Martin Kayondo;Junseung You;Jinmyeong Choi;Yunheung Paek
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.310-313
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2024
Rust has gained recognition for its emphasis on and commitment to providing memory safety. However, seamlessly integrating it with Foreign Function Interfaces (FFIs) written in unsafe languages remains a significant challenge towards achieving complete memory safety. To address this challenge, researchers have proposed Foreign Function Isolation as a potential solution, leading to emergence of various approaches in this domain. This paper critically evaluates existing solutions and illuminates the gaps that need to be addressed to realize practical foreign function isolation in Rust.
Researchers and curricula continue to call for proof to serve a central role in learning of mathematics throughout kindergarten to grade 12 and beyond. Despite its prominence and recognition gained during past decades, proof is still a stumbling block for both teachers and students. Research efforts have been made to address issues related to teaching and learning of proof. An area in which such research efforts have been made is analysis of curriculum material (i.e. textbook analysis) with a focus on proof. This study is another research effort in this area of research through investigating the guidance offered in curriculum materials with the following research question: What is the nature (e.g., kinds of content knowledge, pedagogical content knowledge) of guidance is offered for teachers to implement proof tasks in grade 8 geometry textbooks? Results indicate that the guidance offered for proof tasks are concerned more with content knowledge about the content-specific instructional goals than with pedagogical content knowledge which supports teachers in preparing in-class interactions with students to teach proof.
The agricultural reservoir is a critical water supply system in South Korea, providing approximately 60% of the agricultural water demand. However, the reservoir faces several issues that jeopardize its efficient operation and management. To address this issues, we propose a novel deep-learning-based water level recognition model that uses CCTV image data to accurately estimate water levels in agricultural reservoirs. The model consists of three main parts: (1) dataset construction, (2) image segmentation using the U-Net algorithm, and (3) CCTV-based water level recognition using either CNN or ResNet. The model has been applied to two reservoirs G-reservoir and M-reservoir with observed CCTV image and water level time series data. The results show that the performance of the image segmentation model is superior, while the performance of the water level recognition model varies from 50 to 80% depending on water level classification criteria (i.e., classification guideline) and complexity of image data (i.e., variability of the image pixels). The performance of the model can be improved if more numbers of data can be collected.
Due to the digital technology, the TV broadcasting platform is evolving to the digital-TV, which is supporting data broadcasting service. Although the data broadcasting services (i.e., games, wether information, stock trading service) provide rich entertainment to viewers, they make the operation manners of digital-TV so complex that some viewers feel difficulty in using their TV sets. Several researches have been performed to address the problem by improving the functions of EPG such as searching and reserving programs, applying gesture and voice recognition technologies to operating EPG, guiding the design of the EPG's user interface, and developing agents helping EPG to behave intelligently. A research, however, that tries to address the problem that viewers have different familiarities with IT services has not been performed yet. The paper tackles the problem by letting a viewer to choose an EPG configuration (among the several EPG configurations provided by a broadcasting network) and designing an EPG that implements an EPG configuration based on the choice.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.253-260
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2008
This paper is based on the ubiquitous network of telematics technology, equipped with a black box to the car by a unique address given to IPv6. The driver's black box at startup and operation of certification, and the car's driving record handling video signals in real-time sensor signals handling to analyze the records. Through the recorded data is encrypted transmission, and the Ubiquitous network of base stations, roadside sensors through seamless mobility and location tracking data to be generated. This is a file of Transportation Traffic Operations Center as a unique address IPv6 records stored in the database. The car is equipped with a black box used on the road go to Criminal cases, the code automotive black boxes recovered from the addresses and IPv6, traffic records stored in a database to compare the data integrity verification and authentication via secure. This material liability in the courtroom and the judge Forensic data are evidence of the recognition as a highly secure. convenient and knowledge in the information society will contribute to human life.
Seung-Beom Kang;Seung-Gyu Kim;Sae-Yong Park;Tae-ho Im
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.1
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pp.17-27
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2024
Overfishing, climate change, and competitive fishing have led to a continuous decline in fishery production. To address these issues, the Total Allowable Catch (TAC) system has been established, which sets annual catch quotas for individual fish species and allows fishing only within those limits. As part of the TAC system, land-based investigators measure the length and height of fish species at auction markets to calculate the weight and TAC depletion. However, the accuracy of the acquired data varies depending on the skill level of the land-based investigators, and the labor-intensive nature of the work makes it unsustainable. To address these issues, this paper proposes a fish species recognition and length measurement system that automatically measures the length, height, and weight of eight TAC-managed fish species using the camera of a smart pad that can measure the distance to the water surface. This system can help to automate the current labor-intensive work, minimize data loss, and facilitate the establishment of the TAC system.
