셋을 구축하며 오픈 데이터셋으로 제공한다.
본 연구에서는 유한고장 비동질적인 포아송 과정 모형에서 결함당 고장 발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질수 있다. 감마족 분포를 적용하여 고장발생률에 대한 특징을 알아보았고 감마족 분포는 형상 모수의 선택에 따라 다양한 모형으로 유도 될 수 있다. 따라서 본 연구는 형상모형에 근거한 감마 또는 와이블 그리고 곰페르츠 모형을 제시하여 신뢰도 분석 결과를 나열하였고 모형 선택 및 자료 분석을 위하여 산술과 라플라스 검정과 편차 자승합 등을 이용하였다.
The objective of this study is to develop education programs for cultivating smart aquaculture experts through a education demand survey of industries, high school students, university (graduate) students and field workers. The industry demand analysis was conducted as an in-depth interview on representives from seven companies. Education demand surveys were conducted on 96 students and field workers in the Jeonnam region. Results on the demand survey were analyzed using frequency analysis and cross-analysis. The company representatives responded that they want to participated in internship and retraining programs to proactively secure manpowers with convergence capabilities about smart aquaculture. Seven companies preferred manpowers with basic competencies on ICT (Information and Communications Technologies) or aquaculture. The most respondents in the demand survey want to participate in the education program for experience on advanced technology, self-development and enhancement of work capability. On the other hand, some respondents said that the education is time-consuming and that the education program does not fit their level. Thus, the education program should be developed in a way to minimize the spatial and temporal limitations of education targets and to improve understanding of non-majors by reflecting the demands of human resources in the industrial field.
중소제조업 스마트공장 구현의 주요이슈는 기술개발 및 투자여력 부족에 대한 해결 방안 모색과 스마트공장 기술에 대한 정확한 구현 및 성공적 성과창출 여부이다. 제조혁신 3.0 패러다임의 실효적 추진을 위해서는 중소제조업의 가치사슬 수준에 기반을 둔 기술정책 추진의 전문성과, 글로벌 기술동향 대비 핵심기술 개발의 우선순위에 의한 세부적 실천계획이 요구된다. 이 논문은 스마트공장 구현관련 IIoT와 CPS 기술에 대한 최신 기술 및 특허 동향분석과 대응전략 및 실천과제를 제시하여 기본적 제조혁신 3.0 기획구조하의 스마트공장 구현을 지원하는데 중점을 둔다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권4호
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pp.93-104
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2005
Recently, RFID/USN is one of fundamental technologies in information and communications networks. Low-Rate WPAN, IEEE802.15.4 is a low-cost communication network that allows wireless connectivity in applications with limited Power and relaxed throughput requirements. Its applications are building automation, personal healthcare, industrial control, consumer electronics, and so on. Some applications require location information. Of course location awareness is useful to improve usability of data Low-Rate WPAN Is regarded as a key specification of the sensor network with the characteristics of wireless communication, computing, energy scavenging, self-networking, and etc. Unfortunately ZigBee alliance propose a lot of applications based on location aware technologies, but the specification and low-rate WPAN devices don't support anything about location-based services. RSSI ( Received Signal Strength indication) is for energy detection to associate, channel selection, and etc. RSSI is used to find the location of a potable device in WLAN. In this paper we studied indoor location awareness using vector matching of RSSI in low-Rate wireless PAN. We analyzed the characteristics of RSSI according to distance and experimented location awareness. We implemented sensor nodes with different shapes and configured the sensor network for the location awareness with 4 fixed nodes and a mobile node. We try to contribute developing location awareness method using RSSI in 3-dimension space.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제18권2호
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pp.1-21
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2011
In this era of convergence, which is characterized by the integration and combination of technology and industries, broadcasting and communications, offline and online, and devices and services, the content industry is also experiencing rapid changes including inter-genre exchange, the creation of new industries, and customized demand. Specifically, IT-based digital content industries such as the online game, e-book, mobile contents and web portal industries are no longer restricted to the boundaries of video, music and games but are being expanded into the realms of education, medicine, fashion and sports thanks to CT innovation of 3D, CG, AR/VR, VFX, etc. As such, various countries have come to recognize the convergent content industry as a new growth engine that will pick up where the IT industry left off, and are forming policies for its development accordingly. This research aims to optimize the system of content taxonomy which is currently genre-focused and unable to support technological development and convergence, and to discover and select star contents to be rigorously developed with governmental support. In this paper, 20 star contents in 8 areas were selected, and these are expected to create tremendous cultural and economic value through ongoing technological and industrial development.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제1권1호
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pp.19-31
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2007
RFID tag is detected by an RFID antenna and information is read from the tag detected, by an RFID reader. RFID tag detection by an RFID reader is very important at the deployment stage. Tag detection is influenced by factors such as tag direction on a target object, speed of a conveyer moving the object, and the contents of an object. The water content of the object absorbs radio waves at high frequencies, typically approximately 900 MHz, resulting in unstable tag signal power. Currently, finding the best conditions for factors influencing the tag detection requires very time consuming work at deployment. Thus, a quick and simple RFID tag detection scheme is needed to improve the current time consuming trial-and-error experimental method. This paper proposes a back-propagation learning-based RFID tag detection prediction scheme, which is intelligent and has the advantages of ease of use and time/cost savings. The results of simulation with the proposed scheme demonstrate a high prediction accuracy for tag detection on a water content, which is comparable with the current method in terms of time/cost savings.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1757-1772
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2020
As the smartphone market becomes saturated, an innovative device equipped with new features is expected to appear soon in mobile communications. In particular, various possibilities were raised regarding the alternative technologies that can develop post-smartphones, which are differentiated from the current smartphones, as Korea commercialized the 5G infrastructure for the first time in the world. Under these circumstances, the Korean government announced the "5G+ Strategy for Realizing Innovative Growth" in April 2019, vowing to build an innovative industrial ecosystem quickly while creating various convergence services based on the 5G infrastructure. As described above, the policy importance of the alternative technologies that will develop post-smartphones is increasing, but the theoretical study on the technology evolution of post-smartphones has not been systematically conducted until now. This study reviewed the alternative technologies that can develop post-smartphones through documentary research, and data mining analysis was performed on the research result using actual data. The policy priority was also set quantitatively for the alternative technologies of post-smartphones in order to determine the alternative post-smartphone technology that the government should focus on given the constraint of limited resources. As a results, autonomous vehicle(43.68%) was found to be most important, followed by artificial intelligence(17.4%) and Internet of Things(13.1%), among alternative technologies that could develop into the post-smartphone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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