Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.829-831
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2003
개방형 네트워크인 인터넷에서의 오든 정보 교환은 항상 정보의 노출 및 정보의 위조 및 변조 등의 위협요소를 배후에 내포하고 있다. 이러한 인터넷에서의 중요 정보 보호를 위해서는 모든 정보 교환에 있어서 정보의 탈법노출을 방지하기 위한 기밀성, 정보의 위조 및 변조 여부를 판단하는 무결성. 정보의 송신자와 수신자 사이렌 송수신 사실을 부인하지 못 하도록 하는 부인방지, 전송된 정보의 송신자라 수신자를 확실하게 증명해주는 인증 등의 기능들이 제공되어야한다. PKI 기반의 인증서 상태 검증 시스템은 위와 같은 4가지의 기능을 제공해 준다. 하지만 실시간으로 인증서의 대한 상태 정보를 제공하지 못 한다는 단점과 인증서 상태 검증을 위해 많은 정보를 전송해야 하기 때문에 네트웍 과부하에 문제가 발생한다. 그로 인해 인증서 상태 검증에 소요되는 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 방식의 문제점인 인증서 상태 정보의 실시간성 반영 문제 및 인증서 상태 겅증 시간의 향상을 위한 인증서 자체의 Serial과 UserDN만을 이용한 축약 서명 기반의 효율적인 인증서 상태 검증 시스템을 제안하고, 실제 실험을 통하여 기존의 시스템과 제안하는 시스템의 인증서 상태 검증 속도를 비교해 보고자 한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.3
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pp.55-62
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2014
This paper has proposed Hybrid QoS Routing Link State Update(LSU) Algorithm that has had a both advantage of LSU message control in periodic QoS routing LSU algorithm and QoS routing performance in adaptive LSU algorithm. Hybrid LSU algorithm can adapt the threshold based network traffic information and has the mechanism that calculate LSU message transmission priority using the flow of statistical request bandwidth and available bandwidth and determine the transmission of the message according to update rate per a unit of time. We have evaluated the performance of the proposed algorithm and the existing algorithms on MCI simulation network using the performance metric as the QoS routing blocking rate and the mean update rate per link, it thus appears that we have verified the performance of this algorithm that it can diminish to 10% of the LSU message count.
상압플라즈마(APPJ)1)는 반응성이 좋은 이온화된 기체로서 유해한 부산물을 생성해 내지 않고 병원균과 독성 물질의 중화가 가능하며, 저온에서 운용되기 때문에 전자.정밀장비에 손상을 주지 않는 제독무기체계로 활용이 가능한 혁신적인 신기술이다. 아크와 코로나 방전의 장점들만 재조합하여 저압상태에서 반응성이 매우 좋은 입자들을 고밀도로 생성할 수 있으므로 대기압 상태에서 일정한 비열의 플라즈마 방출이 가능한 것으로 판단되다.
In this study, the correlation of evaluation items and safety rating for 104 of large-scale slopes along the general national road was analyzed. And, we proposed the regression model to predict the safety rating using the multiple regressions analysis. As the result, it is shown that the evaluation items of slope angle, rainfall and groundwater have a low correlation with safety rating. Also, the regression model suggested by multiple regression analysis shows high predictive value, and it would be possible to apply if the evaluation items of excavation condition and groundwater (rainfall) are not clear.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1187-1190
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2015
최근에 비정형 데이터의 잠재적 가치를 유용한 데이터로써 사용하려는 경우가 많아지고 있다. 특히 트위터는 사용자의 상태나 이벤트가 잘 나타나 있어서 하나의 사용자의 이벤트로서 간주될 수 있다. 본 논문은 트위터에서 발생하는 이벤트에 주목하여, 감기라는 이벤트를 트위터 내에서 추적하고자 한다. 추적을 위해서는 트위터를 판단할 필요가 있는데, 이를 위해 기존의 감성 사전 방식 중 하나인 통계적 사전 구축을 기반으로 키워드를 활용하여 감기 판단 사전을 구축하는 방식을 제안한다.
