In the era of the 3rd Offset Strategy led by the 4th Industrial Revolution, the use of robots with AI and autonomous abilities is becoming more active in military field. The 3rd Offset Strategy is based on the technology of the 4th Industrial Revolution, and S. Korea is heavily dependent on US military technology and is directly and indirectly influenced by the military revolutionary strategy and the alliance relationship. There are many issues that need to be addressed beyond technical maturity for both strategies to be successfully applied in the military. However, there are few discussions about these limitations in many studies and media reports in comparison with the advantages of the techniques. This research describes robot ethics & technology unbalance, problems of autonomous functions, display fatigue induced by VR/AR/MR, cyber/network security to be solved for successful strategies, also the solutions are addressed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.8
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pp.903-909
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2019
Periodontal disease is observed in many adult persons. However we has not clear know the molecular mechanism and how to treat the disease at the molecular levels. Here, we investigated the molecular differences between periodontal disease and normal controls using gene expression data. In particular, we checked whether the periodontal disease and normal tissues would be classified by machine learning algorithms using gene expression data. Moreover, we revealed the differentially expression genes and their function. As a result, we revealed that the periodontal disease and normal control samples were clearly clustered. In addition, by applying several classification algorithms, such as decision trees, random forests, support vector machines, the two samples were classified well with high accuracy, sensitivity and specificity, even though the dataset was imbalanced. Finally, we found that the genes which were related to inflammation and immune response, were usually have distinct patterns between the two classes.
This study investigates the convergence in per capita $CO_2$ emission by income group for an unbalanced panel of 152 countries from 1980 to 2013 using beta and sigma convergence model. Absolute beta and sigma convergence differed by $CO_2$ emission reduction policies in each countries. Conditional beta convergence shows that per capita income has a negative effect on growth in per capita $CO_2$ emission. In particular, better-quality institutions and technology accelerated the negative effect of per capita income on the speed of convergence of per capita $CO_2$ emission in high-income countries. For middle-income countries, the growth of income affected the convergence of $CO_2$ emission per capita, but institutional quality has an insignificant impact. On the other hand, improvements in the level of technology have a mitigating effect on the negative impact of income in middle-income and low-income countries, contributing to the increase in $CO_2$ emission.
Recently, as the Internet and various wearable devices have appeared, Internet technology has contributed to obtaining more convenient information and doing business. However, as the internet is used in various parts, the attack surface points that are exposed to attacks are increasing, Attempts to invade networks aimed at taking unfair advantage, such as cyber terrorism, are also increasing. In this paper, we propose a feature selection method to improve the classification performance of the class to classify the abnormal behavior in the network traffic. The UNSW-NB15 dataset has a rare class imbalance problem with relatively few instances compared to other classes, and an undersampling method is used to eliminate it. We use the SVM, k-NN, and decision tree algorithms and extract a subset of combinations with superior detection accuracy and RMSE through training and verification. The subset has recall values of more than 98% through the wrapper based experiments and the DT_PSO showed the best performance.
The purpose of this study is to derive the differentiation and improvement measures of Kakao T through a usability evaluation centered on the service. In-depth interviews were conducted by first identifying the status of the mobility O2O service and reconfiguring the usability principles of the Honeycomb model, focusing on the functions and interfaces. First, there are problems driven from the imbalance in supply and demand as a mobility service, but it is likely to be improved through the addition of future features, carpooling. Second, problems were elicited for not recognizing the need for incorporated functions of Kakao T in the presence of existing functional-specific applications. Improvements derived based on this study are expected to help increase the convenience of users of mobility O2O services.
This study was investigated the effect of aerobic exercise and chrysin supplementation on macrophage infiltration and lipolysis in high-fat diet mice. To accomplish the purpose of this study, C57BL/6 mice were fed high fat diet(60% fat diet) during experimental period. The animals were divided into 4 groups; NC (normal diet control, n=5), HC (high fat diet control, n=5), Hch(high fat diet with chrysin, n=5), and HME (high fat diet with aerobic exercise training, n=5). Exercise training was performed for 16 weeks on a treadmill running. As a result, macrophage marker, F480 and CD11c were significantly decreased in HME comparison with HD and Hch. Also, M2 macrophage marker CD11c, and lipolysis marker PRDM were significantly increased in HME compared with HC and Hch These findings suggest that regular aerobic exercise has beneficial effects to inhibit macrophage infiltration in high fat diet mice.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.140-140
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2018
다수의 자연 하천은 사행의 형태를 가지고 있으며 자연 상태에서의 직선 하천 형태는 비율이 20% 이하이다. 이러한 하천의 사행 형상으로 인하여 편수위 발달, 횡방향 압력의 불균형, 그리고 수심차에 의한 원심력이 발생하여 이차류 흐름이 발생된다. 정확한 이차류 구현을 위해서는 3차원 모형을 사용하는 것이 바람직하나, 3차원 모형의 격자 구성과 사용에서는 상당한 시간 및 노력이 요구되기 때문에 수심적분 2차원 모형을 사용하면서도 이차류의 영향을 구현하기 위한 연구들이 이루어졌다. 본 연구에서는 이러한 이차류의 영향을 2차원 모형으로 구현하고자 하였으며 이를 위해 이차류 연직 분포에 대한 기존 연구를 검토하여 새로운 이차류 공식을 개발하였다. 그리고 한국건설기술연구원 하천실험센터의 실규모 실험을 통해서 이차류 공식에 사용되는 계수를 보정하였다. 이처럼 개발된 식은 이차원 수리해석 모형인 HDM-2D에 적용되었다. HDM-2D는 수심 적분된 2차원 운동량 방정식을 지배방정식으로 사용하는 수리해석모형으로서, 이차류의 영향을 반영하기 위하여 개발한 황방향 유속의 연직분포식을 분산 응력항에 대입하여 이차류에 의한 전단 효과를 구현하였다. HDM-2D 흐름 모의 수행 결과와 하천실험센터 실험결과와 비교하여 이차류 효과가 주 흐름 유속의 분포에 미치는 영향을 확인하였다. 분석 결과, 모의 결과는 실험에서 발생하는 유속의 주 흐름 분포가 바깥쪽으로 편중되는 현상을 적절하게 재현함을 알 수 있었다. 모의 결과를 통해 HDM-2D 모형이 이러한 이차류 영향을 구현할 수 있음을 확인하였으며, 사행수로에서 주 흐름분포의 재분배는 하천 환경에서 유사 이동 및 오염물 이동에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다.
