Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.722-725
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2013
최근 시퀀싱 기술의 발전으로 생물 데이터는 폭발적으로 증가되고 있으며 이로 인하여 우리는 지놈 시대를 지나 특정 환경 내에 존재하는 생물체들의 총체적인 지놈을 다루는 메타지놈 시대에 살고 있다. 그러나 메타지노믹 데이터의 증가속도에 비해 이를 효율적으로 분석, 검토, 판별할 수 있는 파이프라인 형태의 프로그램은 전무한 실정이다. 또한, 기존 프로그램은 대부분의 관련연구자들이 다루기 힘든 리눅스 환경의 커맨드 라인 방식이며 대용량 데이터를 처리할 수 없는 제한과 처리 속도의 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 윈도우 환경의 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스로 유기적인 데이터 분석이 가능한 메타지노믹 데이터 분석 파이프라인을 설계하고 구현하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.547-549
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2021
In Artificial Intelligence analysis, the process of creating a model and verifying it is a task that requires computational processing time because it is Batch Processing performed with already generated data. We need to model, validate, and predict real-time data, such as stocks and defense information, with data generated directly in front of us. As a solution to this, we solve it by applying techniques to segment the data required for artificial intelligence modeling tasks in order of time processing and distribute the data across multiple processes.
Diverse kind of attack using the vulnerability of user authentication on Internet service is announced recently. Especially, security accidents on the Internet banking service and Internet telephony service(SIP) are increased rapidly. Attack skills are also evolved into intelligent mechanism. Therefore, more enhanced authentication mechanism is required on existing Internet banking and telephone services for preventing those kinds of attacks using personal identity information such as biometric data. In this research, the proposed B-OTP mechanism can be used to enhance security on a user authentication procedure by combining biometric data with existing OTP mechanism. As a result, the security on internet banking and Internet telephone service will be more improved by using proposed B-OTP mechanism.
Fast pyrolysis of third generation biomass, including micro- and macroalgae for biofuel production has recently been studied and compared experimentally to first- and second-generation biomass. Compared to microalgae, however, process design and simulation study of macroalgae for scale-up has been rare in literature. In this study, we designed and simulated an industrial scale process for producing diesel range biofuel from brown algae based on bench scale experimental data of fast pyrolysis using a commercial process simulator. During process design, special attention was paid to the process design to accommodate the differences in composition of brown algae compared to terrestrial biomass. The entire process of converting 380,000 tonnes of dry brown algae per year into diesel range biofuel was economically evaluated and the minimum (diesel) selling price was also estimated through techno-economic analysis.
The purpose of this study is to establish the direction of industrial policy by comparing the employment inducement effect on the related industries of the digital bio-healthcare industry. The analysis data used the three-year input-output table measured by the Bank of Korea. First, the research method was rewritten into 7 major industries to compare statistical data by period. Second, the Bank of Korea's industry-related analysis methodology was utilized. Third, the weight was reflected and compared by employment, production, and investment sectors of the digital bio-healthcare industry. As a result of the analysis, first, the employment sector had a higher effect than the average of the entire industry, second, the production sector was low, and third, the investment sector required investment in the service sector. The conclusions drawn from the analysis showed that direct investment and continuous investment are required in the employment sector, the development of professional manpower is urgent, and direct investment and long-term investment are effective in the production sector.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.813-818
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2020
Recently, with the rapid increase in technology and users of smart devices, the smart watch market has grown, and its utility and usability are continuously expanding. The strengths of smartwatches are wearable portability, application immediacy, data diversity and real-time capability. Despite these strengths, smartwatches have limitations such as battery limitations, display and user interface size limitations, and memory limitations. In addition, there is a need to supplement developers and standard devices, operating system standard models, and killer application modules. In particular, monitoring and application of user's biometric information is becoming a major service for smart watches. The biometric information of such a smart watch generates a large amount of data in real time. In order to advance the biometric information service, stable peer-to-peer transmission of sensing data to a remote smartphone or local server storage must be performed. We propose a synchronization method to ensure wireless remote peer-to-peer transmission stability in a smart watch system. We design a wireless peer-to-peer transmission process based on this synchronization method, analyze asynchronous transmission process and proposed synchronous transmission process, and propose a transmission efficiency method according to an increase in transmission amount.
