The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.6
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pp.61-67
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2023
The rise of 5G and the proliferation of smart devices have underscored the significance of multi-access edge computing (MEC). Amidst this trend, interest in effectively processing computation-intensive and latency-sensitive applications has increased. This study investigated a novel task offloading strategy considering the probabilistic MEC environment to address these challenges. Initially, we considered the frequency of dynamic task requests and the unstable conditions of wireless channels to propose a method for minimizing vehicle power consumption and latency. Subsequently, our research delved into a deep reinforcement learning (DRL) based offloading technique, offering a way to achieve equilibrium between local computation and offloading transmission power. We analyzed the power consumption and queuing latency of vehicles using the deep deterministic policy gradient (DDPG) and deep Q-network (DQN) techniques. Finally, we derived and validated the optimal performance enhancement strategy in a vehicle based MEC environment.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.3
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pp.379-392
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2024
With the rapid increase in data, saving storage space and improving the efficiency of data transmission have become critical issues, making the research on the efficiency of data compression technologies increasingly important. Lossless algorithms can precisely restore original data but have limited compression ratios, whereas lossy algorithms provide higher compression rates at the expense of some data loss. There has been active research in data compression using deep learning-based algorithms, especially the autoencoder model. This study proposes a new side-channel analysis data compressor utilizing autoencoders. This compressor achieves higher compression rates than Deflate while maintaining the characteristics of side-channel data. The encoder, using locally connected layers, effectively preserves the temporal characteristics of side-channel data, and the decoder maintains fast decompression times with a multi-layer perceptron. Through correlation power analysis, the proposed compressor has been proven to compress data without losing the characteristics of side-channel data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.6
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pp.1-12
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2024
Deep learning with faster and more accurate results requires large amounts of storage space and large computations. Accordingly, many studies are using hardware accelerators for quick and accurate calculations. However, the performance bottleneck is due to data movement between the hardware accelerators and the CPU. In this paper, we propose a data prefetch strategy that can efficiently reduce such operational bottlenecks. The core idea of the data prefetch strategy is to predict the data needed for the next task and upload it to local memory while the hardware accelerator (Matrix Multiplication Unit, MMU) performs a task. This strategy can be enhanced by using a dual buffer to perform read and write operations simultaneously. This reduces latency and execution time of data transfer. Through simulations, we demonstrate a 24% improvement in the performance of hardware accelerators by maximizing parallel processing with dual buffers and bottlenecks between memories with data prefetch.
With the widespread use of digital devices, anonymous communication technologies such as the dark web and deep web are becoming increasingly popular for criminal activity. Because these technologies leave little local data on the device, they are difficult to track using conventional crime investigation techniques. The United States and the United Kingdom have enacted laws and developed systems to address this issue, but South Korea has not yet taken any significant steps. This paper proposes a new blockchain-based crime investigation method that uses physical memory data analysis to track the behavior of anonymous network users. The proposed method minimizes infringement of basic rights by only collecting physical memory data from the device of the suspected user and storing the tracking information on a blockchain, which is tamper-proof and transparent. The paper evaluates the effectiveness of the proposed method using a simulation environment and finds that it can track the behavior of dark website users with a residual rate of 77.2%.
Purpose This paper examines the role of local market-based communities in driving regional revitalization, using detailed analysis of online networks. We aim to dissect a local community's communication network, highlighting members with high engagement levels and exploring their characteristics. Our goal is to identify the conditions that allow local community networks to grow independently and to demonstrate how the activation of these networks contributes to regional revitalization. Design/methodology/approach We employ a mixed-methods approach, combining social network analysis with statistical techniques to investigate the structure of online communication networks. Specifically, we use ANOVA to determine the statistical significance of our findings, ensuring their reliability. To complement our quantitative data, we include qualitative insights from interviews, adding depth and context to our analysis. Findings Our results show that individuals with high centrality in the online network are crucial for maintaining active local communities. We find that leveraging local resources to create a supportive and adaptable environment is essential for the communities' sustainability and expansion. Importantly, our research draws a direct connection between the vitality of local community networks and the broader process of regional revitalization. We argue that energizing local communities is an effective way to address the risk of regional decline. By integrating quantitative analysis with qualitative feedback, this study contributes to the understanding of local market-based communities as key drivers of regional development. It emphasizes the importance of building vibrant, resourceful community networks to revitalize areas experiencing socio-economic challenges.
In a P2P-based distributed storage system where peers frequently join and leave, it is essential to guarantee not only data availability but also playback quality comparable to that provided by local storage devices when playing back video files with real-time constraints. In addition, cloud storage services based on distributed storage systems provide each user with the functionality to share their files with other users, so when multiple users request playback of the same video file at the same time, all playback should be supported seamlessly in real time. Therefore, in this paper, we propose a scheme that process multiple simultaneous playback requests for each video file in real time as well as data availability in a P2P-based distributed storage system that supports file sharing. This scheme can support real-time simultaneous playback and efficiently use storage space by adjusting the amount of redundant data encoded through erasure coding according to the number of concurrent playback requests for each video file.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.5
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pp.915-925
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2024
As non-face-to-face work increases due to the COVID-19 pandemic, companies have introduced collaboration tools to perform work without spatial constraints. The rapidly growing collaboration tool market continues to show high utilization rates even after the endemic due to the increase in demand for hybrid work that combines face-to-face and non-face-to-face work. The use of collaboration tools increases work efficiency, facilitates smooth collaboration, and increases data integration, generating various data. However, at the same time, it also increases the risk of exposure of corporate confidential information due to the possibility of external access by internal users. In response to this, an analysis method is needed to collect and acquire data during digital investigations targeting collaboration tools. In this paper, we identified local artifacts targeting JANDI, a collaboration tool in a Windows environment, and explained how to collect and analyze data through API reconstruction. Finally, we presented a digital forensic utilization method through scenario and chat room reconstruction.