Lee, Eul Rae;Choi, Byung Man;Chae, Hyo Sok;Jung, Young Hun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.136-136
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2016
현재 전 세계적으로 지속적인 인구증가와 도시화 및 산업화 영향으로 물, 에너지, 식량의 수요증가와 공급부족이 예상되는 가운데, 급격한 기후변화와 자원고갈로 인해 이는 더욱 가속화되고 심화될 위기에 직면하였다. 특히 물의 수요는 증가하나 공급은 제한되어 있어 지속가능한 인류의 생존을 위하여 인간에게 꼭 필요한 에너지와 식량의 문제를 물을 중심으로 상관성을 찾고 효율적인 물활용 방법을 개발하고 정책화할 필요가 있다. 세계 물공급량 중 농업으로는 70%, 에너지로는 15%로 소비되고 있다. 또한 유럽과 미국은 발전용 냉각수로 각각 담수총량의 43%, 50%를 사용하고 있는 등, 세계는 물, 식량 그리고 에너지 수급의 불균형이 심화되고 상호 위기가 증폭되고 있다. 향후 인간의 삶에 절대적으로 필요한 세가지 자원이 복합적으로 연계되어 상호 위기가 증폭될 수 있는 실정이나, 우리나라는 개별자원에 대한 관리 및 운영기술은 상당한 수준이지만 아직까지 연계성을 고려하여 자원간의 효율성을 찾는 물-에너지-식량 연계(Water-Energy-Food Nexus, WEF Nexus)에 대한 관리 및 기술은 부족한 실정이다. 국제적으로 세자원의 연계상황이 선진국과 개도국간에 편차가 크고, 사막지대 등 자연조건이 열악한 지역에서 자원들간의 위기 연계성이 높은 상황이므로 우리나라도 물-에너지-식량의 연계위기 상황을 정확히 파악하고 미래 환경변화에 대한 대응방안 수립이 필요하나, 현재 국내 물관리에 있어 저수지나 수리시설 관리가 제대로 실행되지 못하고 있어 이를 방치할 경우 중장기적으로 식량 및 에너지생산에 있어 부족이 우려되고 있다. 또한 부처간의 행정적인 간격으로 물-에너지-식량의 연계성 연구 및 정책수립에 있어서 자료 등이 절대적으로 부족한 실정이기 때문에 체계적으로 빅데이터 기반의 DB구축 및 인벤토리 정의 등도 현재시점에서는 절대적으로 필요하다고 할 수 있다. WEF Nexus를 실현하기 위해서는 각 자원간의 효율성을 극대화하여야 한다. 과거에는 개별적 자원의 확보를 추구했다면 이제부터는 각 자원간의 상생을 통한 연계성을 확보하여 서로간의 자원 확보를 고려하여 개발하여야 한다. 이를 위해 현재의 자원확보에 대한 문제점들을 고려하여, 상호 연계를 통한 효율성을 확보하고 그 효율성이 각 자원에 영향을 주어 시너지효과를 발생시킬 수 있는 방안으로 진행되어야 할 것으로 판단된다.
In this study, the relationship between natural gas (NG) data and gas-related environmental elements was performed using machine learning algorithms to predict the level of gas leakage risk without directly measuring gas leakage data. The study was based on open data provided by the server using the IoT-based remote control Picarro gas sensor specification. The naturel gas leaks into the air, it is a big problem for air pollution, environment and the health. The proposed method is multivariate outlier removing method based Random Forest (RF) classification for predicting risk of NG leak. After, unsupervised k-means clustering, the experimental dataset has done imbalanced data. Therefore, we focusing our proposed models can predict medium and high risk so best. In this case, we compared the receiver operating characteristic (ROC) curve, accuracy, area under the ROC curve (AUC), and mean standard error (MSE) for each classification model. As a result of our experiments, the evaluation measurements include accuracy, area under the ROC curve (AUC), and MSE; 99.71%, 99.57%, and 0.0016 for MOL_RF respectively.
This study looked at the conflict between the aspect of the use of personally non-identifiable information for the development of the big data industry and the digital advertising industry and the aspect of personal information protection. In order to achieve the research purpose, this study focused on literature research such as thesis, legal texts, administrative regulations, and recent media articles. As a result of this study, the main issues related to the protection of personally non-Identifiable Information in digital behavioral advertising were 'conflict between freedom of advertising expression and personal rights', 'personalization of unidentifiable information', 'information imbalance'. In this regard, as measures to protect personally non-identifiable information in digital behavioral advertising, it was proposed to 'harmonize with freedom of advertising expression and personal rights, 'improve notification and consent. process', and 'reinforce the right to control personal information'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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