Digital medical technology is very effective and at the same time faces the challenge of protecting privacy. However, for contact tracking and exposure notification apps in COVID-19 environment, there is always a trade-off between privacy measures and the effectiveness of the app's use. Today, many countries have developed and used contact tracking and exposure notification apps in various forms to prevent the spread of COVID-19, but the suspicion of digital surveillance (digital panopticon) is unavoidable. Therefore, this study aims to identify the factors of personal information infringement and dissatisfaction through text mining analysis by extracting user reviews of "Self-Quarantine Safety Protection" in Korea. As a result of the text mining analysis, we derived four groups, 'Address recognition error', 'Exit warning error', 'Access error', and 'App. program error'. Since 'Address recognition error' and 'Exit warning error' can give the app users a strong perception that they are keeping under surveillanc by the app, transparent management of personal information protection and consent procedures related to personal information collection are required. In addition, if the other two groups are not corrected immediately due to an error in an app function or a program bug, the complaints of users can be maximized and a protest against the monitor can be raised.
A key to a well-performing human activity recognition (HAR) system through machine learning technique is the availability of a substantial amount of labeled data. Collecting sufficient labeled data is an expensive and time-consuming task. To build a HAR system in a new environment (i.e., the target domain) with very limited labeled data, it is unfavorable to naively exploit the data or trained classifier model from the existing environment (i.e., the source domain) as it is due to the domain difference. While traditional machine learning approaches are unable to address such distribution mismatch, transfer learning approach leverages the utilization of knowledge from existing well-established source domains that help to build an accurate classifier in the target domain. In this work, we propose a transfer learning approach to create an accurate HAR classifier with very limited data through the multitask neural network. The classifier loss function minimization for source and target domain are treated as two different tasks. The knowledge transfer is performed by simultaneously minimizing the loss function of both tasks using a single neural network model. Furthermore, we utilize the unlabeled data in an unsupervised manner to help the model training. The experiment result shows that the proposed work consistently outperforms existing approaches.
Han, chang hyun;Shin, sun wha;Ahn, sang woo;Choi, sun mi
The Journal of Korean Medical History
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v.18
no.1
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pp.89-101
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2005
Obejectives : This survey was accomplished to find out how Korean medical doctors think that the recognition regarding the Korean acupuncture method and research direction Methods : The survey questions were developed by the consensus from the professors who major in acupuncture and moxibustion. The questionnaire was given the 2731 Korean medical doctors at the mending education site; In addition, it was given to 793 doctors working at the 105 Korean medical hospitals listed on the National Korean Medical Hospital Associations Address book by postal mail; and also it was given to the 142 public health care Korean medical doctors who attended the conference for the municipal and provincial representatives of the public health service Korean medical doctors. Total of 1277 questionnaires were retrieved out of the 3666 subjects. Results : 1. Eleven hundred eighth seven out of 1277 Korean medical doctors think motion and bone and joint disease which has an effect in acupuncture treatment(92.9%) 2. Nine hundred fourteen out of 1277 Korean medical doctors used "Body acupuncture method"(71.5%) and 902 out of 1277 Korean medical doctors think of the korean acupuncture method which is "Sa Am acupuncture method"(70.6%) 3. Eight hundred forty out of 1277 Korean medical doctors want verification which leads a clinical research to know that acupuncturist have acupuncture and moxibustion treatment(65.7%). Conclusion : Korean medical doctors think motion and bone and joint disease which has an effect in acupuncture treatment Korean medical doctors most used "Body acupuncture method" but think of the korean acupuncture method which is "Sa Am acupuncture method". Korean medical doctors want verification which leads a clinical research to know that acupuncturist have acupuncture and moxibustion treatment.
In this study, we investigated the recognition of the first aid of guard major college students are trained to deal well and flexibly to the situation of unforeseen circumstances, you are trying to present the teaching methods and effective importance of first aid. Analysis of data collected in this study is as follows: The results obtained using the statistical program SPSS18.0. First, education has not been done properly, there is no difference between the average score of people who did not receive the people who received the fact of first aid veritable we are specialized in, the second education systematic is needed, training of first aid has not been properly implemented, problems of education there were many. Third, because there is no difference in the level of knowledge by training institutions of first aid, the places where there is training of first aid, there is no effect on the knowledge level. Therefore, it can be the need training first aid practical to enhance the ability to proactively address the situation of contingencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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