The maize production in South-eastern Asian countries showed a continuous increase with increasing poultry-livestock from the beginning of the 1990s to early 2010. Also the need for a new variety development of each contries was increased rapidly in the same period. Single-Cross hybrid varieties have been developed and supplied from 2001 instead of multi-cross maize varieties since 1992 in Indonesia. In Cambodia, CP group is mainly manufacturing feeds with most of the forage maize from farmers who are growing its seeds from the company. Cambodian main cultivars are varieties of multinational corporations such as DK8868 from Monsanto, NK6326, NK7328 from Syngenta and CP333 from CP group including local business company. Vietnam is the main maze importing country in South-Eastern Asia which had imported 13 times scale of amount compared to exports in average from 1990 to 2011. Vietnamese government has developed a range of varieties for improving their efficiency in production, such as the LVN-10 with political investments. Their production has been reached to 80% of the total. According to the 2012 MIFAFF (Ministry for Food, Agriculture, Forestry and Fisheries) data in Korea, domestic edible maize cultivation area was approximately 15,000ha. It showed 74,399 tons of production, 3.8% of food self-sufficiency in maize and around 0.9% of grain self-sufficiency rate. The consumption of grain is mostly rely on imports in Korea. To overcome the limit of the domestic seed market and increase maize self-sufficiency, the need to develop maze varieties for world-class is increasing at present through analyzing the market trend and prospect of the seed industry in South-eastern Asia.
In this study, we investigated pesticide residues in 207 agricultural products distributed by direct trade in the northern area of Gyeonggi Province. A total of 94 general agricultural products and 113 eco-friendly agricultural products collected from local grocers and cooperative stores were analyzed by multiresidue method for 263 pesticides using GC (gas chromatography)/ECD (electron capture detector), GC/NPD (nitrogen phosphorus detector), GC-MS/MS (tandem mass spectrometry), LC (liquid chromatography)/PDA (photodiode array detector), LC/FLD (fluorescence detector), LC-MS/MS. All samples showing pesticide residues were general agricultural products collected from local food stores. The pesticide residue levels of 14 samples (6.8%) were below the maximum residue limits (MRLs) and one of them (0.5%) exceeded the MRLs. Sixteen pesticides were detected from samples of the following produce items: spinach, young cabbage, perilla leaves, mallow, cucumber, chives and water dropwort. The safety of the detected pesticides was assessed by monitoring the daily intake estimate (EDI) and the daily intake allowance (ADI) based on the amount of pesticides detected. The ADI percentage range (the ratio of EDI to ADI) was 0.0134-61.6259% and there was no health risk connected with consuming agricultural products in which pesticide residues were detected.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.50
no.2
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pp.64-75
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2022
The purpose of this study is to illuminate the meaning of the soundscapes of two bells, Daeheung-dong Cathedral and Sungsimdang in Eunghang-dong, which are landmarks and attractions in the historic downtown of Daejeon. The study was conducted through field research and recordings, as well as literature studies of related documents and soundscape theory. Daejeon city was developed along with Daejeon Railway Station during the Japanese colonial period in the early 20th century. As the Chungnam Provincial Office moved to Daejeon, Daeheung-dong and Eunhang-dong in Jung-gu, located near Daejeon Station, developed significantly and formed the city centre. As major administrative agencies moved to Seo-gu in the 1990s, the downtown area of Daejeon was on a path of decline, and the decline accelerated with the development of Sejong city. Meanwhile, Daeheung-dong Cathedral and Sungsimdang, founded by refugees during the Korean War, firmly protected the historic downtown area of Daejeon, where the natives left. Daeheung-dong Cathedral, established during the Japanese colonial period, is a local landmark with a history of 100 years in 2019. Sungsimdang, which was created with the backdrop of the Korean War, is also a historical and cultural asset with a history of 60 years and a local landmark selected as the No. 1 tourist attraction in Daejeon. This research, which started from the sound of the bells of Daeheung-dong Cathedral, heard even in the neighboring residential areas, led to the discovery of the bells of Sungsimdang in Eunhang-dong, located across the street. In this paper, the bells of Daeheung-dong Cathedral and Eunhang-dong Sungsimdang have characteristics of soundmarks according to R. Murray Schafer's soundscape sound category. Furthermore, this paper attempted to analyze the meaning of the two bells according to the relatively recent EU soundscape definition. These two bells are signal sounds at the surface level, but are the sound marks of the historic downtown area of Daejeon at the deep level. Although there are outward differences in size, scale, frequency, and famousness, these two bells share a meaning in terms of locality and good influence with the historicity and spatiality of a special relationship. The implication of this study is that the two places should be preserved as local historical and cultural assets not only as visual landmarks but also as sound marks in the urban regeneration or urban development of Jung-gu, Daejeon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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