In this thesis, GPS and the electronic mapping were used to realize such a system by recognizing license plate numbers and identifying the location of objects that move at synchronous times with simulated movement in the electronic map. As well, throughout the study, a camera attached to a PDA, one of the mobile devices, automatically recognized and confirmed acquired license plate numbers from the front and back of each car. Using this mobile technique in a wireless network, searches for specific plate numbers and information about the location of the car is transmitted to a remote server. The use of such a GPS-based system allows for the measurement of topography and the effective acquisition of a car's location. The information is then transmitted to a central controlling center and stored as text to be reproduced later in the form of diagrams. Getting positional information through GPS and using image-processing with a PDA makes it possible to estimate the correct information of a car's location and to transmit the specific information of the car to a control center simultaneously, so that the center will get information such as type of the car, possibility of the defects that a car might have, and possibly to offer help with those functions. Such information can establish a mobile system that can recognize and accurately trace the location of cars.
Women with children suffer from double burden of childcare and household labor. Based on the framework of social determinants of mental health, this study investigated the moderated mediation effect of income in the relationship between time poverty and mental health among women with children. The study sample included 1,505 women from the $6^{th}$ wave of Korean Longitudinal Survey of Women and Families (KLoWF). Results showed that the lower level of time poverty was associated with decreased stress and depression, and stress mediated the relationship between time poverty and depression. Income had a moderated mediation effect in the relationship between time poverty, stress, and depression. Time poor women were more vulnerable to poor mental health, and income buffered the effect of time poverty on women's mental health. This implies that women in the lower end of socioeconomic ladder are more prone to the effect of time poverty. The study speaks to the importance of social factors on mental health which has usually been considered an individual problem. Policies and services need to address women's working conditions and income security in order to increase their mental health.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.7-7
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2017
범람파동 개념에 따르면 하도와 홍수터의 횡적 연결성은 하천 생태계의 생물다양성과 생산성 증대에 중요한 역할을 한다. 제방에 의하여 제내지 홍수터가 하도와 차단된 우리나라 하천에서 생태적 서비스를 증대하기 위해서 횡적 연결성을 복원하는 기술 개발이 필요하다. 횡적 연결성의 복원 기술을 개발하기 위해서는 우선 하도와 홍수터 사이에 생태적 연결성의 현황을 파악하고 연결성을 저해하는 요인을 진단하는 평가 기술 개발이 시급히 요청되고 있다. 따라서 본 연구에서는 제방에 의하여 차단된 제내지 하천환경에서 수리적, 생태적 횡적 연결성을 평가하고 진단하는 기술을 개발하고 연결성 회복 방안을 제안하고자 한다. 차단된 제내지 하천환경 평가는 1) 지리정보시스템을 이용하여 차단된 하천공간을 탐색하고, 2) 탐색된 전체 재내지에서 원격평가에 의하여 간편하게 횡적 연결성 평가를 실시하고, 3) 선정된 특정 제내지 대상지에서 현장평가에 의하여 상세하게 연결성을 평가하는 순서로 수행된다. 차단된 하천공간의 획정은 홍수가 범람할 수 있는 제내지 공간을 잠재적 하천공간으로 정의하고 수치표고모델 (DEM)과 하천기본계획의 30년 빈도 홍수위 자료를 이용하여 제내지 홍수터를 탐색하였다. 제내지 홍수터의 원격 연결성평가는 지리정보시스템에서 수치지도와 토지피복도 등 공간자료를 이용하여 수리 및 서식처 환경성, 제방 차단성과 하도 및 육상 연결성을 평가하고 원격평가 결과를 토대로 현장평가 대상지를 선정하였다. 횡적 연결성의 현장평가를 위하여 크게 하도-홍수터 연결성과 제내지 서식처 보존성으로 평가 항목을 선정하였다. 또한 연결성 평가는 수리연결성과 생물연결성으로, 서식처 보존성 평가는 습지유지율, 습지보존성, 육역지보존성을 세부항목으로 구성하였다. 평가 항목별로 5 등급의 평가 기준에 따라서 평가 점수를 부여하고 평가 총점을 산출하여 최종 연결성 평가 등급을 5 단계로 구분하였다. 현장평가를 위한 MS Access 기반 소프트웨어를 개발하여, 데이터 입력과 관리 및 평가 결과 산출과 비교를 편리하게 하였다. 개발된 제내지 하천환경 평가법을 청미천과 만경강에 적용하여 검증하였다. 개발된 평가법을 바탕으로 차단된 제내지 하천환경에서 연결성 회복에 따른 어류와 식생의 분포를 예측하는 수리생태 결합모델을 개발하였다. 먼저 차단된 제내지에서 연결 수로를 복원하여 유속, 수심 분포를 준이차 수리수문 모델로 예측하였다. 예측된 수리 환경에 따라서 지표어종의 서식처 적합도 지수 (HSI)를 이용하여 서식 분포 확률을 모의하였다. 또한 일반화가법모델 (GAM)을 이용하여 환경구배에 의한 우점식생의 분포를 예측하였다. 차단된 제내지 하천환경의 생태적 연계성 평가 기술을 기반으로 제방제거, 제방후퇴, 제방고 하강, 수문 및 연결수로 개선, 생물이동 저해 장벽 제거 등의 다양한 복원기술이 개발되어야 할 것으로 생각된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.149-157
