Ki, Ja-Young;Kang, Myoung-Cheol;Lee, Myung-Kuk;Rho, Hong-Suk
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2012.05a
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pp.586-591
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2012
The solution of maintenance decision support system for the gas turbine engine, which is currently operating in GUNSAN combined cycle power plant, was developed and is consist of online monitoring module, periodic performance trending module, optimal compressor washing interval analysis module and hot component management module. Also, GUI platform was applied to this solution for the user to monitoring the analyzed result of engine performance condition and then to make a decision of the consequent maintenance action. In online condition monitoring module, the performance degradation of engine is provided by the analysis of difference between the real time measurement data compared to exist engine performance. The optimal compressor washing interval module produced the washing interval of maximum net profit value by researching the maintenance expense and the loss profit value corresponds to the performance degradation with economic assessment algorithm. Thus, this solution support the user to enable the optimal maintenance and operation of gas turbine engine with overall analysis of engine condition and main information.
The purpose of the study was to induce meaning of the UX design from users' interview. The study covers interviews from 20 untact finance application users in their twenties in written form. It aims to examine previous studies on UX design and to overcome their shortcomings by categorizing usability qualities focusing on verbs used in the interview. The followings are the result: Usability of UX design can be summarized into Unity, Trust, Persistency, Recognition and Approachability of the information to the 20 users in their twenties. As for the data earned from interviews focusing on verbs, usability included Security, Familiarity, Accessibility, Convenience of Operation and Visibility. Each of the qualities fell into related categories such as Security, Information, Brand and Design. In conclusion, analysis based on verb choices led to better understanding of the user-based experience compared to using objective means in previous studies and can be a suggestion to make up for errors in the former evaluation process.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.1
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pp.86-98
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2019
Recently, the trend of building container-based PaaS (Platform-as-a-Service) is expanding. Container-based platform technology has been a core technology for realizing a PaaS. Containers have lower operating overhead than virtual machines, so hundreds or thousands of containers can be run on a single physical machine. However, recording and monitoring the storage logs for a large number of containers running in cloud computing environment occurs significant overhead. This work has identified two problems that occur when detecting a file system change event of a container running in a cloud computing environment. This work also proposes a system for container file system event detection in the environment by solving the problem. In the performance evaluation, this work performed three experiments on the performance of the proposed system. It has been experimentally proved that the proposed monitoring system has only a very small effect on the CPU, memory read and write, and disk read and write speeds of the container.
Product image location in search engine advertising plays an important role in consumer perception when the product is relatively low involved and has functional value. The purpose of this research is to investigate the interaction effects of product image location and product type on advertising effectiveness. Building on the literature of location effects, we show that for products for which heaviness is considered a positive attribute, product image placed on the right are preferred. To test hypotheses, a 2(product image location: left vs. right) × 2(product type: single vs. bundle) experiment is conducted and a total of 144 paricipants took part in the experiment. The results revealed that respondents show higher brand attitude and purchse intention toward a bundle product's advertising with product image place on the right. The results provide implications and suggestions for improving search engine advertising and marketing strategies.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.4
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pp.919-943
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2019
Distributed ledger technology, which is attracting attention as an emerging technology related to the 4th Industrial Revolution, is implemented as an open source based distributed ledger technology system and widely used for development with various applications (or services), but the security functions provided by the distributed general ledger system are very insufficient. This paper proposes security enhancements for distributed ledger technology systems based on open source. To do so, potential security threats that may occur under running an open source based distributed ledger technology systems are identified and security functional requirements against the security threats identified are provided by analyzing legislation and security certification criteria (ISMS-P). In addition, it proposes a method to implement the security functions required for an open source based distributed ledger technology systems through analysis of security functional components of Common Criteria (CC), an international standard.
This study aims to identify good borrowers within the context of P2P lending. P2P lending is a growing platform that allows individuals to lend and borrow money from each other. Inherent in any loans is credit risk of borrowers and needs to be considered before any lending. Specifically in the context of P2P lending, traditional models fall short and thus this study aimed to rectify this as well as explore the problem of class imbalances seen within credit risk data sets. This study implemented an over-sampling technique known as Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). To test our approach, we implemented five benchmarking classifiers such as support vector machines, logistic regression, k-nearest neighbor, random forest, and deep neural network. The data sample used was retrieved from the publicly available LendingClub dataset. The proposed SMOTE revealed significantly improved results in comparison with the benchmarking classifiers. These results should help actors engaged within P2P lending to make better informed decisions when selecting potential borrowers eliminating the higher risks present in P2P lending.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.6
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pp.9-19
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2018
As the recent developments in the game industry and people's interest in game streaming become more popular, non-professional gamers are also interested in games and buying them. However, it is difficult to judge which game is the most enjoyable among the games released in dozens every day. Although the game sales platform is equipped with the game recommendation function, it is not accurate because it is used as a means of increasing their sales and recommending users with a focus on their discount products or new products. For this reason, in this paper, we propose a game recommendation system based on the users ratings, which raises the recommendation satisfaction level of users and appropriately reflect their experience. In the system, we implement the rate prediction function using collaborative filtering and the game recommendation function using Naive Bayesian classifier to provide users with quick and accurate recommendations. As the result, the rate prediction algorithm achieved a throughput of 2.4 seconds and an average of 72.1 percent accuracy. For the game recommendation algorithm, we obtained 75.187 percent accuracy and were able to provide users with fast and accurate recommendations.
This study presents the cases of 'Idea League' and 'Idea Company' designed to improve the creativity of youth, the protagonist of the future startup in 'Idea Maru' platform. The 'Idea League' is a service where youths suggest ideas about questions that require creativity, and it can be fun to compete rankings of ideas or directly evaluate other ideas. Besides, 'Idea Company' is a service for youths to establish a virtual company, and they can receive mentoring and simulated investment for the established virtual company. The result of this study suggests that gamification can be applied in non-game areas, and it will contribute to spreading positive perception of the game.
A design of an elliptic curve cryptography (ECC) processor that supports both pseudo-random curves and Koblitz curves over $GF(2^m)$ defined by the NIST standard is described in this paper. A finite field arithmetic circuit based on a word-based Montgomery multiplier was designed to support five key lengths using a datapath of fixed size, as well as to achieve a lightweight hardware implementation. In addition, Lopez-Dahab's coordinate system was adopted to remove the finite field division operation. The ECC processor was implemented in the FPGA verification platform and the hardware operation was verified by Elliptic Curve Diffie-Hellman (ECDH) key exchange protocol operation. The ECC processor that was synthesized with a 180-nm CMOS cell library occupied 10,674 gate equivalents (GEs) and a dual-port RAM of 9 kbits, and the maximum clock frequency was estimated at 154 MHz. The scalar multiplication operation over the 223-bit pseudo-random elliptic curve takes 1,112,221 clock cycles and has a throughput of 32.3 kbps.
Recently, in various business fields, companies are concentrating on providing chatbot services to various environments by adding artificial intelligence to existing messenger platforms. Organizations in the field of job placement also require chatbot services to improve the quality of employment counseling services and to solve the problem of agent management. A text-based general chatbot classifies input user sentences into learned sentences and provides appropriate answers to users. Recently, user sentences inputted to chatbots are inputted as short texts due to the activation of social network services. Therefore, performance improvement of short text classification can contribute to improvement of chatbot service performance. In this paper, we propose T-EBOW (Translation-Extended Bag Of Words), which is a method to add translation information as well as concept information of existing researches in order to strengthen the short text classification for employment chatbot. The performance evaluation results of the T-EBOW applied to the machine learning classification model are superior to those of the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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