Cyber attacks on the aviation weapon system, a state-of-the-art asset, have become a reality and are approaching as a constant threat. However, due to the characteristics of embedded software of the current aviation weapon system, it is managed and operated without connection to the network in peacetime, so the response management to cyber attacks is relatively weak. Therefore, when a cyber attack becomes a reality, it is urgent to prepare and evaluate measures for the adverse effects that such attack will have on the execution of the Air Tasking Order(ATO). In this paper, we propose a framework for operational impact assessment in order to avoid confusion in ATO execution and systematic response to cyber attacks on aviation weapons systems. The proposed framework is designed to minimize the negative impact on operations against cyber attacks that may occur under no warning by analyzing the impact on air operations for each aviation weapon system and standardizing countermeasures for this. In addition, it supports the operational commander to make a quick decision to command for the execution of the operation even in a situation where a cyber attack occurs.
The cyber battlefield called the fifth battlefield, is not based on geological information unlike the existing traditional battlefiels in the land, sea, air and space, and has a characteristics that all information has tightly coupled correlation to be anlayized. Because the cyber battlefield has created by the network connection of computers located on the physical battlefield, it is not completely seperated from the geolocational information but it has dependency on network topology and software's vulnerabilities. Therefore, the analysis for cyber battlefield should be provided in a form that can recognize information from multiple domains at a glance, rather than a single geographical or logical aspect. In this paper, we describe a study on the development of the cyber operation COP(Common Operational Picture), which is essential for command and control in the cyber warfare. In particular, we propose an architecure for cyber operation COP to intuitively display information based on visualization techniques applying the multi-layering concept from multiple domains that need to be correlated such as cyber assets, threats, and missions. With this proposed cyber operation COP with multi-layered visualization that helps to describe correlated information among cyber factors, we expect the commanders actually perfcrm cyber command and control in the very complex and unclear cyber battlefield.
The development of information communication and artificial intelligence technology requires the intelligent command and control (C2) system for Korean military, and various studies are attempted to achieve it. In particular, as a volume ofinformation in the C2 workflow increases exponentially, this study pays attention to the collaborative filtering (CF) and recommendation systems (RS) that can provide the essential information for the users of the C2 system has been developed. The RS performing information filtering in the C2 system should provide an explanatory recommendation and consider the context of the tasks and users. In this paper, we propose a contextual pre-filtering CARS framework that recommends information in the C2 workflow. The proposed framework consists of four components: 1) contextual pre-filtering that filters data in advance based on the context and relationship of the users, 2) feature selection to overcome the data sparseness that is a weak point for the CF, 3) the proposed CF with the features distances between the users used to calculate user similarity, and 4) rule-based post filtering to reflect user preferences. In order to evaluate the superiority of this study, various distance methods of the existing CF method were compared to the proposed framework with two experimental datasets in real-world. As a result of comparative experiments, it was shown that the proposed framework was superior in terms of MAE, MSE, and MSLE.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.409-416
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2020
Artificial intelligence, which is in the spotlight as the core driving force of the 4th industrial revolution, is expanding its scope to various industrial fields such as smart factories and autonomous driving with the development of high-performance hardware, big data, data processing technology, learning methods and algorithms. In the field of defense, as the security environment has changed due to decreasing defense budget, reducing military service resources, and universalizing unmanned combat systems, advanced countries are also conducting technical and policy research to incorporate artificial intelligence into their work by including recognition systems, decision support, simplification of the work processes, and efficient resource utilization. For this reason, the importance of technology-driven planning and investigation is also increasing to discover and research potential defense future technologies. In this study, based on the research data that was collected to derive future defense technologies, we analyzed the characteristic evaluation indicators for future technologies in the field of artificial intelligence and conducted empirical studies. The study results confirmed that in the future technologies of the defense AI field, the applicability of the weapon system and the economic ripple effect will show a significant relationship with the prospect.
The purpose of this study is to examine psychological difficulties that elderly women experience in each divorce decision making stage and they are shown by counselling cases made with elderly women who got divorced in their early stage of elderly life. For this purpose, total 18 counseling cases were collected from November 2012 to March 2013 and a qualitative analysis was made accordingly. The result of this study was made by analyzing meaningful subjects emerged in individual testimonies during a counseling process and it shows that the decision to divorce goes through stages such as , , , , , and . In addition, psychological difficulties experienced in a divorce decision process appear to be, , , , , , and . It is meaningful that this study provides counseling strategies for psychosocial support of the elderly women who go through difficulties in their divorce decision making process.
Based on Artificial Intelligence technology, AI-enabled warfare is expected to become the main issue in the future warfare. Natural language processing technology is a core technology of AI technology, and it can significantly contribute to reducing the information burden of underrstanidng reports, information objects and intelligences written in natural language by commanders and staff. In this paper, we propose a Language model-based Multi-source Information Integration (LAMII) framework to reduce the information overload of commanders and support rapid decision-making. The proposed LAMII framework consists of the key steps of representation learning based on language models in self-supervsied way and document integration using autoencoders. In the first step, representation learning that can identify the similar relationship between two heterogeneous sentences is performed using the self-supervised learning technique. In the second step, using the learned model, documents that implies similar contents or topics from multiple sources are found and integrated. At this time, the autoencoder is used to measure the information redundancy of the sentences in order to remove the duplicate sentences. In order to prove the superiority of this paper, we conducted comparison experiments using the language models and the benchmark sets used to evaluate their performance. As a result of the experiment, it was demonstrated that the proposed LAMII framework can effectively predict the similar relationship between heterogeneous sentence compared to other language models.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.19
no.1
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pp.33-53
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2024
By identifying the relationship between Interest of Entrepreneurship and intention, this study clarifies the entire lifecycle process leading up to a college student's decision to start a business. We explore whether an individual's Interest of Entrepreneurship stemming from start-up activities and the interest of parents toward their children's start-up affect start-up intention. For this purpose, attitude toward start-up, subjective norms, and perceived behavioral control, which are components of the Theory of Planned Behavior (TPB), were set as parameters. Furthermore, start-up self-efficacy was established as a moderating variable to examine the relationships between factors and their importance. In addition, survey questionnaires were collected from 300 college students in Korea, and after excluding 18 insincere responses, a total of 282 were analyzed using SPSS 26 and AMOS 26. The main findings are as follows. First, an individual's Interest of Entrepreneurship has a significant impact on start-up intention, mediated by attitude toward start-up, subjective norms, and perceived behavioral control. Therefore, future college start-up education should apply the components of TPB to enhance its effectiveness, and various start-up activities should be provided to foster students' interest. Secondly, parents' interest in start-up has a significant impact on subjective norms and perceived behavioral control. Therefore, even if parents are interested in their children's start-up activities, such interest does not necessarily lead to favorable attitude. However, as it significantly impacts subjective norms and perceived behavioral control, start-up education targeting parents linked to these parameters could increase college students' Interest of Entrepreneurship and intentions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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