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2010
As the use of the Internet has recently increased, the demand for opinion information posted on the Internet has grown. However, such resources only exist on the website. People who want to search for information on the Internet find it inconvenient to visit each website. This paper focuses on the opinion information extraction and analysis system through Web mining that is based on statistics collected from Web contents. That is, users' opinion information which is scattered across several websites can be automatically analyzed and extracted. The system provides the opinion information search service that enables users to search for real-time positive and negative opinions and check their statistics. Also, users can do real-time search and monitoring about other opinion information by putting keywords in the system. Proposed technologies proved to have outstanding capabilities in comparison to existing ones through tests. The capabilities to extract positive and negative opinion information were assessed. Specifically, test movie review sentence testing data was tested and its results were analyzed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.5
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pp.919-939
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2021
As a next-generation communication technology, 5G networks are capable of handling large amounts of traffic based on higher speeds, shorter communication delays, and higher connectivity compared to 4G networks. In this 5G network environment, base stations are installed all over the city at high density due to their characteristics, and are connected to user terminals to provide services. Therefore, if the base station is damaged by a malicious attacker, it is expected to cause great damage to users and society as a whole. So the need for secure communication equipment such as 5G base stations has emerged. Therefore, in this paper, we propose the security functional requirements derived using threat modeling, a systematic methodology for 5G base stations, and the security assurance requirements at the level that can cope with the backdoor issues. The security requirements proposed in this paper can be used for base station design and development to construct a secure network environment as a security evaluation standard for 5G base stations.
As artificial intelligence(AI) technologies, which have made rapid growth recently, began to be applied to the marine environment such as ships, there have been active researches on the application of CNN-based models specialized for digital videos. In E-Navigation service, which is combined with various technologies to detect floating objects of clash risk to reduce human errors and prevent fires inside ships, real-time processing is of huge importance. More functions added, however, mean a need for high-performance processes, which raises prices and poses a cost burden on shipowners. This study thus set out to propose a method capable of processing information at a high rate while maintaining the accuracy by applying Quantization techniques of a deep learning model. First, videos were pre-processed fit for the detection of floating matters in the sea to ensure the efficient transmission of video data to the deep learning entry. Secondly, the quantization technique, one of lightweight techniques for a deep learning model, was applied to reduce the usage rate of memory and increase the processing speed. Finally, the proposed deep learning model to which video pre-processing and quantization were applied was applied to various embedded boards to measure its accuracy and processing speed and test its performance. The proposed method was able to reduce the usage of memory capacity four times and improve the processing speed about four to five times while maintaining the old accuracy of recognition.
