In order to manage energy efficiency by analyzing the amount of energy, it would determine the nature of the factors involved in the energy utilization. Therefore, accurate measurement of the energy consumption data is an important factor in the energy management. In this study, we are aware of the importance of the data measurement, and proposes the accuracy assessment of electric energy monitoring system. According to conventional statistical methods it is proceeded as follows; i)the measurement error value would be determined by a random variable, ii) setting the confidence interval to consider the distribution of the statistic and determines the confidence level of the measurement accuracy. And using the t-distribution CDF is used to facilitate even small sample data.
COVID-19, which has spread around the world, is also affecting local economic industries such as the domestic tourism industry and the service industry. In particular, the quality of life is threatened as safety prevention rules related to infectious diseases such as social distancing have been regularized. The purpose of this study is to analyze the impact on safety quarantine on users of the summer festival at Songho Beach in Haenam, a summer resort. In addition, it protrudes through big data surveys, demographic analysis, and technology analysis on the management of users who have changed in the COVID-19 era. It is expected to be a reference material by utilizing practical data on users in the future. In addition, this study is significant that it has been reviewed for safety and satisfaction for tourists using the summer beach festival through quarantine management using ICT technology in the COVID-19 situation, and needs to be used as good guidelines and examples for this study in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.12
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pp.1826-1831
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2022
Rapid Aging Society demands the transformation of medical paradigm of diagnosis and treatment towards prevention and management. This paper explores the norm and development of digital health care, focusing on Busan Metropolitan City. Digital health care which combines new ICT technology and medical technology is predictive, preventive, personalized and participatory; and suggests alternative to solve the problem of demographic changes and increasing social cost of medical welfare. Community Health Center in Busan is unique one based in the minimum community of collecting data from self-leading health management. Digital transformation using basic health data and social information can build preventive care system in the community. Easy access leads community center to test bed of developing new technology, as a living lab. In order to use the newly developed goods and service effectively, user-participatory test is nicessary. Finally community nurse and activists can specify health-welfare converged service through digital transformation empowerment training.
랜섬웨어는 시스템을 잠그거나 데이터를 암호화해서 사용할 수 없도록 한 뒤 피해자에게 대가로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 랜섬웨어는 암호학적으로 안전하다고 알려진 암호 알고리즘들을 이용하여 파일을 암호화 하기 때문에 암호 알고리즘 분석만으로는 감염된 파일을 복구할 수 없다. 따라서, 감염된 파일의 복구를 위해서는 암호 알고리즘 안전성 측면이 아닌 별도의 방법을 마련할 필요가 있다. 랜섬웨어는 파일 암호화 키를 이용하여 대상 파일들을 암호화하기 때문에 이를 복구할 수 있다면, 감염된 파일 복구가 가능하다. 하지만, 랜섬웨어들은 각각 다른 방법으로 파일 암호화키를 관리하기 때문에 일반적인 파일 암호화키 관리 방법을 미리 숙지하지 못한다면 파일 암호화키 복구를 위한 역공 학분석 시 비효율이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 랜섬웨어가 파일 암호화키를 암호화하는 방식에 따라 세 가지로 분류하여 설명한다. 또한, 향후 랜섬웨어 분석가가 효율적인 분석을 할 수 있도록 각 관리 방법에 따라 파일 암호화키 복구를 위한 분석 대상을 식별하였다.
This paper proposes a new approach to video surveillance systems, which have become essential components in modern urban management. By utilizing blockchain and IPFS, it enhances data integrity and privacy protection. Additionally, anomaly detection and automatic video storage are enabled through object detection technology, thus improving urban safety and security. This integrated approach serves as an efficient management methodology for surveillance systems, providing city administrators and citizens with a safer and more effective monitoring environment.
This research is to assess the relationship Big Data attributes and disaster response process. The hypothesis are designed to form decision making between situation awareness and disaster response by defining major attribute of Big Data(Volume, Variety, Velocity, Complexity). It is proved whether there is a moderating effect in cause-and-effect relationship by visualizing Big Data. To test the hypotheses, it was conducted a questionnaire survey of civil servants in charge of disaster-related government employees, and collected 320 data(without 12 undependable responses). The research findings are suggested the attributes of accumulation, expandability, flexibility, real-time, analytical, combination of Big Data have a strong effect on disaster manager's situation awareness.
This study analyzed the recent trends in the sports environment to which big data and AI technologies, which are representative technologies of the 4th Industrial Revolution, and approached them from the perspective of convergence of big data and AI technologies in the sports field. And the results are as follows. First, it is being used for player and game data analysis and team strategy establishment and operation. Second, by combining big data collected using GPS, wearable equipment, and IoT with artificial intelligence technology, scientific physical training for each player is possible through user individual motion analysis, which helps to improve performance and efficiently manage injuries. Third, with the introduction of an AI-based judgment system, it is being used for judge judgment. Fourth, it is leading the change in marketing and game broadcasting services. The technology of the 4th Industrial Revolution is bringing innovative changes to all industries, and the sports field is also in the process. The combination of big data and AI is expected to play an important role as a key technology in the rapidly changing future in a sports environment where scientific analysis and training determine victory or defeat.
In this study, HRD-NET (http://hrd.go.kr), a vocational and training integrated computer network operated by the Ministry of Employment and Labor, is used to confirm whether job training information required by job seekers is being provided smoothly The question bulletin board was extracted using 'R' program which is optimized for big data technique. Therefore, the effectiveness, appropriateness, visualization, frequency analysis and association analysis of the vocational training system were conducted through this, The results of the study are as follows. First, the issue of vocational training card, video viewing, certificate issue, registration error, Second, management and processing procedures of learning cards for tomorrow 's learning cards are complicated and difficult. In addition, it was analyzed that the training cost system and the refund structure differentiated according to the training occupation, the process, and the training institution in the course of the training. Based on this paper, we will study not only the training system of the Ministry of Employment and Labor but also the improvement of the various training computer system of the government department through the analysis of big data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.6
s.336
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pp.9-16
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2005
In this paper, we focus on supporting the convergence of broadcasting and communication in home network systems with E-PON based home gateway. We propose a new architecture to provide broadcasting and data services in integrated home network using overlay transport mechanism in access network and If multicast techniques of IGMP and IGMP snooping in home network. We also detail a set of mechanisms and procedures for home broadcasting service through the home gateway system. Our new scheme is composed of three parts: a) an overlay transmission model of video broadcasting signals (satellite and/or cable TV) and Internet data, b) to select a specific video broadcasting channel and to make of the selected video broadcasting stream into IP multicast packets in tuner/conversion module using multiple tuner system and c) to transfer the converted If multicast packets to L2 switch of home gateway's core module and to send them out to target port(s) by L2 multicast using IGMP snooping.
Kim, Jonghoon;Lee, Seokjun;Kim, Dongha;Kim, Incheol
Journal of KIISE
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v.43
no.12
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pp.1365-1375
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2016
One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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