Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.223-226
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2006
It can formulate a basic concept to the study on styles of drawing on animation which is influenced by styles of drawing on comic. Especially the transferability of comic and eel animation have high possibility because they have common part as drawing, continuity of imagery and narrative, in spit of the differentiation with comic for spatial and animation for temporal. So the study on comic drawing styles are inevitable check point for investigating it's animation. To analyse of the style of animation drawing, can be employed the styles of comic drawing. For a case study, comic authors and their works is utilized for establishing basic concept of transferring comic to animation with the influence of drawing styles to animation and than it will apply to classify and analyse animation by them. The consequence of this study, it can be sorted in the three areas that are the cheerful comic, the drama, the boy-meets-girl comic. and can be proved that the close relationship of comic and animation. Among three aspects, a boy-meets-girl comic can not be detected in any selected animations. The presumption of this result that can be apply to the general idea which is a rare case to use in animation. Also to use partly cheerful comic to drama style as different drawing styles is for elucidating the effect of intending isolation with the play theory of Bertolt Brecht and empathizing dramatical situation through the disparity of emotion. This study is to investigate on the influence of the drawing style of comics in animation, and can provide the basic ideas of inter-relation of media through drawing styles study with the concept of hybrid.
The Purpose of this study is to develop a simulation model for large-scale network with interrupted flow as well as uninterrupted flow. The Cell Transmission(CT) theory is used to simulate traffic flow. Flow transition rules have been newly developed to simulate traffic flows at merging and diverging sections, and signalized intersections. In the model, it is assumed that dynamic OD table is exogenously given. Simulation results for toy network shows that the model can explain queue dynamics not only in signalized intersections of urban arterials, but also in merging and diverging sections of freeway. In case study, the model successfully simulated traffic flows of 145,000 vehicles on CBD network of city of Seoul with 74 traffic zones, 133 signalized intersections among 395 nodes and 1110 links.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.3
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pp.77-90
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2018
Software Defect Prediction (SDP) is a field of study that identifies defective modules. With insufficient local data, a company can exploit Cross-Project Defect Prediction (CPDP), a way to build a classifier using dataset collected from other companies. Most machine learning algorithms for SDP have used more than one parameter that significantly affects prediction performance depending on different values. The objective of this study is to propose a parameter selection technique to enhance the performance of CPDP. Using a Harmony Search algorithm (HS), our approach tunes parameters of cost-sensitive boosting, a method to tackle class imbalance causing the difficulty of prediction. According to distributional characteristics, parameter ranges and constraint rules between parameters are defined and applied to HS. The proposed approach is compared with three CPDP methods and a Within-Project Defect Prediction (WPDP) method over fifteen target projects. The experimental results indicate that the proposed model outperforms the other CPDP methods in the context of class imbalance. Unlike the previous researches showing high probability of false alarm or low probability of detection, our approach provides acceptable high PD and low PF while providing high overall performance. It also provides similar performance compared with WPDP.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.399-405
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2020
This study examined the effect service learning combined with self-directed study had on transferring skills from the university classroom to their practical application in local community centers. The subjects of this study were students who took service learning classes from September 1, 2019 to December 28, 2019. The research question in this paper is 'What is the relationship between service learning-based general classes and self-directed learning?'. That is, how do service learning-based general classes affect sub-elements of self-directed learning? We then tried to determine how the variables of individual learners can affect self-directed learning ability. The results showed that autonomy and problem solving were the greatest at r=.66. Openness and self-assessment (r=.60), autonomy and self-assessment (r=.55) had significant correlation. Learner autonomy had a significant correlation with facilitation and collaboration of service learning (**p<.01). According to this result of the study, it is possible for learners to deepen what they have learned at school and to practice and gain experience through community service. Further, practical problem solving and self-assessment through reflection are possible. Learners were able to inspire responsibility as members of society and increase self-esteem as democratic citizens.
In this paper it is hypothesized that word stimuli that are presented by Google’s search word, would improve the quality of the design solution, so this research examines the effect of related search word stimuli in concept generation and analyzes the results through the processes of creative cognition. In the process of concept generation, words are given as stimuli which are generated through Google's related search and these search words are given by 5 levels. Google search is based on the collaboration philosophy. People's participation and contribution recreate knowledge and information, so these renewed and related search words update in real time by people are used as stimuli. Two problems are provided with related search words. After the design concept generation the results are analyzed by 3 bases: the usage of related search words and those of frequency, creativity, and Finke's 12 Geneplore model. These are the results of the research. Many levels of related search words are used in design concept generation but especially higher levels which are more related to search words are more used than lower levels. The usage of multi words and conjunction with higher levels and lower levels words are observed in creative results. On the creative cognitive processes, it is more creative when using association and mental transformation with the related search words than using the related search words simply. Creative outputs also use conceptual interpretation, functional inference, and contextual shifting of creative cognitive processes of Finke's 12 Geneplore model.
