This study uncovered some issues that have constrained the development of logistics performance in Cambodia. Firstly, literature review was narrowed down to include studies involving the relationship between Logistics and transportation, the relationship between the infrastructure and economic growth and the important role of logistics on economic growth and poverty reduction. Then the next step the study identified some issues related to transport infrastructure that were assumed to cause the enhancement of logistics sector. Moreover, a case study about cost and time analysis was used to address some issues of logistics cost in Cambodia comparing to its neighboring countries: Thailand and Vietnam. Based on the time and cost analysis, it revealed that the logistics cost in Cambodia is much high than Thailand and Vietnam. In addition, some logistics issues were found through other two case studies about the export and trade facilitation. The participants raised some issues related to issuance of certificate of origin, the availability of information about agreements, laws, rules, and regulations, checkpoints along the corridor and opening hours of logistics service providers and slow processes. Then the authors suggested some appropriate solutions to answer to the current issues related to transport infrastructure and logistics sector in Cambodia.
Recently, as network flooding attacks such as DoS/DDoS and Internet Worm have posed devastating threats to network services, rapid detection and proper response mechanisms are the major concern for secure and reliable network services. However, most of the current Intrusion Detection Systems(IDSs) focus on detail analysis of packet data, which results in late detection and a high system burden to cope with high-speed network environment. In this paper we propose a lightweight and fast detection mechanism for traffic flooding attacks. Firstly, we use SNMP MIB statistical data gathered from SNMP agents, instead of raw packet data from network links. Secondly, we use a machine learning approach based on a Support Vector Machine(SVM) for attack classification. Using MIB and SVM, we achieved fast detection with high accuracy, the minimization of the system burden, and extendibility for system deployment. The proposed mechanism is constructed in a hierarchical structure, which first distinguishes attack traffic from normal traffic and then determines the type of attacks in detail. Using MIB data sets collected from real experiments involving a DDoS attack, we validate the possibility of our approaches. It is shown that network attacks are detected with high efficiency, and classified with low false alarms.
In the remarkable growth of P2P financial platform in the field of knowledge management, only companies with big data and machine learning technologies are surviving in fierce competition. The ability to analyze borrowers' credit is most important, and platform companies are also recognizing this capability as the most important business asset, so they are building a credit evaluation system based on artificial intelligence. Nonetheless, online P2P platform providers that offer related services only act as intermediaries to apply for investors and borrowers, and all the risks associated with the investments are attributable to investors. For investors, the only way to verify the safety of investment products depends on the reputation of P2P companies from newspaper and online website. Time series information such as delinquency rate is not enough to evaluate the early stage of Korean P2P makers' credit analysis capability. This study examines the credit analysis procedure of P2P loan platform using artificial intelligence through the case analysis method for well known the top three companies that are focusing on the credit lending market and the kinds of information data to use. Through this, we will improve the understanding of credit analysis techniques through artificial intelligence, and try to examine limitations of credit analysis methods through artificial intelligence.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.55-58
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2006
차세대 방송서비스 개발의 일환으로 관심을 모으고 있는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding, MVC) 방식은 인접한 여러 대의 카메라로 동시에 획득한 영상을 효과적으로 압축하는데 그 목적이 있다. 이때, 중간시전 영상을 생성하여 부호화하는 과정의 참조영상으로 이용할 수 있으며, 이를 위해서는 다시점 비디오 특성에 맞는 영상보간 방법이 필요하다. 기존에 제안되었던 영상보간법은 변위의 검색범위를 초기에 설정하여 블록정합을 이용하여 화소 단위로 변위를 측정하기 때문에 카메라 사이의 거리가 크거나 객체의 움직임이 커서 변위의 변동이 심한 영상에서는 안정적인 화질의 영상을 얻기 어렵다. 또한, 고정된 크기의 블록을 이용하여 전체 변위를 측정하므로 객체의 변위차가 큰 영역에서 변위 오류가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하여 보다 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻기 위한 새로운 영상보간법을 제안한다. 영역분할을 이용한 초기의 변위측정 과정에서, 처음부터 최대 변위의 범위를 설정하는 대신에 블록 단위로 대략적인 변위륵 측정한 후에, 가변 블록을 이용하여 보다 세밀한 변위를 측정한다. 이 방법은 변위차가 큰 객체의 경계 부분에서 보다 정확하게 변위를 측정 할 수 있으므로, 화소 단위로 변위를 측정할 때 이전에 추한 변위 정보를 바탕으로 각 화소별로 검색 범위를 설정한다. 적응적으로 설정된 검색 범위를 이용하여 화소 단위의 변위를 측정하면 보다 개선된 변위를 얻을 수 있다. 추가적으로, 변위측정 과정에서 발생하는 변위의 오류를 최대한 줄이기 위해 각 단계별로 미디언 필터를 이용하여 변위 오류를 수정하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 기존의 영상보간 방법보다 화질이 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선되었다.필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.12B
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pp.1450-1458
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2011
The HPcN (Hybrid & high Performance Convergence Network) in research networks means environment which can provide both computing resource such as supercomputer, cluster and network resource to application researchers in the field of medical, bio, aerospace and e-science. The most representative research network in Korea, KREONET has been developing following technologies through the HERO (Hybrid Networking project for research oriented infrastructure) from 200S. First, we have constructed and deployed a control plane technology which can provide a connection oriented network dynamically. Second, the integrated resource management system technology has been developing for reservation and allocation of both computing and network resources, whenever users want to utilize them. In this paper, a testbed network is presented, which is possible to reserve and allocate network resource using the integrated resource management system. We reserve network resource through GNSI (Grid Network Service Interface) messages between GRS (Global Resource Scheduler) and NRM (Network Resource Manager) and allocate network resource through GUNI (Grid User Network Interface) messages between the NRM (network resource manager) and routers, based on reservation information provided from a user on the web portal. It is confirmed that GUNI interface messages are delivered from the NRM to each router at the starting of reservation time and traffic is transmitted through LSP allocated by the NRM.
