The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.1
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pp.163-169
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2020
Recently, research on automation and unmanned operation of machines in the industrial field has been conducted with the advent of AI, Big data, and the IoT, which are the core technologies of the Fourth Industrial Revolution. The machines for these automation processes are controlled based on the data collected from the sensors attached to them, and further, the processes are managed. Conventionally, the abnormalities of sensors are periodically checked and managed. However, due to various environmental factors and situations in the industrial field, there are cases where the inspection due to the failure is not missed or failures are not detected to prevent damage due to sensor failure. In addition, even if a failure occurs, it is not immediately detected, which worsens the process loss. Therefore, in order to prevent damage caused by such a sudden sensor failure, it is necessary to identify the failure of the sensor in an embedded system in real-time and to diagnose the failure and determine the type for a quick response. In this paper, a deep neural network-based fault diagnosis system is designed and implemented using Raspberry Pi to classify typical sensor fault types such as erratic fault, hard-over fault, spike fault, and stuck fault. In order to diagnose sensor failure, the network is constructed using Google's proposed Inverted residual block structure of MobilieNetV2. The proposed scheme reduces memory usage and improves the performance of the conventional CNN technique to classify sensor faults.
Recently, the crime that utilizes the digital platform is continuously increasing. About 140,000 cases occurred in 2015 and about 150,000 cases occurred in 2016. Therefore, it is considered that there is a limit handling those online crimes by old-fashioned investigation techniques. Investigators' manual online search and cognitive investigation methods those are broadly used today are not enough to proactively cope with rapid changing civil crimes. In addition, the characteristics of the content that is posted to unspecified users of social media makes investigations more difficult. This study suggests the site-based collection and the Open API among the content web collection methods considering the characteristics of the online media where the infringement crimes occur. Since illegal content is published and deleted quickly, and new words and alterations are generated quickly and variously, it is difficult to recognize them quickly by dictionary-based morphological analysis registered manually. In order to solve this problem, we propose a tokenizing method in the existing dictionary-based morphological analysis through WPM (Word Piece Model), which is a data preprocessing method for quick recognizing and responding to illegal contents posting online infringement crimes. In the analysis of data, the optimal precision is verified through the Vote-based ensemble method by utilizing a classification learning model based on supervised learning for the investigation of illegal contents. This study utilizes a sorting algorithm model centering on illegal multilevel business cases to proactively recognize crimes invading the public economy, and presents an empirical study to effectively deal with social data collection and content investigation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.149-155
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2020
The Korea Highway Traffic Authority provides statistics that analyze the causes of traffic accidents that occurred since 2015 using the Traffic Accident Analysis System (TAAS). it was reported Through TAAS that the driver's forward carelessness was the main cause of traffic accidents in 2018. As statistics on the cause of traffic accidents, 51.2 percent used mobile phones and watched DMB while driving, 14 percent did not secure safe distance, and 3.6 percent violated their duty to protect pedestrians, representing a total of 68.8 percent. In this paper, we propose a system that has improved the advanced driver assistance system ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) by utilizing CNN (Convolutional Neural Network) among the algorithms of Deep Learning. The proposed system learns a model that classifies the movement of the driver's face and eyes using Conv2D techniques which are mainly used for Image processing, while recognizing and detecting objects around the vehicle with cameras attached to the front of the vehicle to recognize the driving environment. Then, using the learned visual steering model and driving environment data, the hazard is classified and detected in three stages, depending on the driver's view and driving environment to assist the driver with the forward and blind spots.
Eugenol is a volatile compound synthesized by eugenol synthase in various plants and belongs to phenylpropene compounds. However, characteristics of eugenol synthase in tomato has not been known. Therefore, we cloned a full length cDNA of a putative eugenol synthase from tomato 'Micro-Tom' using rapid amplification of cDNA ends (RACE) technique and named a clone SlEGS. Open reading frame of SlEGS was 921bp long and its deduced amino acid sequence was 307bp. The BLAST analysis indicated that SlEGS shared high similarity with PhEGS1 (67.1%) and CbEGS2 (69.4%). Amino acid composition of SlEGS was determined by CLC genomics workbench tool and 3D structure of SlEGS was constructed by homology modeling using Swiss-PDB viewer and validated using PROCHECK and ProSA-web tool. In addition, the physiochemical properties of SlEGS was evaluated using ExPASy's ProtParam tool. Molecular weight was 33.93kDa and isoelectric point was 5.85 showing acidic nature. Other properties such as extinction coefficient, instability index, aliphatic index, and grand average hydropathy was also analyzed.
In order to provide stable district heat supplying service to the certain limited residential area, it is the most important to forecast the short-term future demand more accurately and produce and supply heat in efficient way. However, it is very difficult to develop a universal heat demand forecasting model that can be applied to general situations because the factors affecting the heat consumption are very diverse and the consumption patterns are changed according to individual consumers and regional characteristics. In particular, considering all of the various variables that can affect heat demand does not help improve performance in terms of accuracy and versatility. Therefore, this study aims to develop a demand forecasting model using deep learning based on only limited information that can be acquired in real time. A demand forecasting model was developed by learning the artificial neural network of the Tensorflow using past data consisting only of the outdoor temperature of the area and date as input variables. The performance of the proposed model was evaluated by comparing the accuracy of demand predicted with the previous regression model. The proposed heat demand forecasting model in this research showed that it is possible to enhance the accuracy using only limited variables which can be secured in real time. For the demand forecasting in a certain region, the proposed model can be customized by adding some features which can reflect the regional characteristics.
