Today, due to the 4th industrial revolution and extensive R&D funding, domestic companies have begun to possess world-class industrial technologies and have grown into important assets. The national government has designated it as a "national core technology" in order to protect companies' critical industrial technologies. Particularly, technology leaks in the shipbuilding, display, and semiconductor industries can result in a significant loss of competitiveness not only at the company level but also at the national level. Every year, there are more insider leaks, ransomware attacks, and attempts to steal industrial technology through industrial spy. The stolen industrial technology is then traded covertly on the dark web. In this paper, we propose a system for detecting industrial technology leaks in the dark web environment. The proposed model first builds a database through dark web crawling using information collected from the OSINT environment. Afterwards, keywords for industrial technology leakage are extracted using the KeyBERT model, and signs of industrial technology leakage in the dark web environment are proposed as quantitative figures. Finally, based on the identified industrial technology leakage sites in the dark web environment, the possibility of secondary leakage is detected through the PageRank algorithm. The proposed method accepted for the collection of 27,317 unique dark web domains and the extraction of 15,028 nuclear energy-related keywords from 100 nuclear power patents. 12 dark web sites identified as a result of detecting secondary leaks based on the highest nuclear leak dark web sites.
Park, Jong-Hyeok;Akter, Mahamuda;Kim, Beom-Seok;Jeong, Dahye;Lee, Minyoung;Shin, Jiyun;Park, Jin-Soo
Journal of the Korean Electrochemical Society
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v.25
no.4
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pp.174-183
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2022
Polymer electrolyte fuel cells and water electrolysis are attracting attention in terms of high energy density and high purity hydrogen production. The catalyst layer for the polymer electrolyte fuel cell and water electrolysis is a porous electrode composed of a precious metal-based electrocatalyst and an ionomer binder. Among them, the ionomer binder plays an important role in the formation of a three-dimensional network for ion conduction in the catalyst layer and the formation of pores for the movement of materials required or generated for the electrode reaction. In terms of the use of commercial perfluorinated ionomers, the content of the ionomer, the physical properties of the ionomer, and the type of the dispersing solvent system greatly determine the performance and durability of the catalyst layer. Until now, many studies have been reported on the method of using an ionomer for the catalyst layer for polymer electrolyte fuel cells. This review summarizes the research results on the use of ionomer binders in the fuel cell aspect reported so far, and aims to provide useful information for the research on the ionomer binder for the catalyst layer, which is one of the key elements of polymer electrolyte water electrolysis to accelerate the hydrogen economy era.
Doo Houng Choi;Byung-woo Kim;E Jae Kwon;Hwa-young Kim;Cheol Seo Ki
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.13-13
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2023
디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.
Emergency medical center(EMC) is the place for patients who need medical treatment immediately due to a disease, childbirth, or all sorts of accidents. Currently, most of EMCs use temporary beds because regular EMC beds cannot afford to serve all incoming patients. However, since it decreases the quality of service(QoS) of EMC patients and their guardians and efficiency of the EMC, some improvements are highly required to diminish the usage of temporary beds. The system duration time is one of the typical QoSs. This thesis proposes the information which is critical to make a better decision for cut down the number of temporary beds without sacrificing QoS of patients. The key point is to control the duration time of medical treatments for the consultation and hospitalization process, since it is the major reason of overcrowding in EMC and the usage of temporary beds. In this paper, we proposed an Arena simulation model reflecting real world substantially. Arena is one of the most widely accepted simulation softwares in the world. Using the developed model, we can obtain the optimal EMC operation parameters through simulation experiments. Optquest, included in the Arena, is used to make the developed simulation model collaborate with an optimization model. The results showed one can determine the set of optimal operation parameters decreasing the required number of temporary beds without deteriorating EMC patient's QoS.
Jingeun Rhee;Nam-Seok Lee;Sung Won Kang;Seontae Kim;Kyu-Ha Jang;Yu Yi;Ik-Seon Hong;Cheong Rim Choi;Kyoung Wook Min;Jongil Jung
Journal of Space Technology and Applications
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v.3
no.1
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pp.86-99
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2023
The mass spectrometer, being an essential scientific instrument for uncovering the origin of the solar system and life, has been used since the early 1970s on board spacecraft to obtain information of neutral and ionized elements in the atmosphere and surface of the moon, planets, asteroids, and comets. According to the 4th Basic Plan for the Promotion of Space Development (2023-2027), Korea plans to conduct lunar landing in 2032 and Mars landing in 2045 as the core goals of the plan and focuses on developing the technologies required for unmanned robotic exploration missions. In this regard, it is crucial to develop the technology of a mass spectrometer, which is the most fundamental payload for space exploration for maximized scientific achievements, however never tried before in any domestic space missions. We describe in this paper the principle of a domestically developed quadrupole mass spectrometer, its prototype model, and the test results of its performance. We conclude this paper with intended future improvements.
