As the scale of airborne system software increases, the use of OOT (Object-Oriented Technology) is increasing for functional expansion, efficient development, and code reuse, but the verification method for airborne object-oriented software is conducted from the perspective of the existing procedure-oriented program. The purpose of this paper was to analyze the characteristics of OOT and the vulnerabilities derived from the functional characteristics of OOT, and present a verification method applicable to each software development process (Design, Coding and Testing) to ensure the functional safety integrity of aviation software to which OOT is applied. Additionally, we analyzed the meaning of the static analysis results among the step-by-step verification measures proposed by applying LDRA, a static analysis automation tool, to PX4, an open source used to implement flight control software.
As computational thinking has been noted as an important competency worldwide, SW education was introduced in the 2015 revised curriculum, and SW education has been applied to the curriculum from 2018. However, in a poor educational environment, the educationally underprivileged class is in the blind spot of SW education and is not receiving systematic SW education. Therefore, this study analyzed the effect of conducting a non-face-to-face SW online education program for 267 underprivileged elementary school students in education at a time when non-face-to-face online education was being conducted through the COVID-19 mass infectious disease. As a result of conducting the computational thinking ability test, which abstraction, problem decomposition, algorithm, automation, and data processing, before and after education, the overall score of computational thinking and the score of all five factors were statistically significantly increased(p<0.001). Among the five factors, there was the highest score improvement in data processing score. These results suggest that the non-face-to-face SW online education program is effective in improving the computational thinking ability of elementary school students from the educational underprivileged class.
Jo, Min-Seok;Chun, Hye-won;Han, Seong-Soo;Jeong, Chang-Sung
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.29-34
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2022
We propose a novel network architecture and build dataset for recognizing clickable objects on mobile device screens. The data was collected based on clickable objects on the mobile device screen that have numerous resolution, and a total of 24,937 annotation data were subdivided into seven categories: text, edit text, image, button, region, status bar, and navigation bar. We use the Deconvolution Single Shot Detector as a baseline, the backbone network with Squeeze-and-Excitation blocks, the Single Shot Detector layer structure to derive inference results and the Feature pyramid networks structure. Also we efficiently extract features by changing the input resolution of the existing 1:1 ratio of the network to a 1:2 ratio similar to the mobile device screen. As a result of experimenting with the dataset we have built, the mean average precision was improved by up to 101% compared to baseline.
Purpose: The study aimed to design and develop an automated personalized self-care (APSC) program for patients with type 2 diabetes mellitus. The secondary aim was to present a clinical protocol as a mixed-method research to test the program effects. Methods: The APSC program was developed in the order of analysis, design, implementation, and evaluation according to the software development life cycle, and was guided by the self-regulatory theory. The content validity, heuristics, and usability of the program were verified by experts and patients with type 2 diabetes mellitus. Results: The APSC program was developed based on goal setting, education, monitoring, and feedback components corresponding to the phases of forethought, performance/volitional control, and self-reflection of self-regulatory theory. Using the mobile application, the participants are able to learn from educational materials, monitor their health behaviors, receive weekly-automated personalized goals and feedback messages, and use an automated conversation system to solve the problems related to self-care. The ongoing two-year study utilizes a mixed method design, with 180 patients having type 2 diabetes mellitus randomized to receive either the intervention or usual care. The participants will be reviewed for self-care self-efficacy, health behaviors, and health outcomes at 6, 12, 18, and 24 months. Participants in the intervention group will be interviewed about their experiences. Conclusion: The APSC program can serve as an effective tool for facilitating diabetes health behaviors by improving patients' self-care self-efficacy and self-regulation for self-care. However, the clinical effectiveness of this program requires further investigation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.199-202
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2023
Carriage return (CR) and line feed (LF), also known as CRLF injection is a type of vulnerability that allows a hacker to enter special characters into a web application, altering its operation or confusing the administrator. Log poisoning and HTTP response splitting are two prominent harmful uses of this technique. Additionally, CRLF injection can be used by an attacker to exploit other vulnerabilities, such as cross-site scripting (XSS). Email injection, also known as email header injection, is another way that can be used to modify the behavior of emails. The Open Web Application Security Project (OWASP) is an organization that studies vulnerabilities and ranks them based on their level of risk. According to OWASP, CRLF vulnerabilities are among the top 10 vulnerabilities and are a type of injection attack. Automated testing can help to quickly identify CRLF vulnerabilities, and is particularly useful for companies to test their applications before releasing them. However, CRLF vulnerabilities can also lead to the discovery of other high-risk vulnerabilities, and it fosters a better approach to mitigate CRLF vulnerabilities in the early stage and help secure applications against known vulnerabilities. Although there has been a significant amount of research on other types of injection attacks, such as Structure Query Language Injection (SQL Injection). There has been less research on CRLF vulnerabilities and how to detect them with automated testing. There is room for further research to be done on this subject matter in order to develop creative solutions to problems. It will also help to reduce false positive alerts by checking the header response of each request. Security automation is an important issue for companies trying to protect themselves against security threats. Automated alerts from security systems can provide a quicker and more accurate understanding of potential vulnerabilities and can help to reduce false positive alerts. Despite the extensive research on various types of vulnerabilities in web applications, CRLF vulnerabilities have only recently been included in the research. Utilizing automated testing as a recurring task can assist companies in receiving consistent updates about their systems and enhance their security.
