KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.12
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pp.387-402
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2020
Conventional automotive development has mainly focused on ensuring correctness and safety and security has been relatively neglected. However, as the number of automotive hacking cases has increased due to the increased Internet connectivity of automobiles, international organizations such as the United Nations Economic Commission for Europe(UNECE) are preparing cybersecurity regulations to ensure security for automotive development. As with other IT products, automotive cybersecurity regulation also emphasize the concept of "Security by Design", which considers security from the beginning of development. In particular, since automotive development has a long lifecycle and complex supply chain, it is very difficult to change the architecture after development, and thus Security by Design is much more important than existing IT products. The problem, however, is that no specific methodology for Security by Design has been proposed on automotive development process. This paper, therefore, proposes a specific methodology for Security by Design on Automotive development. Through this methodology, automotive manufacturers can simultaneously consider aspects of functional safety, and security in automotive development process, and will also be able to respond to the upcoming certification of UNECE automotive cybersecurity regulations.
New infectious diseases have broken out repeatedly across the world over the last 20 years; COVID-19 is causing drastic changes and damage to daily lives. Furthermore, as there is no denying that new epidemics will appear in the future, there is a continuous need to develop measures aimed towards responding to economic damage. Against this backdrop, the living population is an important indicator that shows changes in citizens' life patterns. This study analyzes time-based and socio-environmental characteristics by detecting and classifying changes in everyday life caused by COVID-19 from the perspective of the floating population. k-shape Clustering is used to classify living population data of each of the 424 dong's in Seoul measured by the hour; then by applying intervention analysis and One-way ANOVA, each cluster's characteristics and aspects of change in the living population occurring in the aftermath of COVID-19 are scrutinized. In conclusion, this study confirms each cluster's obvious characteristics in changes of population flows before and after the confirmation of coronavirus patients and distinguishes groups that reacted sensitively to the intervention times on the basis of COVID-related incidents from those that did not.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.707-725
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2021
Energy management systems (EnMS) contribute to sustainable energy saving and greenhouse gas reduction by emphasizing the role of energy management in production-oriented economies. Although understanding the methods used to measure energy performance is a key factor in constructing successful EnMS, few attempts have been made to examine these methods, their applicability, and their utility in practice. To fill this research gap, this study aimed to deepen the understanding of energy performance measures by focusing on four energy performance indicators (EnPIs) proposed by ISO 50006, namely the measured energy value, ratio between measured values, linear regression model, and nonlinear regression model. This paper presents policy and managerial implications to facilitate the effective use of these measures. An analytic hierarchy process (AHP) analysis was conducted with 41 experts to analyze the preference for EnPIs and their key selection criteria by the industry sector, and organization and user type. The findings suggest that the most preferred EnPI is the ratio between the measured values followed by the measured energy value. The ease of use was considered to be most important while choosing EnPIs.
Kim, Min-Seong;Lee, Je-Kyum;Choi, Yo-Hyun;Kim, Seon-Hong;Jeong, Keon-Woong;Kim, Ki-Lim;Lee, Sean Seungwon
Explosives and Blasting
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v.38
no.4
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pp.16-25
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2020
Multi-setting smart-investigation of the ground and large uncharged hole boring (MSP) method to reduce the blast-induced vibration in a tunnel excavation is carried out over 50m of long-distance boring in a horizontal direction and thus has been accompanied by deviations in boring alignment because of the heavy and one-directional rotation of the rod. Therefore, the deviation has been adjusted through the boring machine's variable setting rely on the previous construction records and expert's experience. However, the geological characteristics, machine conditions, and inexperienced workers have caused significant deviation from the target alignment. The excessive deviation from the boring target may cause a delay in the construction schedule and economic losses. A deep learning-based prediction model has been developed to discover an ideal initial setting of the MSP machine. Dropout, early stopping, pre-training techniques have been employed to prevent overfitting in the training phase and, significantly improved the prediction results. These results showed the high possibility of developing the model to suggest the boring machine's optimum initial setting. We expect that optimized setting guidelines can be further developed through the continuous addition of the data and the additional consideration of the other factors.
It is no longer special for the gaming industry to provide a community to promote their games. Much prior research related to the community also focuses on the spread of community influence and its importance. In particular, the user community in the gaming industry is having a big impact on the company's revenue creation beyond the simple level of information provision and promotion of friendship. Therefore, providing a community at the same time as the game is released is becoming a common trend in the gaming industry This study attempted to explore factors influencing the design of more effective communities under the assumption that the user community will influence the loyalty of mobile games. The design elements of the community suggested in this study are the provision of interaction tools between users, the provision of information, and communication between the game maker and the users. This study aims to confirm that these design factors affect customer loyalty by reinforcing user empathy and trust in the game within the user community. After collecting data from 251 users active in the mobile game user community, the model presented in this study was empirically analyzed. As a result, the design elements of the game community suggested in this study were found to affect customer loyalty by strengthening the empathy for the game and the trust in the game developer.
