Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.1
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pp.96-105
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2018
The V-world, Spatial information open platform map service, provides various national spatial data. Recently, with the development of IT technology, demand for 3D geospatial data that can be merged with new industries such as Internet of Things(IoT) and autonomous vehicles is increasing. Because 3D geospatial data is large and complex, many computer resources are used to provide map services. Most of the 3D map services, such as Vworld, are constructed binary data in consideration of performance. However, this type of data is incompatible because it is difficult to use in other services if there is no precise understanding of the specification. In this paper, we propose a data serialization method to improve the compatibility of new Vworld 3D format which is constructed in binary form. The performance of binary data and serialized binary data is tested and compared. As a result, it is expected that the data using the serialization technique will be similar to the binary data and contribute to improve compatibility.
On, Noori;Kim, Nam-Gyu;Ru, Kimyoung;Jang, Hanbichnale;Lee, Jongsuk Ruth
Journal of Internet Computing and Services
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v.20
no.6
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pp.85-93
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2019
Computational Science and Engineering is a convergence study that understands and solves complex problems such as science, engineering, and social phenomena through modeling using computing resources. Computational science and engineering combines algorithms, computational and informatics, and infrastructure. The importance of computational science is increasing with the improvement of computer performance and the development of large data processing technology. In Korea, Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) has been developing national computational science engineering software and utilization technology by combining basic science and computing technology through EDISON project. The EDISON project builds an open EDISON platform and integrates and services information systems in seven areas of computational science and engineering (computational thermal fluids, nanophysics, computational chemistry, structural dynamics, computational design, and computational medicine). Using this, we have established a web-based curriculum to lay the groundwork for fostering scientific talent and commercializing computational science and engineering software. The purpose of this study is to derive the quality characteristic factors of computational science platform and to empirically examine the effect on user satisfaction. This paper examines how the quality characteristics of information systems, the computational science engineering platform, affect the user satisfaction by modifying the research questions according to the propensity of the computational science platform by referring to the success factors of DeLone and McLean's information system. Based on the results of this study, we will suggest strategic implications for platform improvement by searching the priority of quality characteristics of computational science platform.
The creation and interchange of information through the Internet network forms online community and makes Social Network Game (SNG) as a new entertainment by grafting it onto the most popular online games. SNG means the service which amalgamates social network service (e.g., Facebook, Twitter, etc) strong points and the fun of online game. It promotes the intimacy of relation between the friends above social network service and the gaming amusement for users. The domestic SNG market is currently fast changing according to the smart environment which is quickly shifted. The existing online game field will continuously maintain a market size. SNOG will be more developed because it is competitive from the business perspective of managing cost and production cost when compares with the existing online game. In relation to Facebook, Twitter, etc. overseas SNS platform base SNOG service, the domestic competition for launching SNG is expected to heat up as NHN, Daum and SK Communication introduce open type SNS. This study examines the successful factors and strategy for domestic SNOG by studying the case of MapleStory Adventures successful possibility. The possible successful factors are combing SNS on the existing popular online game, marketing through the existing users, and solving the platform problem of a failure factor of NexonStar. This case study is expected to contribute to the domestic SNOG industry development by providing several implications for the successful factors and strategy of SNOG which will be continuously developed.
Surface reflectance, as a product of the absolute atmospheric correction process of low-orbit satellite imagery, is the basic data required for accurate vegetation analysis. The Commission on Earth Observation Satellite (CEOS) has conducted research and guidance to produce analysis-ready data (ARD) on surface reflectance products for immediate use by users. However, this trend is still in the early stages of research dealing with ARD for high-resolution multispectral images such as KOMPSAT-3A and CAS-500, as it targets medium- to low-resolution satellite images. This study first summarizes the types of distribution of ARD data according to existing cases. The link between Open Data Cube (ODC), the cloud-based satellite image application platforms, and ARD data was also explained. As a result, we present practical ARD deployment steps for high-resolution satellite images and several types of application models in the conceptual level for high-resolution satellite images deployed in ODC and cloud environments. In addition, data pricing policies, accuracy quality issue, platform applicability, cloud environment issues, and international cooperation regarding the proposed implementation and application model were discussed. International organizations related to Earth observation satellites, such as Group on Earth Observations (GEO) and Committee on Earth Observation Satellites (CEOS), are continuing to develop system technologies and standards for the spread of ARD and ODC, and these achievements are expanding to the private sector. Therefore, a satellite-holder country looking for worldwide markets for satellite images must develop a strategy to respond to this international trend.