본 논문은 계통운영상황에 따른 대응책을 통하여 계통운영상태(state)를 구분하는 방법론을 제안한다. 일반적으로, 계통운영상태는 정상상태와 비상상태로 구분되지만, 본 연구에서는 이를 정상상태, 주의상태, 경보상태, 비상상태, 회복상태 등의 5가지로 구분하여 정의하고자 한다. 그리고 계통운영상태를 실정단계와 적용단계로 구분하여, 실정단계에서는 각 계통운영상태에 대한 대응책의 비용을 반영하여 계통운영상태를 설정하며 적용단계에서는 계통운영한계 및 각 대응책의 시행시간과 계통운영한계 초과시간 등을 고려하여 계통운영상태를 적용한다. 특히, 본 연구에서는 계통운영상태를 고려한 계통운영절차를 flowchart로 제시한다. 이러한 계통운영 상태는 계통운영자에게 계통운영에 대한 객관적 판단의 근거를 제시해 줄 것이다.
Intentionality judgement in criminal cases is a core area of fact finding that is root of guilty and sentencing judgment on the defendant. However, the third party is not sure the intentionality because it reflects subjective aspect of agent. Thus, mechanism behind intentionality judgment is an important factor to be properly understood by the academia and the criminal justice system. However, previous studies regarding intentionality judgment models have shown inconsistent results. Mental-state models proposed foreseeability(belief) and desire of agent at the time of the offence as key factors in intentionality judgment. These factors consistent with central things on intentionality judgment in criminal law. However, key factors in moral-evaluation models are blameworthiness of agent and badness of outcome reflected on the consequent aspect of act. Recently, deep-self concordance model emerged suggesting important factors on intentionality judgment are not mental states and moral evaluations but individual's deep-self. However, these models are limited in that they do not consider the important features of criminal cases, that the consequence of the case is inevitably negative, and therefore the actor who is a party to legal punishment rarely expresses his or her mental state at the time of the act. Therefore, this study suggests that, based on the existing intentionality judgment studies and the characteristics of the criminal case, the inference about who the agent was originally will play a key role in judging the intentionality in the criminal case. This is the moral-character model. Futhermore, In this regard, this study discussed what the media and criminal justice institutions should keep in mind and the directions for future research.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.13
no.2
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pp.21-26
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1977
The author operated with a six seam trawl net by the stern trawler, No. 85 Parto, 499 GT, 2,200ps, in the Atlantic coast of Africa, from June, 1975 to October, 1977. In the term, towing speed and warp tension were determined, and trawling condition was observed. 1. The condition of trawling was good when the tension was less than 7.5ton. 2. 290 RPM, $13.5^{\circ}\;to\;13.8^{\circ}$ of pitch angle, and 3.5 to 4 knots of towing speed was considered as optimum for the trawler in the relation to the engine condition.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.2
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pp.349-356
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2020
This paper introduces the implementation of a driver's condition warning system using eye aspect ratio to prevent a car accident. The proposed driver's condition warning system using eye aspect ratio consists of a camera, that is required to detect eyes, the Raspberrypie that processes information on eyes from the camera, buzzer and vibrator, that are required to warn the driver. In order to detect and recognize driver's eyes, the histogram of oriented gradients and face landmark estimation based on deep-learning are used. Initially the system calculates the eye aspect ratio of the driver from 6 coordinates around the eye and then gets each eye aspect ratio values when the eyes are opened and closed. These two different eye aspect ratio values are used to calculate the threshold value that is necessary to determine the eye state. Because the threshold value is adaptively determined according to the driver's eye aspect ratio, the system can use the optimal threshold value to determine the driver's condition. In addition, the system synthesizes an input image from the gray-scaled and LAB model images to operate in low lighting conditions.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.3
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pp.571-578
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2018
The deteriorated pipline often causes the unexpected leakage and crack. Negligence and late maintenance leads the enormous damage for gas and water resource. This paper proposes early fault detection and diagnosis algorithm for pipeline using acoustic emission (AE) signals. Early fault detection method for pipeline compares the frequency amplitude of the spectrum to that of the spectrum in normal condition. Larger amplitude of the spectrum indicates abnormal condition. Early fault diagnosis algorithm uses support vector machines (SVM), which is trained for normal and abnormal conditions to diagnose the measured AE signal from the target pipeline. In the experiment, a pipeline testbed is constructed similarly to real industrial pipeline. Normal, 5mm cracked, 10mm holed pipelines are installed and tested in this study. The proposed fault detection and diagnosis technique is validated as an efficient approach to detect early faulty condition of pipeline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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