Since the information of $4^{th}$ Industrial Revolution is introduced in WEF (World Economic Forum) in 2016, IoT, AI, Big Data, 5G, Cloud Computing, 3D/4DPrinting, Robotics, Nano Technology, and Bio Engineering have been rapidly developed as business applications as well as technologies themselves. Among the diverse business applications for IoT, wearable devices are recognized as the leading application devices for final customers. This longitudinal study is compared to the results of the 1st study conducted to identify customer needs of activity trackers, and links the identified users' needs with the well-known marketing frame of marketing mix. For this longitudinal study, a survey was applied to university students in June, 2018, and ANOVA were applied for major variables on usable features. Further, potential customer needs were identified and visualized by Word Cloud Technique. According to the analysis results, different from other high tech IT devices, activity trackers have diverse and unique potential needs. The results of this longitudinal study contribute primarily to understand usable features and their changes according to product maturity. It would provide some valuable implications in dynamic manner to activity tracker designers as well as researchers in this arena.
One of the most intensively conducted research areas in business application study is a bankruptcy prediction model, a representative classification problem related to loan lending, investment decision making, and profitability to financial institutions. Many research demonstrated outstanding performance for bankruptcy prediction models using artificial intelligence techniques. However, since most machine learning algorithms are "black-box," AI has been identified as a prominent research topic for providing users with an explanation. Although there are many different approaches for explanations, this study focuses on explaining a bankruptcy prediction model using a counterfactual example. Users can obtain desired output from the model by using a counterfactual-based explanation, which provides an alternative case. This study introduces a counterfactual generation technique based on a genetic algorithm (GA) that leverages both domain knowledge (i.e., causal feasibility) and feature importance from a black-box model along with other critical counterfactual variables, including proximity, distribution, and sparsity. The proposed method was evaluated quantitatively and qualitatively to measure the quality and the validity.
The purpose of this study is to derive major topics in content R&D and provide directions for academic development by exploring research trends over the past 20 years using topic modeling targeting 9,858 papers published in the Journal of the Korean Contents Association. To secure the reliability and validity of the extracted topics, not only the quantitative evaluation technique but also the qualitative technique were applied step-by-step and repeated until a corpus of the level agreed upon by the researchers was generated, and detailed analysis procedures were presented accordingly. As a result of the analysis, 8 core topics were extracted. This shows that the Korean Contents Association is publishing convergence and complex research papers in various fields without limiting to a specific academic field. Also, before 2012, the proportion of topics in the field of engineering and technology appeared relatively high, while after 2012, the proportion of topics in the field of social sciences appeared relatively high. Specifically, the topic of 'social welfare' showed a fourfold increase in the second half compared to the first half. Through topic-specific trend analysis, we focused on the turning point in time at which the inflection point of the trend line appeared, explored the external variables that affected the research trend of the topic, and identified the relationship between the topic and the external variable. It is hoped that the results of this study can provide implications for active discussions in domestic content-related R&D and industrial fields.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.873-879
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2022
In the future, AI and the metaverse are becoming so powerful that their application areas and influences are swallowing up the world. The advertising field is no exception, and it is becoming more important to predict, analyze, and strategize these future changes. In order to study the future change of advertising according to the development of artificial intelligence and metaverse, literature research related to the development of artificial intelligence and metaverse technology and the resulting change in the advertising environment, in-depth interviews with future and advertising experts, and Delphi technique research method I want to study change. First, through this study, we would like to examine the opinions of experts through in-depth interviews on the development of artificial intelligence and metaverse technology and the changes in the advertising sector in the post-coronavirus era of civilizational transformation. In addition, the Delphi technique is used to determine how important the change is by future advertising technology area, future advertising media area, future advertising form area, future advertising effect area, future advertising application area, and future advertising process area, and at what point in the future it will change. In addition, we want to study how the future advertising form will change in detail. Also, based on this, we would like to propose a countermeasure for the advertising industry.
Purpose: Underground utility tunnel is facility that is jointly house infrastructure such as electricity, water and gas in city, causing condensation problems due to lack of airflow. This paper aims to prevent electricity leakage fires caused by condensation by detecting whether the control panel door in the underground utility tunnel is open using a deep learning model. Method: YOLO, a deep learning object recognition model, is trained to recognize the opening and closing of the control panel door using video data taken by a robot patrolling the underground utility tunnel. To improve the recognition rate, image augmentation is used. Result: Among the image enhancement techniques, we compared the performance of the YOLO model trained using mosaic with that of the YOLO model without mosaic, and found that the mosaic technique performed better. The mAP for all classes were 0.994, which is high evaluation result. Conclusion: It was able to detect the control panel even when there were lights off or other objects in the underground cavity. This allows you to effectively manage the underground utility tunnel and prevent disasters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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