Due to the great advances in e-Marketplace and changes in type of items purchased from the online market, it has been dramatically increased the demand of the storage and transportation under the special conditions such as restricted temperature. Especially, the cold chain needs the way to transparently measure and monitor the entire network in realtime because it has a very complicated structure and requires totally different criteria at the every different steps and items. In this research, it has been presented the performance evaluation metrics to make contract using service level agreement (SLA), the way to apply the smart contract based on blockchain, the structure of blocks, service platform and application in order to build cold chain which can prevent the risk factors by measuring and sharing information in realtime using block chain technology. In addition, we have proposed the way to store the measured performance and reputation of each player in the block using smart contract based on SLA. With the presented framework, all players including service providers as well as users can secure the information for making the rational decisions. When the service platform is actually built and operated, it seems possible to secure the information in transparently and realtime. Also, it is possible to prevent the risk factors or prepare the preemptive plans to react on them.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.6
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pp.470-476
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2020
In this paper, we present the design of modular replaceable AI server for image deep learning that separates the server from the Edge Device so as to drive the AI block and the method of data transmission and reception. The modular replaceable AI server for image deep learning can reduce the dependency between social robots and edge devices where the robot's platform will be operated to improve drive stability. When a user requests a function from an AI server for interaction with a social robot, modular functions can be used to return only the results. Modular functions in AI servers can be easily maintained and changed by each module by the server manager. Compared to existing server systems, modular replaceable AI servers produce more efficient performance in terms of server maintenance and scale differences in the programs performed. Through this, more diverse image deep learning can be included in robot scenarios that allow human-robot interaction, and more efficient performance can be achieved when applied to AI servers for image deep learning in addition to robot platforms.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.3
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pp.29-46
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2022
COVID-19 has radically changed the behavior of members of society for exchange. In particular, the strong contagiousness of the virus is increasing networking on online platforms while reducing people's networking in the real world. Recently, the metaverse, which strengthened the presence based on 3D technology, is attracting attention from members of society such as individuals and companies. We present a method to improve metaverse utilization from the perspective of organizations and employees who have introduced metaverse for work. In other words, we check the effect of metaverse social function and telepresence on the employee's intention to offer support by improving the trust of the metaverse participants. We obtained samples through questionnaires targeting employees of organizations that introduced metaverse to their work, and verified the research hypothesis by applying the structural equation model. As a result, social interactivity, reciprocal favor, and telepresence of metaverse partially affected metaverse trust (platform, peer, organization), and metaverse trust increased the intention to offer support. Our study suggests a strategic direction to improve the metaverse utilization and exchange level of employees of organizations who want to use the metaverse for business.
This study is a study dealing with the empirical test of standardized multimedia disaster warning broadcasting linked with the next-generation prediction and warning platform and the disaster warning additional data service of terrestrial UHD broadcasting. The next-generation prediction and warning platform used in the demonstration test complies with the CAP-based TTA standardization standard, and the UHD disaster warning additional data service complies with the AEAT standard. As a result of the experiment, when a standardized CAP disaster warning message is issued and delivered to a broadcasting company, a system was established so that it is automatically converted to AEAT, a UHD disaster warning additional data message, and transmitted. The receiver unit was configured by connecting a set-top capable of receiving disaster alert data and a TV with an HDMI cable. When a disaster is announced, the set-top displays the AEAT message on the TV broadcasting screen, customized to the priority of the disaster and the area where it is issued. In addition, incoming messages are displayed in a language suitable for user settings among 5 languages. Additional multimedia functions such as images and alarm sounds could also be linked. In particular, it was confirmed that the receiver message was displayed within 3 seconds of issuing the disaster alert, enabling prompt delivery of the disaster alert.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.8
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pp.269-280
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2022
With the rise of a decentralized finance market (so called, DeFi) using blockchain technology, users and capital liquidity of decentralized finance applications are increasing significantly. The Automated Market Maker (AMM) is a protocol that automatically calculates the asset price based on the liquidity of the decentralized trading platform, and is currently most commonly used in the decentralized exchanges (DEX), since it can proceed the transactions by utilizing the liquidity pool of the trading platform even if the buyers and sellers do not exist at the same time. However, Automated Market Maker have some disadvantages since the cost efficiency of each transaction using Automated Market Maker depends on the liquidity size of some liquidity pools used for the transaction, so the smaller the size of the liquidity pool and the larger the transaction size, the smaller the cost efficiency of the trade. To solve this problem, some platforms are adopting Transaction Path Routing Algorithm that bypasses transaction path to other liquidity pools that have relatively large size to improve cost efficiency, but this algorithm can be further improved because it uses only a single transaction path to proceed each transaction. In addition to just bypassing transaction path, in this paper we proposed a Multi-Path Routing Algorithm that uses multiple transaction paths simultaneously by distributing transaction size, and showed that the cost efficiency of transactions can be further improved in the Automated Market Maker-based trading environment.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.1
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pp.105-113
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2023
Jeollanam-do has 25 land-to-island and island-to-island bridges, the largest number in Korea. It is a local government rich in specialized marine and tourism resources centered on the archipelago and the sea bridges connecting them. However, in the case of sea-crossing bridges, when strong winds or typhoons occur, there is an issue that increases anxiety among users and local residents due to excessive vibration of the bridge, apart from structural safety of the bridge. In fact, in the case of Cheonsa Bridge in Shinan-gun, which was recently opened in 2019, vehicle traffic restrictions due to strong winds and excessive vibrations frequently occurred, resulting in complaints from local residents and drivers due to increased anxiety. Therefore, based on the data measured using IoT measurement technology, it is possible to relieve local residents' anxiety about the safety management of marine bridges by providing quantitative and accurate bridge vibration levels related to traffic and wind conditions of bridges in real time to local residents. This study uses the existing measurement system and IoT sensor to constantly observe the wind speed and vibration of the marine bridge, and transmits it to local residents and managers to relieve anxiety about the safety and traffic of the sea-crossing bridge, and strong winds and to develop technologies capable of preemptively responding to large-scale disasters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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