Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.256-256
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2015
해양환경에 관한 정보는 효율적인 연안 해역 관리를 위해 필수적이며, 해양환경요소에 대한 분석을 위해 현장 실측자료뿐 아니라 과거자료, 현재자료, 예측자료 등이 요구된다. 또한 연안환경 관리자뿐 아니라 해상관련 종사자, 어민 등이 해양환경 정보에 빠르게 쉽게 접근할 있는 기반이 마련되어야 한다. 최근에는 물에 관련된 정보를 효율적으로 관리하고 제공해야 하는 필요성이 증가함에 따라 물정보학(Hydroinformatics)이 크게 관심을 받고 있으며, 학술지 발간 및 학술회의 개최 등을 통해 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나 연안환경에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 체계적인 연안환경 분석을 위해서는 방대한 시공간 자료가 필요할 것으로 예상되며, 지속적인 모니터링을 위한 통합시스템이 요구되므로 다양한 관측방법 적용될 필요가 있다. 본 연구에서는 인공위성을 활용하여 연안환경 변화를 모니터링 할 수 있는 방안을 제안하기 위해 국외의 연구사례들을 분석하고, 우리나라 연안환경에 적합한 위성을 조사함으로써 연안환경 분석과 관련하여 관측 가능한 인자들을 파악하고자 한다. 이를 통해 연안환경 모니터링을 보다 체계적으로 수행하기 위한 인공위성 기법의 특징들을 이해하는 것이 본 연구의 목적이다. 향후 서해안지역의 연안 환경 변화 탐지를 위한 알고리즘을 구축하여 한반도 연안환경분석을 위한 인공위성의 유용성을 검증할 계획이다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.4
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pp.103-108
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2021
It is difficult to predict an increase or decrease of stock price because of uncertainty. Researches for prediction of stock price using AI technology have been done for a long time. Recently stock buy/sell recommend programs called by Robot Advisor using AI machine learning technology are used. In this paper, to develop a stock buy/sell recommend system using AI technology, an core engine of this system is designed. An analysis and design method of a stock buy/sell recommend system software using AI machine learning technology will be presented by showing user requirement analysis using object-oriented analysis method, flowchart and screen design.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.9
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pp.307-316
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2024
In this paper, we attempted to apply a novel engineering-based artificial intelligence education program to elementary gifted students in computing convergence and confirm changes in their convergence attitudes. To this end, we analyzed previous research on novel engineering and artificial intelligence education for talented students, and based on this, we selected books to learn artificial intelligence concepts and principles for each topic and completed a 15-session educational program. The developed program was applied to 10 giftedness in computing convergence over 15 lessons, and as a result of conducting the same convergence attitude test before and after class, it was confirmed that it had a positive effect on convergence attitude. This study is significant in that it suggests the possibility of novel engineering for artificial intelligence convergence education of gifted students.
Park, Ji He;Chung, So Chung;Song, Jun Soup;Kim, Kyo Sun
Clinical and Experimental Pediatrics
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v.45
no.3
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pp.320-324
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2002
Purpose : Steatorrhea tests have been developed using various methods. Acid steatocrit is a simple method to detect steatorrhea and has very high sensitivity and specificity. This present study was designed to establish the normal values of acid steatocrit in Korean infants and to find the difference according to the various feeding methods. Methods : Acid steatocrit tests were conducted on 128 infants who were under 12 months of age and who had non-specific gastrointestinal diseases between May 1998 and April 2001. The results were classified into neonatal ages(79 neonates), 1-6 months(28 infants), 7-12 months(21 infants). This included formula-fed(46 neonates) and human milk-fed(33 neonates), 1-6 months formula-fed (18 infants) and human milk-fed(10 infants), 7-12 months formula-fed(11 infants) and human milk-fed(10 infants). Results : The acid steatocrit values decreased by infant age in months. Acid steatocrit values decreased much more after 7 months of ages. The acid steatocrit values of human milk-fed infants were significantly lower than those of formula-fed infants. Conclusion : Our study confirms that a physiologic steatorrhea was found in the infant period and decreases by infant age of months. The acid steatocrit test might be useful for the evaluation of gastrointestinal milk fat malabsorption disorders and therapeutic effects.
The Baegdusan Volcano which erupted violently at 1000 AD is still have possibility of eruption. Therefore, it is necessary to monitor regularly the possibility of eruption. However, it is very difficult to install regular monitoring system or to get regularly monitored data due to geopolitic problems. This is why we have to develop regular monitoring technique using satellite. The geoid in the Baegdusan Volcanic area calculated from gravity data obtained from GRACE satellite, decreased from 2002 to 2005. The period of decreasing is well matched with time when magma activities were recognized in the Baegdusan Volcanic area. The decrease in geoid is interpreted to be caused by the decrease of water storage. Considering that the amount of rainfall from 2002 and 2005 is almost constant, the decrease in geoid may be related to the magma activity under the Baegdusan Volcano. The geomagnetic total force in the Baegdusan Volcanic area measured by CHAMP satellite, decreased from 2000 to 2005 and increased after 2005. The period of decrease is well matched with the time with increased activity of magma chamber under the Baegdusan Volcano indicating that the decrease of geomagnetic total force is caused by demagnetization of surrounding rocks due to the increase of temperature of magma chamber. These data indicate the possbility of using change of geoid and geomagnetic total force observed by GRACE and CHAMP satellites for the monitoring of magma activity under the Baegdusan Volcano.
In this paper, an improved integrated security control procedure is newly proposed by applying artificial intelligence technology to integrated security control and unifying the existing security control and AI security control response procedures. Current cyber security control is highly dependent on the level of human ability. In other words, it is practically unreasonable to analyze various logs generated by people from different types of equipment and analyze and process all of the security events that are rapidly increasing. And, the signature-based security equipment that detects by matching a string and a pattern has insufficient functions to accurately detect advanced and advanced cyberattacks such as APT (Advanced Persistent Threat). As one way to solve these pending problems, the artificial intelligence technology of supervised and unsupervised learning is applied to the detection and analysis of cyber attacks, and through this, the analysis of logs and events that occur innumerable times is automated and intelligent through this. The level of response has been raised in the overall aspect by making it possible to predict and block the continuous occurrence of cyberattacks. And after applying AI security control technology, an improved integrated security control service model was newly proposed by integrating and solving the problem of overlapping detection of AI and SIEM into a unified breach response process(procedure).
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.7
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pp.892-903
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2020
The rapid and accurate prediction of storm-surge height during typhoon attacks is essential in responding to coastal disasters. Most methods used for predicting typhoon data are based on numerical modeling, but numerical modeling takes significant computing resources and time. Recently, various studies on the expeditious production of predictive data based on artificial intelligence have been conducted, and in this study, artificial intelligence-based storm-surge height prediction was performed. Several learning data were needed for artificial intelligence training. Because the number of previous typhoons was limited, many synthesized typhoons were created using the tropical cyclone risk model, and the storm-surge height was also generated using the storm surge model. The comparison of the storm-surge height predicted using artificial intelligence with the actual typhoon, showed that the root-mean-square error was 0.09 ~ 0.30 m, the correlation coefficient was 0.65 ~ 0.94, and the absolute relative error of the maximum height was 1.0 ~ 52.5%. Although errors appeared to be somewhat large at certain typhoons and points, future studies are expected to improve accuracy through learning-data optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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