KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.12
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pp.307-314
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2020
The video surveillance service is being widely deployed around our lives and the service stores sensitive data such as video streams in the cloud over the Internet or the centralized data store in an on-premise environment. The main concerning of these services is that the user should trust the service provider how secure the video or data is stored and handled without any concrete evidence. In this paper, we proposed the approach to protecting video by PKI (public key infrastructure) with a blockchain network. The video is encrypted by a symmetric key, then the key is shared through a blockchain network with taking advantage of the PKI mechanism. Therefore, the user can ensure the sensitive data is always kept secure and traceable in its lifecycle.
In this study, we present a research method to develop a shoe that prevents foot injury by inducing the foot pressure. An orthogonal grid sensor was used to check the foot pressure in the upright standing position, and the change in the foot pressure distribution for various conditions was compared. We checked the conditions for distributing foot pressure efficiently by changing the spring constant of the spring inserted into the sole of the shoe and the foot pressure generated with or without the arch of the insole. In order to minimize the experimental error from the randomness of the human body's behavior, it is possible to predict through foot pressure under certain conditions through finite element analysis that simulates the pressure distribution. By checking the change of foot pressure according to the number and arrangement of springs through finite element analysis, conditions were established to provide more efficient foot pressure. The result can be used for designing footwear for patients with diabetic feet.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1483-1486
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2013
최근 무선통신의 급격한 발전과 스마트 기기의 확산으로 인해 Tving, pooq 등 다양한 모바일 방송 서비스가 급속도로 증가하고 있다. 또한 다양한 영상처리 기법 등이 등장함에 따라 4K, 8K급의 UHD 동영상들이 속속들이 등장하고 있다. 이로 인해 트랜스코딩을 통해 가공되는 동영상의 포맷 및 해상도 또한 매우 다양해질 것으로 전망된다. 현재까지의 트랜스코딩 연구사례는 사용자의 이동환경을 고려한 안정적 QoS 보장 또는 서버의 부하를 줄이기 위한 분산처리 기법 등의 연구 위주로 진행되어 온 것이 현실이다. 하지만 상기 조건(adaptive streaming 및 서버부하 처리)들을 충족시키긴 위해선 보다 효율적인 트랜스코딩 시스템의 제공이 선행 되어야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 관점에서 보다 빨리 스트리밍 서비스를 제공 받기 위하여 우선순위 큐 알고리즘을 적용한 시스템을 설계 및 구현하였다. 검증을 위하여 4가지 콘테이너(.MOV, .FLV, .MKV, .AVI)를 실험대상으로 하였고, 비교 대상 트랜스코딩 시스템은 상용 스트리밍 서비스인 YouTube를 활용하였다. 성능 측정결과, 총 트랜스코딩 완료시간은 YouTube에 비해 41.61%로 시간이 단축되었다. 또한 모바일 TV시청자가 55%를 차지한다는 점을 고려하여 컨트롤 서버에서는 최단시간 서비스 제공을 위하여 저해상도부터 추출하여 스트리밍 서버를 통해 송출하도록 구현하였다. 본 연구결과는 트랜스코딩 성능개선 뿐만 아니라 모바일 대상자를 위한 맞춤형 서비스를 보다 빨리 제공할 수 있을 것이며, 그 수요는 점차 증대될 것으로 예상된다.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.29
no.4
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pp.148-158
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2011
This study examines visitors' image and behavior characteristics of Wolseong palace in Gyeongju. This area has been a royal palace during Silla periods. So many scholars dedicate to the protection of this historical-cultural heritage. The research process consists of two main steps, such as on-site field investigation and survey research. The data were collected in summer and autumn. Collected data is classified into three groups to describe visitors' behavior, time, space, and then processed by statistical methods. The results are as follows: First, there is a shortage of programs and facilities. The result shows most visitors consider Wolseong palace as a pathway for walking. Hence better functions should be developed to attract more visitors but with least effect to historical remains. The founding is that increasing programs for history exploration, enhancing lighting installation, facilities, plant arrangement, road condition and so forth would be suggested.