Vegetation is the basis for biodiversity conservation and sustainable development. In the Environmental Impact Assessment (EIA), which is the most direct and efficient policy measure to prevent degradation of nature, vegetation-related assessment has limitations as it is not based on quantitative and scientific methods. In addition, it focuses on the presence of protected species; hence, it does not take into account the role of vegetation as a habitat on a wide-area scale. As a way to overcome these limitations, this study aims to contribute to the quantification and advancement of future EIA on vegetation. Through the review of previous studies, core areas, connectivity, and vegetation condition were derived as the items to be dealt within the macroscopic aspect of vegetation impact assessment. Each item was spatially constructed using land cover maps and satellite imageries, and time series change analysis was performed. As a result, it was found that vegetation has been continuously deteriorating due to development in all aspects, and in particular, development adversely affects not only the inside of the project site but also the surrounding area. Although this study suggested the direction for improvement of the EIA in the vegetation sector based on data analysis, a more specific methodology needs to be established in order to apply it to the actual EIA process. By actively utilizing various environmental spatial data, the impact of the development on the natural ecosystem can be minimized.
Drones are used in various fields, including land survey, transportation, forestry/agriculture, marine, environment, disaster prevention, water resources, cultural assets, and construction, as their industrial importance and market size have increased. In this study, image data for deep learning was collected using a mavic3 drone capturing images at a shooting altitude was 20 m with ×7 magnification. Swin Transformer and UperNet were employed as the backbone and architecture of the deep learning model. About 800 sheets of labeled data were augmented to increase the amount of data. The learning process encompassed three rounds. The Cross-Entropy loss function was used in the first and second learning; the Tversky loss function was used in the third learning. In the future, when the crack detection model is advanced through convergence with the Internet of Things (IoT) through additional research, it will be possible to detect patching or potholes. In addition, it is expected that real-time detection tasks of drones can quickly secure the detection of pavement maintenance sections.
Seo, Kyung-Hwa;Kim, Chang-Suk;Lee, Ju-Yeong;Han, Jung-Hee;Kim, Hyun-Soo;Han, Young-Jin;Jung, Young-Jin
Journal of Convergence for Information Technology
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v.12
no.3
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pp.186-192
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2022
This study investigated 110 contractual industries to identify the effects of curriculum development and educational environment improvement through Ulsan College LINC+ Program on job education and training. As a result of the study, core competency and job competency were 5.73 points each in field practice and educational environment, and job performance was significant with OJT 5.58 points and 5.74 points for educational environment(p<0.05). The relationship between suitability of the curriculum, educational environment, and recruitment performance was significant with 5.73 points for OJT, 5.74 points for field training during the education and training period, and 5.79 points for educational environment, and job reeducation/training expense was significant with 5.73 points for OJT and 5.79 points for educational environment(p<0.05). Also, students who completed the LINC+business curriculum shortened their job period by 1 to 6 months in 86.3% of the respondents, and responded that the education expense for new employees was reduced. Therefore, it was identified that the LINC+ Program of Ulsan College has the effect of shortening the job adaptation period and reducing education expenses for new employees by operating the curriculum reflecting the needs of the industry and improving the same educational environment as the industrial field.
Digital transformation refers to the economic and social effects of digitisation and digitalisation. Although digital transformation acts as a useful tool for economic/social development and enhancing the convenience of life, it can have negative effects (misuse of personal information, ethical problems, deepening social gaps, etc.). The government is actively establishing policies to promote digital transformation to secure competitiveness and technological hegemony, however, understanding of digital transformation-related risk issues and implementing policies to prevent them are relatively slow. Thus, this study systematically identifies risk issues of the future society that can be caused by digital transformation based on quantitative analysis of media articles big data through the Embedded Topic Modeling method. Specifically, first, detailed issues of negative effects of digital transformation in major countries were identified. Then detailed issues of negative effects of artificial intelligence in major countries and Korea were identified. Further, by synthesizing the results, future direction of the government's digital transformation policies for responding the negative effects was proposed. The policy implications are as follows. First, since the negative effects of digital transformation does not only affect technological fields but also affect the overall society, such as national security, social issues, and fairness issues. Therefore, the government should not only promote the positive functions of digital transformation, but also prepare policies to counter the negative functions of digital transformation. Second, the detailed issues of future social risks of digital transformation appear differently depending on contexts, so the government should establish a policy to respond to the negative effects of digital transformation in consideration of the national and social context. Third, the government should set a major direction for responding negative effects of digital transformation to minimize confusion among stakeholders, and prepare effective policy measures.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.4
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pp.193-202
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2017
With the growth of Chinese manufacturing industry and strengthening of manufacturing industry in advanced countries, the competitiveness of Korean manufacturing industry has become weak. Accordingly, it is time when energy for new growth is required very strongly. This research is the basic research to construct a cognitive and emotional information system to support sound design in manufacturing industry, and aims to develop AUI (Auditory User Interface) guideline. To fulfill research aims, this research conducted interviews to persons belonging to the manufacturing industry, and analyzed contexts and major characteristics related with AUI design. In addition, this research conducted survey on 269 persons on user preference on representative function of products. By analyzing survey data, this research examined the most suitable melody method for each sound, and difference in user preference between men and women. Based on beep sound, it performed analysis focusing on the number of sounds, melody types, and code. It also extracted AUI guidelines usable when users of the product into male and female. This research has significance in the sense that it built the basic guide data which can support AUI design in manufacturing industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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