This paper analyzes the range and attributes of the traffic information service between domestic public institutions and private companies, and suggests the possibility of joint application of node-link information for each company and the possibility of joint use of private traffic information. For this purpose, the present condition and attributes of domestic and foreign traffic information node-links (link length, node ID number, U-turn information, lane information, left turn information, right turn information, etc.) were analyzed. The analysis targets, the node-link of the national standard node and the two companies were analyzed. The area of the experiment was selected in Jongno-gu, Seoul, where standard-link information is complex, traffic volume is high, and various standard-links exist. The experiment was conducted by comparing and analyzing the traffic information attributes of three types of node-links and performing node-links overlapping matching (utilizing encoding_decoding method), and the possibility of matching node-links and attributes of different specifications was analyzed using Open LR technique.
Seakeeping safety module in Korean e-Navigation system is one of the ship remote monitoring services that is employed to ensure the safety of ships by monitoring the ship's real time performance and providing a warning in advance when the abnormal conditions are encountered in seakeeping performance. In general, seakeeping performance has been evaluated by simulating ship motion analysis under specific conditions for its design. However, due to restriction of computation time, it is not realistic to perform simulations to evaluate seakeeping performance under real-time operation conditions. This study aims to introduce a reasonable and faster method to predict a ship's roll motion which is one of the factors used to evaluate a ship's seakeeping performance by using a machine learning-based surrogate model. Through the application of various learning techniques and sampling conditions on training data, it was observed that the difference of roll motion between a given surrogate model and motion analysis was within 1%. Therefore, it can be concluded that this method can be useful to evaluate the seakeeping performance of a ship in real-time operation.
Seo, Dong-Nam;Woo, Ji-Young;Woo, Kyung-Moon;Kim, Chong-Kwon;Kim, Huy-Kang
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.3
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pp.585-600
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2012
Security issues in online games are increasing as the online game industry grows. Real money trading (RMT) by online game users has become a security issue in several countries including Korea because RMT is related to criminal activities such as money laundering or tax evasion. RMT-related activities are done by professional work forces, namely gold-farmers, and many of them employ the automated program, bot, to gain cyber asset in a quick and efficient way. Online game companies try to prevent the activities of gold-farmers using game bots detection algorithm and block their accounts or IP addresses. However, game bot detection algorithm can detect a part of gold-farmer's network and IP address blocking also can be detoured easily by using the virtual private server or IP spoofing. In this paper, we propose a method to detect gold-farmer groups by analyzing their connection patterns to the online game servers, particularly information on their routing and source locations. We verified that the proposed method can reveal gold-farmers' group effectively by analyzing real data from the famous MMORPG.
As more people share their opinions in online communities, such as Internet portals and social networking services, more opinions are manipulated for the benefit of particular individuals and groups. In particular, when manipulations occur for political purposes, they influence election results as well as government policies and the quality of life. This type of manipulation has targeted the general public, and their analysis and detection has also focused on such manipulation. However, to more efficiently spread propaganda, recent manipulations have targeted common interest groups(e.g., a group of those interested in real estate) and propagated information whose content and style are customized to those groups. This work characterizes such manipulations on common interest groups and proposes method to detect manipulations. To this end, we collected and analyzed opinions posted on 10 common interest groups before and after an election. As a result, we found that manipulations on common interest groups indeed occurred and were gradually increasing toward the election date. We also proposed a detection system that examines individual opinions, their authors, and their collaborators. Using the collected opinions, we demonstrated that the proposed system can accurately classify more than 90% of manipulated opinions and that many of these opinions were posted by multiple collaborators. We believe that regular audits of opinions using the proposed system can quickly isolate manipulations and decrease their impact. Moreover, the proposed features can be used to identify manipulations in domains other than politics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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