Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.395-398
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2017
The Smart Ship is considered one of the most discussed and novel topics in developing technological period. In this reason, the amount of running researches on it is evolving so fast. As a proof, the faced drawbacks such as the departure of ships, their safety, exchanging data, traffic and data monitoring system are being solved by presenting advanced technologies and innovations like Cloud, BigData, IoT and etc. Expanding the utilization of these technologies in the Marine world emphasizes not only the departure of the ships in the water but also they focus on solving the problems of the ships connected with the communication to the ports. In this paper, we present an IoT based smart reporting and mooring system for vessels and ports. In the proposed system, the ships automatically send all the data about themselves to the port and after getting the data, ports automatically send the information about possible spaces to moor for the ships using the sensors at the port. The intended system gives an amenity to minimize the time, effort and the cost while mooring the vessels.
The object-oriented design methods and their CASE tools are widely used in practice by many real-time software developers. However, object-oriented CASE tools require an additional step of identifying tasks from a given design model. Unfortunately, it is difficult to automate this step for a couple of reasons: (1) there are inherent discrepancies between objects and tasks; and (2) it is hard to derive tasks while maximizing real-time schedulability since this problem makes a non-trivial optimization problem. As a result, in practical object-oriented CASE tools, task identification is usually performed in an ad-hoc manner using hints provided by human designers. In this paper, we present a systematic, schedulability-aware approach that can help mapping real-time object-oriented models to multi-threaded implementations. In our approach, a task contains a group of mutually exclusive transactions that may possess different periods and deadline. For this new task model, we provide a new schedulability analysis algorithm. We also show how the run-time system is implemented and how executable code is generated in our frame work. We have performed a case study. It shows the difficulty of task derivation problem and the utility of the automated synthesis of implementations as well as the Inappropriateness of the single-threaded implementations.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.4
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pp.1285-1293
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2010
This study suggests the design and implementation of an e-mentoring system, which creates more than one role models to help adult learners of cyber university to improve their academic performance and to successfully complete their education. The benefits of this system are as following; First, automatic matching system is built in consideration of mutual requests between mentor and mentee. And the system enforces all participants to actively participate in the program by sharing ideas and to improve their academic performance with specific academic goals. Second, participants are rewarded at the end of the program for their performance by an evaluation system developed for assessing role models and participants' activities. Also, the system encourages best mentors to remain in the program and help adult learners to improve academic performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.67-80
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2022
In this paper, we propose a system which automatically generates the ShEx schemas to describe and validate RDF knowledge graphs constructed by RML mapping. ShEx schemas consist of constraints. The proposed system generates most of the constraints by converting the RML mapping rules. The schemas consisting only of constraints obtained from mapping rules can help users to figure out the structure of the graphs generated by RML mapping, but they are not sufficient for sophisticated validation purposes. For users who need a schema for validation, the proposed system is also able to provide the schema with added constraints generated from metadata extracted from the input data sources for RML mapping. The proposed system has the ability to handle CSV, XML, JSON or RDBMS as input data sources. Testing results from 297 cases show that the proposed system can be applied for RDF graph validation in various practical cases.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.2
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pp.74-82
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2015
In this study, a BMW plant process control system model which produces BMW is suggested and the BMW plant process controller with the following functions is developed. The first function is to operate the electronic overload relays to stop the blower for a certain period of time and to re-operate it again when the blower is overloaded. The second function is to close the motor operated valve automatically in case of power failure to prevent the circulation from the guided tank to the compost throwing tank and to block leak from the compost throwing tank due to the failure of ball valve. The third function is to transfer produced BMW from the concentration tank to 4 storage tanks for automatic managing of the BMW output. A device to measure the signal of the BMW plant process controller and a test equipment are developed. The designed BMW plant process controller is checked to see if it operates correctly according to the design specifications. The sequence control method based on BMW plant process controller is developed at a low cost in this study, so it is expected to bring improvements in the stability and the efficiency of system and to cause reductions in the operation and the management costs in the future.