Seo, Dong-Nam;Woo, Ji-Young;Woo, Kyung-Moon;Kim, Chong-Kwon;Kim, Huy-Kang
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.3
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pp.585-600
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2012
Security issues in online games are increasing as the online game industry grows. Real money trading (RMT) by online game users has become a security issue in several countries including Korea because RMT is related to criminal activities such as money laundering or tax evasion. RMT-related activities are done by professional work forces, namely gold-farmers, and many of them employ the automated program, bot, to gain cyber asset in a quick and efficient way. Online game companies try to prevent the activities of gold-farmers using game bots detection algorithm and block their accounts or IP addresses. However, game bot detection algorithm can detect a part of gold-farmer's network and IP address blocking also can be detoured easily by using the virtual private server or IP spoofing. In this paper, we propose a method to detect gold-farmer groups by analyzing their connection patterns to the online game servers, particularly information on their routing and source locations. We verified that the proposed method can reveal gold-farmers' group effectively by analyzing real data from the famous MMORPG.
Due to high proportion of exports, Korea has a higher dependence on the global value chain (GVC) than other major developed countries. This reason, Korea has a structure that is sensitive to GVC changes. This is because Korean exports are concentrated on specific countries and items, and most of the materials for export tend to depend on imports. Currently, export restrictions resulting from trade disputes with Japan can affect the industry of Korea as a whole due to the supply of core materials. Therefore, in order to minimize economic damage caused by export regulations in the current situation, it is necessary to reorganize the GVC, through efforts to rapidly diversify imports and localize imports that depend on Japan. To this end, it is necessary to derive and classify imported goods that depend on Japan, and to localize items that are difficult to diversify imports, and prompt R&D investment is required for this. This study aims to support R&D investment policy through quantitative analysis based on big data rather than a decision-making method based on expert-centered qualitative analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.213-220
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2021
With the continuing development of the global economy, the scale of international production and management of companies is expanding rapidly nowadays. As a result, it is increasingly important for multinational companies to establish appropriate marketing strategies for products in order to successfully enter overseas markets. When consumers evaluate the quality of products from various countries, they depend heavily on the image of the product as well as the price of the product. Therefore, this study aim to find out how the price, country image, brand image and country of origin image affect on consumer product evaluation and purchase intention. Based on these concepts, the significance of this study is helping local companies make more appropriate marketing strategies by understanding the importance of price and image of a product to companies and knowing more accurate recognition in Korea and Korean-made products of Chinese consumers. The results of this study which used AMOS model showed that 1) The country image and country of origin image for a product had a positive effects on product quality, 2) The price and country image of a product had a positive effects on service quality, 3) And evaluation of product had a positive effects on purchase intention. Based on these results, we made some proposals and presented the future research directions according to the limitations.
Due to the recent economic development and the improvement of income level in China, the desire for quality medical services is increasing compared to the past. As an alternative to satisfy these needs, various applications using smart phones and the like are being developed. The new corona that occurred in December 2019 began to show great interest in non-face-to-face telemedicine services using smart phones due to the worldwide spread of the coronavirus. Therefore, in this study, a total of 200 people were surveyed on the top three mobile medical applications in China, and the data of 120 people who actually used medical applications were analyzed based on Venkatesh's UTAUT2 theory. A study was conducted on the intent to use and the factors affecting the in-law behavior. First, it has become clear that the interactive characteristics, expectations for effort, price value, interest in privacy, habits, and promotional conditions have a positive impact on the user's use. Second, it was investigated that the user's intention to use influences the behavior of use, and among the intentions of use, it was found that the mobilization characteristic expectation, hedonistic motivation, price value, habits, and promotion conditions affect the use behavior. Third, a study result was derived that the controlling variables such as gender, age, school age, and annual income do not affect the user's intention to use mobile medical applications as a controlling variable. Finally, due to the nature of mobile devices that use the Internet, various security vulnerabilities exist, and this can cause great damage or personal and social impact. Therefore, for the development of mobile medical services in China, it is necessary to re-establish a research model through comprehensive and in-depth considerations to supplement these problems in the future.
Journal of the Korea Institute of Construction Safety
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v.3
no.1
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pp.32-40
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2020
In this study, an application was developed to reduce the work between labor and safety managers and to hire better workers when hiring workers. With the expected increase in foreign workers in the future, the number of illegal workers will also increase. As a result, accident and on-site management are becoming more difficult due to insufficient information collection of workers. Therefore, it was possible to secure on-site safety through an application that could collect accurate information and reduce the time of information exchange between safety managers and labor managers. In addition, the application was designed to help the safety manager identify the faithful workers more quickly when re-employment of the day laborers if many day laborers were assessed and filled out as they were. This anticipates the expected effect of shortening the construction period. The current application collected necessary information through an interview with the site manager. If the company collects more information needed in the field and has big data than it has collected necessary information so far, it will be highly competitive in the market as it can improve the completeness of applications by establishing opinions and reflecting information accordingly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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