The $4^{th}$ industrial revolution has brought innovation in the educational environment. The purpose of this study is to verify the educational effectiveness of smart learning environment especially with the computational thinking. A big data analysis was performed to confirm that computational thinking is the one to prepare the 4th industrial revolution. To teach computational thinking at university, educational design should be careful. This study verified the relationship between improvement of computational thinking ability and major of students with coding education. There was difference in effectiveness of the coding education depending on the major of students, it means students must be guaranteed to be educated by the differentiated coding education for different major. This study extracted factors of computational thinking through literature review. Thirteen research hypotheses were applied for the statistical analysis in R language. It was proved that expectation of class and improvement of abstraction ability and algorithmic thinking ability had mediation effect to the relationship between knowledge acquisition and problem-solving abilities. Based on this study, effectiveness of education can be improved, and it will lead to produce a lot of distinguished students who are ready for the 4th industrial revolution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.5948-5971
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2019
Estimating loss rates with the packet traces captured from some point in the middle of the network has received much attention within the research community. Meanwhile, existing intermediate-point methods like [1] require the capturing system to capture all the TCP traffic that crosses the border of an access network (typically Gigabit network) destined to or coming from the Internet. However, limited to the performance of current hardware and software, capturing network traffic in a Gigabit environment is still a challenging task. The uncaptured packets will affect the total number of captured packets and the estimated number of packet losses, which eventually affects the accuracy of the estimated loss rate. Therefore, to obtain more accurate loss rate, a method of strengthening packet loss measurement from the network intermediate point is proposed in this paper. Through constructing a series of heuristic rules and leveraging the binomial distribution principle, the proposed method realizes the compensation for the estimated loss rate. Also, experiment results show that although there is no increase in the proportion of accurate estimates, the compensation makes the majority of estimates closer to the accurate ones.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.4
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pp.209-233
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2014
This study is to propose an archive management model based on cloud computing for preservation and utilization, as analyzing the characteristic of business model, electronic records and archival system. To achieve the goals this study classifies hardware and software resources by cloud computing models and redesigns business processes based on cloud computing. Adopting cloud computing technology in a central archives management system can be a exemplary case for other archives management systems to improve system and business performance.
In-game cheating by the use of unauthorized software programs has always been a big problem that they can damage in First Person Shooting games, although companies operate a variety of client security solutions in order to prevent games from the cheating attempts. This paper proposes a method for detecting cheaters in FPS games by using game log analysis in a server-side. To accomplish this, we did a comparative analysis of characteristics between cheaters and general users focused on commonly loaded logs in the game. We proposed a cheating detection model by using artificial neural network algorithm. In addition, we did the performance evaluation of the proposed model by using the real dataset used in business.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.92-103
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2021
With the continuous acceleration of economic and social development, people gradually pay attention to their health, improve their living environment, diet, strengthen exercise, and even conduct regular health examination, to ensure that they always understand the health status. Even so, people still face many health problems, and the number of chronic diseases is increasing. Recently, COVID-19 has also reminded people that public health problems are also facing severe challenges. With the development of artificial intelligence equipment and technology, medical diagnosis expert systems based on big data have become a topic of concern to many researchers. At present, there are many algorithms that can help computers initially diagnose diseases for patients, but they want to improve the accuracy of diagnosis. And taking into account the pathology that varies from person to person, the health diagnosis expert system urgently needs a new algorithm to improve accuracy. Through the understanding of classic algorithms, this paper has optimized it, and finally proved through experiments that the combined classification algorithm improved by latent factors can meet the needs of medical intelligent diagnosis.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.367-370
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2022
본 연구는 코로나19 발생 전·후 공공의료를 둘러싼 사회적 인식변화를 뉴스빅데이터를 통해 파악하고자 시도되었다. 뉴스빅데이터는 코로나19 확진자가 처음 발생한 2020년 1월을 기준으로 나누었으며, 코로나19 발생 이전(2018년 1월~2019년 12월, 총 24개월) 40,834건과 코로나19가 발병 이후(2020년 1월~2021년 12월, 총 21개월) 61,761건이었다. 수집된 빅데이터는 R 4.1.1 for Windows를 활용하여 단어 빈도 분석, 연관규칙분석을 실시하였다. 연구결과, 코로나19 발생 전후 뉴스기사에서 공공의료를 둘러싼 핵심어를 비교할 때 코로나19 발생 후에 발생 전보다 큰 폭으로 상승한 단어는 '확산'(664%), '대응'(658%), '의사'(518%), '상황'(504%), '공공병원'(486%), '의료진'(455%), '확충'(324%), '인력'(305%), '어려움'(272%), '정부'(247%)순으로 나타났다. 코로나19 발생 전후 공공의료를 둘러싼 키워드의 연관규칙 분석을 통해서 의료의 패러다임이 일자리 산업에서 감염증 대응을 위한 보건의료로 전환되는 것을 알수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.378-379
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2023
본 연구의 목적은 최근 증가하고 있는 고령 인구를 위해 여러 가지 요인을 고려하여 노인만을 대상으로 하는 여가 만족도를 산출하는 것이다. 노인의 여가 만족도에 영향을 주는 요인으로 '여가시설', '노인 인구', '노인 건강', '노인 소득'을 산정하였다. 해당 요인들에 가중치를 분배하여 산정하기 위한 방법으로 PCA와 선형회귀를 사용하였다. 위 과정을 통해 제작된 노인 여가 만족도 지표에 인자값을 투입하여 자치구별로 노인 여가 만족도 점수를 산출하였고, 스코어 카드를 통해 현황을 살펴보았다. 본 연구는 산출된 각 자치구별 여가 만족도 점수와 인자에 해당하는 점수를 파악하여, 여가만족도가 낮은 지역들의 취약 분야를 파악하고 취약 분야를 중점으로 여가 만족도를 개선해나갈 것을 제안한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.5
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pp.77-82
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2023
Intelligence Home and Home Automation, which attracted attention before Smart Home, caused inconvenience to users by focusing on applying cutting-edge technologies to homes, and failed to popularize them due to lack of unemployment efficiency. However, with the 4th Industrial Revolution, various services using technologies related to big data, artificial intelligence, and the Internet of Things are increasing, and the rate of smart home services that operate, manage, and automate products at home is gradually increasing. In line with this trend, this paper implements a program app that can connect, manipulate, and manage products using MQTT server, Django web framework, and WIFI communication module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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