In this study, The purpose of this study is to analyze how the rating scale and review contents attributes of social network-based services and products affect consumer purchasing patterns. information provided by screening the main factors. These analyzes are closely and quickly integrated between individuals and businesses, and enable to analyze the transaction that the impact of changing consumers on consumption and purchasing through the usefulness and a priori estimates of reviews and ratings at this time when networks and smart technologies are involved in a wide range of consumer activities. For this study, hierarchical analysis (AHP) and delphi (Delphi) methods applied to classify the high end variables into usefulness, technicality and value, Each subvariable was grouped into three factors and analyzed for importance through evaluation weights. As a result, we could analyze the importance of durability, usefulness, technological innovation, and cost and quality of value. Therefore, this study is expected to provide supplementary and additional useful information to consumers and companies participating in economic activities in various ways by simultaneously analyzing the review score and the reliability of posting information provided by verifying the main factors.
Kim, Dae-Eun;Ki, Sehwan;Kim, Munchurl;Jun, Ki Nam;Baek, Seung Ho;Kim, Dong Hyun;Choi, Jeung Won
Journal of Broadcast Engineering
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v.24
no.1
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pp.132-141
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2019
The necessity of transmitting video data over a narrow-bandwidth exists steadily despite that video service over broadband is common. In this paper, we propose a scalable video coding framework for low-resolution video transmission over a very narrow-bandwidth network by super-resolution of decoded frames of a base layer using a convolutional neural network based super resolution technique to improve the coding efficiency by using it as a prediction for the enhancement layer. In contrast to the conventional scalable high efficiency video coding (SHVC) standard, in which upscaling is performed with a fixed filter, we propose a scalable video coding framework that replaces the existing fixed up-scaling filter by using the trained convolutional neural network for super-resolution. For this, we proposed a neural network structure with skip connection and residual learning technique and trained it according to the application scenario of the video coding framework. For the application scenario where a video whose resolution is $352{\times}288$ and frame rate is 8fps is encoded at 110kbps, the quality of the proposed scalable video coding framework is higher than that of the SHVC framework.
This study aims to suggest the academic roles and direction of the social welfare for the elderly in Journal of the Korean Gerontological Society. For this purpose the trends of research on the social welfare for the elderly were analyzed by means of reviewing articles published from 1980 to 2008 in Journal of the Korean Gerontological Society. Out of all published articles, 215 articles were selected on the basis of unanimity among 3 reviewers including this author. First, in 1980s there were very limited numbers of articles. It had been mainly introduced foreign and domestic institutions of social welfare for the elderly and focused on the serious issues for the elderly in aging society. Secondly, in 1990s, there were explosive increases of research in elder welfare studies. The subjects of the articles were diversified and research methods were sophisticated in this period. Thirdly, it showed that the numbers, subjects, and research methods of the articles concerning social welfare for the elderly were enriched and differentiated during 2000-2004. Lastly, the research trends have focused on the issues of successful aging, quality of life, and psychological well-being in consideration of the quality of life for the elderly up to now since 2005. But the research trends have had some limitations in showing only application of theories and models or in simply introducing the knowledge in Western countries. It is necessary to have clear academic identity which can be faithful to Korean Gerontological studies.
This paper presents a novel 360-degree video streaming system for large-scale immersive displays and its ongoing implementation. Recent VR systems aim to provide a service for a single viewer on HMD. However, the proposed 360-degree video streaming system enables multiple viewers to explore immersive contents on a large-scale immersive display. The proposed 360-degree video streaming system is being developed in 3 research phases, with the final goal of providing 6DoF. Currently, the phase 1: implementation of the 3DoF 360-degree video streaming system prototype is finished. The implemented prototype employs subpicture-based viewport-dependent streaming technique, and it achieved bit-rate saving of about 80% and decoding speed up of 543% compared to the conventional viewport-independent streaming technique. Additionally, this paper demonstrated the implemented prototype on UCSB AlloSphere, the large-scale instrument for immersive media art exhibition.
The Covid-19 pandemic has had a significant impact on global logistics and supply chains, leading to major discrepancies in logistics performance across countries worldwide. Through an examination of logistics performance index and supply chain tracking data, this study aimed to identify the changes in global supply chains and logistics environments during the pandemic. The analysis of the logistics performance index showed that overall, countries around the world, especially developed nations, showed improvements in metrics such as customs and border management efficiency, the quality of trade and transport infrastructure, capability and quality of logistics services, and cargo tracking abilities. However, the competitive pricing feasibility of international transportation and the on-time delivery frequency of goods saw a decline due to the pandemic's effects. The supply chain tracking data revealed that ports in Asian countries demonstrated high processing efficiency. In contrast, the U.S. and European countries took comparatively more time. Particularly for air cargo, parcels, and express shipments, the U.S. showed relatively longer processing times, leading to logistical delays. In conclusion, during the Covid-19 pandemic, Asian countries maintained relatively high efficiency in their logistics and trade environments. Conversely, the U.S. and some European countries showed delays and decreased efficiency in various metrics. In the future, efforts should be made to address delays and congestion, namely, the deceleration of logistics processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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