Recently, bio-butanol is being promoted as environmentally friendly sustainable energy. However, some problems are still obstacle for commercialization of bio-butanol: the development of cheap biomass and enhancement of fermentation ratio and preparation of economical separation process for fermented products. In the conventional ABE biobutanol fermentation process, organic acids with acetone, butanol, and ethanol are produced. Therefore, it is necessary to study phase equilibrium data and mixture properties for the design and operation of separation process. However, there is lack of design data for organic acids except acetic acid contained system. In this study, therefore, binary solid-liquid equilibria (SLE) and mixture properties: the excess molar volumes ($V^E$), molar refraction deviation (${\Delta}R$) and deviation of viscosity (${\Delta}v$) at 298.15 for $C_3-C_6$ organic acid were reported. The experimental SLE data were correlated with the NRTL and UNIQUAC activity coefficient model with less than 0.5 K of root mean square deviation (RMSD). In addition, $V^E$, ${\Delta}R$ and ${\Delta}v$ for the same binary systems were satisfactorily fitted using the Redlich-Kister polynomial with less than ca. 0.004 standard deviation.
Kim, Na-eun;Han, Hee-sun;Arulmozhi, Elanchezhian;Moon, Byeong-eun;Choi, Yung-Woo;Kim, Hyeon-tae
Journal of Bio-Environment Control
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v.31
no.1
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pp.1-7
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2022
Strawberry is a stand-out cultivating fruit in Korea. The optimum production of strawberry is highly dependent on growing environment. Smart farm technology, and automatic monitoring and control system maintain a favorable environment for strawberry growth in greenhouses, as well as play an important role to improve production. Moreover, physiological parameters of strawberry plant and it is surrounding environment may allow to give an idea on production of strawberry. Therefore, this study intends to build a machine learning model to predict strawberry's yield, cultivated in greenhouse. The environmental parameter like as temperature, humidity and CO2 and physiological parameters such as length of leaves, number of flowers and fruits and chlorophyll content of 'Seolhyang' (widely growing strawberry cultivar in Korea) were collected from three strawberry greenhouses located in Sacheon of Gyeongsangnam-do during the period of 2019-2020. A predictive model, Lasso regression was designed and validated through 5-fold cross-validation. The current study found that performance of the Lasso regression model is good to predict the number of flowers and fruits, when the MAPE value are 0.511 and 0.488, respectively during the model validation. Overall, the present study demonstrates that using AI based regression model may be convenient for farms and agricultural companies to predict yield of crops with fewer input attributes.
IoT devices, which are used in various ways in distributed environments, are becoming more important in data transmitted and received from IoT devices as fields of use such as medical, environment, transportation, bio, and public places are diversified. In this paper, as a method to ensure the reliability of IoT data, an autoencoder-based IoT-linked processing technique is proposed to classify and process numerous data by various important attributes. The proposed technique uses correlation indices for each IoT data so that IoT data is grouped and processed by blockchain by characteristics for IoT linkage processing based on autoencoder. The proposed technique expands and operates into a blockchain-based n-layer structure applied to the correlation index to ensure the reliability of IoT data. In addition, the proposed technique can not only select IoT data by applying weights to IoT collection data according to the correlation index of IoT data, but also reduce the cost of verifying the integrity of IoT data in real time. The proposed technique maintains the processing cost of IoT data so that IoT data can be expanded to an n-layer structure.
본 논문에서는 2008년에 발사예정인 통신해양기상위성의 사용자 데이터의 스팩트럼에 대해 분석한 내용이 작성 되어 있다. 사용자 데이터는 통신해양기상위성에 탑재되어 있는 기상탑재체로부터 얻은 데이터에 대해 각각 radiometric과 geometric correction을 수행 후 만들어지게 된다. 사용자 데이터의 전송 형태는 전송하려는 데이터의 양과 전송시간으로부터 계산된 전송율에 따라 각각 HRIT (High Rate Information Transmission)와 LRIT (Low Rate Information Transmission)으로 나누어진다. 이들 데이터는 각각 QPSK (Quad-Phase Shift Keying), BPSK (Bi-Phase Shift Keying)로 변조된 후에 S-Band로 위성에서 수신한 후 별도의 데이터처리에 대한 과정이 없이 바로 L-Band로 송신하여 수신기를 갖춘 일반 사용자에게 영상 및 각종 기상데이터를 제공하게 된다. 본 논문에서는 이러한 사용자 데이터의 전송에 필요한 HRIT와 LRIT의 변조 및 신호 생성 그리고 현재 기본적으로 기상위성의 수신기로써 사용되는 장비를 이용하여 사용자의 처리시스템을 고려하여 구축한 후 실제 데이터수신에 대한 성능을 확인하였다. 그 결과 현재의 사용자 주파수의 간격에 대해서는 각각의 데이터를 독립적으로 처리하는데 상호간의 간섭에 대한 영향은 무시할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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