The goal of this paper is to develop freeway Origin-Destination (OD) demand estimation model using real-time traffic data collected from Freeway Traffic Management System (FTMS). In existing research, the micro-simulation models had been used to get a link distribution proportion by time process. Because of hi-level problem between the traffic flow model and the optimal OD solution algorithm, it is difficult for the existing models to be loaded at FTMS. The formulation of methodology proposed in this paper includes traffic flow technique to be able to remove the bi-level problem and optimal solution algorithm using a genetic algorithm. The proposed methodology is evaluated by using the real-time data of SOHAEAN freeway, South Korea.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.20
no.2
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pp.50-59
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2006
In this paper, We are going to propose the fire protection system using CAN(Controller Area Network). The larger, higher and deeper buildings an, the more dangerous people are when fire happens. We should be aware of the problems of prior fire protection system. Therefore, we construct the embedded system based on CAN communication that is capable of N to N communication, and build independent fire protection system. If the fire is occurred on the building, the problem is that how fast we can detect the fire and put it on by using available system, this is major factor that reduces damage of our wealth. Therefore in this studies, We would like to design more stable system than current system. This system is based on CAN communication which is available N to N communication constructs and designed to compensate for each fault, so that our aim is to reduce the wires of system, cost of installation and to suppose future type fire protection system.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.11
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pp.1123-1129
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2010
Angular Deviation(AD) on transparency applied to TA-50 Aircraft deteriorates armament system's accuracy because it makes a difference in between actual and theoretical targets. In order to increase accuracy, therefore, TA-50 Aircraft measures AD on transparency and provide the measured values for the integrated mission display computer as a type of AD coefficients. This makes AD revised so that pilots can accurately see the actual target on their head-up display. In order to implement such mechanism into a real field, we develop a new device and system automatically measuring AD for the first time. We also deal with basic concept including AD induction formula as well as operating systems. As a consequence of testing the accuracy and precision for verifying reliability of the system, we got satisfactory results. In specific, the accuracy was within the resultant criterion of 1%. The precision was also satisfied with respect to the whole criteria. The system developed through this research is qualified as a military standard equipment for transparency of the canopy.
We present a statistical analysis of Korean phonological variations using a Grapheme-to-Phoneme (GPT) system. The GTP system used for experiments generates pronunciation variants by applying rules modeling obligatory and optional phonemic changes and allophonic changes. These rules are derived form morphophonological analysis and government standard pronunciation rules. The GTP system is optimized for continuous speech recognition by generating phonetic transcriptions for training and constructing a pronunciation dictionary for recognition. In this paper, we describe Korean phonological variations by analyzing the statistics of phonemic change rule applications for the 60,000 sentences in the Samsung PBS Speech DB. Our results show that the most frequently happening obligatory phonemic variations are in the order of liaison, tensification, aspirationalization, and nasalization of obstruent, and that the most frequently happening optional phonemic variations are in the order of initial consonant h-deletion, insertion of final consonant with the same place of articulation as the next consonants, and deletion of final consonant with the same place of articulation as the next consonant's, These statistics can be used for improving the performance of speech recognition systems.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.3
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pp.451-461
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2024
Recently, various AI chatbots based on large language models have been released. Chatbots have the advantage of providing users with quick and easy information through interactive prompts, making them useful in various fields such as question answering, writing, and programming. However, a vulnerability in chatbots called "prompt injection attacks" has been proposed. This attack involves injecting instructions into the chatbot to violate predefined guidelines. Such attacks can be critical as they may lead to the leakage of confidential information within large language models or trigger other malicious activities. However, the vulnerability of Korean prompts has not been adequately validated. Therefore, in this paper, we aim to generate malicious Korean prompts and perform attacks on the popular chatbot to analyze their feasibility. To achieve this, we propose a system that automatically generates malicious Korean prompts by analyzing existing prompt injection attacks. Specifically, we focus on generating malicious prompts that induce harmful expressions from large language models and validate their effectiveness in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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