The purpose of this study is to propose AI maker coding education as a way to improve computational thinking(CT), which is an essential competence for problem-solving capability in modern society, and to analyze the effectiveness of this education on improving CT in elementary school students. For the research, 5 students from 4th graders and 5 students from 6th graders were recruited, and AI maker coding education was planned in 8 sessions to form classes from basic block coding and maker education to real-life problem solving. To analyze the effectiveness of AI maker coding education, pre- and post-CT examinations were performed. The test results confirmed that AI maker coding education had a significant effect on "abstraction", "algorithm", and "data processing" in the five CT components, and confirmed that there was no correlation in "problem resolution" and "automation". Overall, the average score of all students increased, and the deviation between students decreased, confirming that AI maker coding education was effective in improving CT.
ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.
Jintack Jeon;Hoseung Jang;Changju Yang;Kyoung-do Kwon;Youngki Hong;Gookhwan Kim
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.27-34
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2023
Weeding in orchards is closely associated with productivity and quality. The customary weeding process is both labor-intensive and time-consuming. To solve the problems, there is need for automation of agricultural robots and machines in the agricultural field. On the other hand, orchards have complicated working areas due to narrow spaces between trees and amorphous terrain. Therefore, it is necessary to develop customized robot technology for unmanned weeding work within the department. This study developed a path generation and path control method for unmanned weeding according to the orchard environment. For this, the width of the weeding span, the number of operations, and the width of the weeding robot were used as input parameters for the orchard environment parameters. To generate a weeding path, a weeding robot was operated remotely to obtain GNSS-based location data along the superheated center line, and a driving performance test was performed based on the generated path. From the results of orchard field tests, the RMSE in weeding period sections was measured at 0.029 m, with a maximum error of 0.15 m. In the steering period within row and steering to the next row sections, the RMSE was 0.124 m, and 0.047 m, respectively.
Importance: Deaths due to neonatal calf diarrhea are still one of the most critical problems of cattle breeding worldwide. Determining the parameters that can predict diarrhea-related deaths in calves is especially important in terms of prognosis and treatment strategies for the disease. Objective: The primary purpose of this study was to determine mortality rates and durations, survival status, and predictive prognosis parameters based on vital signs, hematology, and blood gas analyses in neonatal diarrheic calves. Methods: The hospital automation system retrospectively obtained data from 89 neonatal diarrheic calves. Results: It was found that 42.7% (38/89) of the calves brought with the complaint of diarrhea died during hospitalization or after discharge. Short-term and long-term fatalities were a median of 9.25 hours and a median of 51.50 hours, respectively. When the data obtained from this study is evaluated, body temperature (℃), pH, base excess (mmol/L), and sodium bicarbonate (mmol/L) parameters were found to be lower, and hemoglobin (g/dL), hematocrit (%), lactate (mmol/L), chloride (mmol/L), sodium (mmol/L) and anion gap (mmol/L) parameters were found to be higher in dead calves compared to survivors. Accordingly, hypothermia, metabolic acidosis, and dehydration findings were seen as clinical conditions that should be considered. Logistic regression analysis showed that lactate (odds ratio, 1.429) and CI- (odds ratio, 1.232) concentration were significant risk factors associated with death in calves with diarrhea. Conclusions and Relevance: According to the findings obtained from this study, the determination of lactate and Cl- levels can be used as an adjunctive supplementary test in distinguishing calves with diarrhea with a good prognosis.
Memory access errors are frequently occurred in C programs. A number of tools and research works have been trying to detect the errors automatically. However, they have one or more of the following problems: inability to detect all memory errors, changing the memory allocation mechanism, incompatibility with libraries, and excessive performance overhead. In this paper, we suggest a new method to solve these problems, and then present a result of comparison to the previous research works through the experiments. Our approach consists of two phases. First is to transform source code at compile time through inserting instrumentation into the source code. And second is to detect memory errors at run time with a bitmap that maintains information about memory allocation. Our approach has improved the error detection abilities against the binary code analysis based ones by using the source code analysis technique, and enhanced performance in terms of both space and time, too. In addition, our approach has no problem with respect to compatibility with shared libraries as well as does not need to modify memory allocation mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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