Recently, virtual reality and augmented reality technology have been extensively utilized in brand communication. The purpose of this study is to investigate digital reality contents as branded entertainment and content-analyze its format and contents for brand communication. Coding categories were derived to examine marketing characteristics of 300 digital reality contents and key descriptive statistics were presented and interpreted. The results revealed that consumer responses(i.e., view count, like, and dislike) toward Branded Digital Reality contents vary according to types of storytelling. Moreover, perceived values of contents also varied by the types of digital reality(VR vs. AR). Based on the results, this paper discusses the academical and managerial implications of study findings.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.4
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pp.51-61
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2009
Recently, the cyber-attacks using botnets are being increased, Because these attacks pursue the money, the criminal aspect is also being increased, There are spreading of spam mail, DDoS(Distributed Denial of Service) attacks, propagations of malicious codes and malwares, phishings. leaks of sensitive informations as cyber-attacks that used botnets. There are many studies about detection and mitigation techniques against centralized botnets, namely IRC and HITP botnets. However, P2P botnets are still in an early stage of their studies. In this paper, we analyzed the traffics of the Peacomm bot that is one of P2P-based storm bot by using honeynet which is utilized in active analysis of network attacks. As a result, we could see that the Peacomm bot sends a large number of UDP packets to the zombies in wide network through P2P. Furthermore, we could know that the Peacomm bot makes the scale of botnet maintained and extended through these results. We expect that these results are used as a basis of detection and mitigation techniques against P2P botnets.
In this study, we studied a facile method for the synthesis of stable and nearly spherical gold nanoparticles using a tyrosine-rich peptide, Tyr-Tyr-Gly-Tyr-Tyr (YYGYY), as both the reducing and capping agent. The peptide coated spherical and polycrystalline gold nanoparticles with diameters from 3 to 15 nm were successfully synthesized by varying the concentration of the peptide and metal precursor under UV irradiation. The nanoparticles were then characterized by transmission electron microscopy (TEM), UV-Vis spectroscopy, scanning transmission electron microscopy-energy dispersive X-ray spectroscopy (STEM-EDS), Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), and X-ray diffraction (XRD). Furthermore, the catalytic activity of gold nanoparticles was confirmed by the reduction of 4-nitrophenol to 4-aminophenol, in which the catalytic reaction rate constant was 7.3 × 10-3 s-1.
Information from various heterogeneous devices is steadily increasing in distributed cloud environments. This is because high-speed network speeds and high-capacity multimedia data are being used. However, research is still underway on how to minimize information errors in big data sent and received by heterogeneous devices. In this paper, we propose a deep learning-based asymmetric storage management technique for minimizing bandwidth and data errors in networks generated by information sent and received in cloud environments. The proposed technique applies deep learning techniques to optimize the load balance after asymmetric hash of the big data information generated by each device. The proposed technique is characterized by allowing errors in big data collected from each device, while also ensuring the connectivity of big data by grouping big data into groups of clusters of dogs. In particular, the proposed technique minimizes information errors when storing and managing big data asymmetrically because it used a loss function that extracted similar values between big data as seeds.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.1
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pp.86-99
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2021
One of the methods to alleviate traffic congestion is to increase the efficiency of the roads by providing traffic condition information on road user and distributing the traffic. For this, reliability must be guaranteed, and quantitative real-time traffic speed prediction is essential. In this study, and based on analysis of traffic speed related to traffic conditions, historical data correlated with traffic flow were used as input. We developed an LSTM model that predicts speed in response to normal traffic conditions, along with a CNN-LSTM model that predicts speed in response to incidents. Through these models, we try to predict traffic speeds during the hour in five-minute intervals. As a result, predictions had an average error rate of 7.43km/h for normal traffic flows, and an error rate of 7.66km/h for traffic incident flows when there was an incident.
In this paper, a cylindrical photonic crystal waveguide with a low-index core is first proposed. The core can be filled with air, liquid, or arbitrary dielectric materials. Exact analyses for the electromagnetic field characteristics of guided modes, by using appropriate Bessel functions and applying the boundary conditions, are performed to find out the guiding characteristics of the proposed waveguide. For verification and usage in design and manufacturing process, the computer-calculation of the waveguide transmission characteristics is also performed by applying the rigorous full-vectorial finite difference method. Providing variations of the effective area for the fundamental mode of the designed waveguide with different numbers of cladding layers, ranging from 2.6056 ㎛2 to 5.9673 ㎛2 over the operation wavelength, generally as the core refractive index n1 is higher, the mode area becomes smaller and the result leads to more optimistic effect for nonlinear device applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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