To improve the lubricity of ultra low sulfur diesel, vegetable oil-based alkanol amide derivatives were prepared and their lubricity properties were studied. To synthesize the alkanol amides, we conducted the amidation reaction of diethaolamine High Frequency Reciprocating Rig (HFRR) and the fatty acid methyl esters, obtained by the continuous transesterification of methanol and several vegetable oil, such as soybean oil, palm oil and coconut oil. The synthesized amides were soluble in ultra low sulfur diesel in the concentration range of ca. 1 wt%; the lubricating properties of ultra low sulfur diesel containing 120 ppm of amides were measured using an HFRR method. It was found that the wear scar diameter in the pure ultra low sulfur diesel decreased significantly from 581 ${\mu}m$ to 305~323 ${\mu}m$ upon the addition of the amides, indicating that lubricating properties of the diesel were improved. On the other hand, the types of vegetable oils did not affect the wear scar diameters, implying that lubricating properties of the diesel did not depend strongly on the structures of alkyl groups of alkanol amide derivatives. When we measured the lubricating properties of the one type of diesels containing various amounts of alkanol amide, we observed that the wear scar diameter decreased drastically with increasing the amide concentration, meaning that the lubricity improved with the amide concentration.
A molecular marker is a molecule contained within a sample taken from an organism or other matter. The development of molecular techniques for genetic analysis has led to a great contribution to our knowledge of plant genetics and our understanding of the structure and behavior of various genomes in plants. Recently, functional molecular markers have been developed to detect the presence of major genes from the analysis of pedigreed data in absence of molecular information. DNA markers have developed into many systems based on different polymorphism-detecting techniques or methods such as RFLP, AFLP, RAPD, SSR, SNP, etc. A new class of very useful DNA markers called genic molecular markers utilizing the ever-increasing archives of gene sequence information being accumulated under the EST sequencing projects on a large number of plant species. Functional markers are derived from polymorphic sequences, and are more likely to be involved in phenotypic trait variation. Based on this conceptual framework, the marker systems discussed below are all (gene)-targeted markers, which have the potential to become functional. These markers being part of the cDNA/EST-sequences, are expected to represent the functional component of the genome i.e., gene(s), in contrast to all other random DNA based markers that are developed/generated from the anonymous genomic DNA sequences/domains irrespective of their genic content/information. Especially I sited Poczai et al’ reviews, advances in plant gene-targeted and functional markers. Their reviews may be some useful information to study molecular markers in plants.
Interactions between proteins and genes are often considered essential in the description of biomolecular phenomena and networks of interactions are considered as an entre for a Systems Biology approach. Recently, many works try to extract information by analyzing biomolecular text using natural language processing technology. Previous researches insist that linguistic information is useful to improve the performance in detecting gene interactions. However, previous systems do not show reasonable performance because of low recall. To improve recall without sacrificing precision, this paper proposes a new method for detection of gene interactions based on syntactic relations. Without biomolecular knowledge, our method shows reasonable performance using only small size of training data. Using the format of LLL05(ICML05 Workshop on Learning Language in Logic) data we detect the agent gene and its target gene that interact with each other. In the 1st phase, we detect encapsulation types for each agent and target candidate. In the 2nd phase, we construct verb lists that indicate the interaction information between two genes. In the last phase, to detect which of two genes is an agent or a target, we learn direction information. In the experimental results using LLL05 data, our proposed method showed F-measure of 88% for training data, and 70.4% for test data. This performance significantly outperformed previous methods. We also describe the contribution rate of each phase to the performance, and demonstrate that the first phase contributes to the improvement of recall and the second and last phases contribute to the improvement of precision.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.1
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pp.92-100
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2016
It is informed that the Voice over LTE(VoLTE) which serves voice and message on IP networks is better in terms of economies of scale than the legacy voice service on 2G/3G circuit-switched networks because of its technological and cost efficiency. In addition, services of voice and data are running on a single LTE network and as a result VoLTE has the more economies of scope. But, there is no study about how much technology-efficiency VoLTE has compared to circuit-based voice service and how much voice charge can be reduced as VoLTE grows up. This paper analyzes empirically cost-efficiency of VoLTE against circuit-based voice service and quantifies the reduction of voice charge as 2G/3G voice traffic shifts to VoLTE. The results describe the first is that the average cost of the total voice traffic rises shortly just after the investment of LTE network for providing VoLTE but it will soon have a capacity available to reduce the charge due to VoLTE's outstanding cost efficiency on the assumption that voice traffic is fixed, and the second is that the charge can be cut to 60% of the current rate in case of all the voice traffic moves to VoLTE. The latter proves partially the validation of data-focusing pricing plan. Our results are expected to become basic data for network operators' establishing pricing strategies and for policy makers' inducing price cutting.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.5
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pp.1001-1010
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2021
Smart factories are complex systems which combine latest information technology (IT) with operation technology (OT). A smart factory aims to provide manufacturing capacity improvement, customized production, and resource reduction with these complex technologies. Although the smart factory is able to increase the efficiency through the technologies, the security level of the whole factory is low due to the vulnerability transfer from IT. In addition, the response and restoration of the business continuity plan are insufficient in case of damage due to the absence of factory security experts. The cope with the such problems, we propose an information security practice content for analyzing the damage by generating ransomware attacks in a digital twin-based smart factory similar to the real world. In our information security content, we introduce our conversion technique of physical devices into virtual machines or simulation models to build a practical environment for the digital twin. This content generates two types of the ransomware attacks according to a defined scenario in the digital twin. When the two generated attacks are successfully completed, at least 8 and 5 of the 23 virtual elements are take damage, respectively. Thus, our proposed content directly identifies the damage caused by the generation of two types of ransomware in the virtual world' smart factory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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