KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.12
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pp.307-314
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2020
The video surveillance service is being widely deployed around our lives and the service stores sensitive data such as video streams in the cloud over the Internet or the centralized data store in an on-premise environment. The main concerning of these services is that the user should trust the service provider how secure the video or data is stored and handled without any concrete evidence. In this paper, we proposed the approach to protecting video by PKI (public key infrastructure) with a blockchain network. The video is encrypted by a symmetric key, then the key is shared through a blockchain network with taking advantage of the PKI mechanism. Therefore, the user can ensure the sensitive data is always kept secure and traceable in its lifecycle.
The purpose of this study is to investigate the applications and possibilities of major programs that provide services using artificial intelligence in mathematics education. For this study, related papers, reports, and materials were collected and analyzed, focusing on materials mostly published within the last five years. The researcher searched the keywords of "artificial intelligence", "artificial intelligence", "AI" and "mathematics education" independently or in combination. As a result of the study, artificial intelligence for mathematics education was mostly supporting learners' personalized mathematics learning, defining it as an auxiliary role to support human mathematics teachers, and upgrading the technology of not only cognitive aspects but also affective aspects. As suggestions, the researcher argued that followings are necessary: Research for the establishment of an elaborate artificial intelligence mathematical system, discovery of artificial intelligence technology for appropriate use to support mathematics education, development of high quality of mathematics contents for artificial intelligence, and the establishment and operation of a cloud-based comprehensive system for mathematics education. The researcher proposed that continuous research to effectively help students study mathematics using artificial intelligence including students' emotional or empathetic abilities, and collaborative learning, which is only possible in offline environments. Also, the researcher suggested that more sophisticated materials should be developed for designing mathematics teaching and learning by using artificial intelligence.
Recently, the seriousness of ultrafine dust and fine dust has emerged as a national disaster, but small and medium-sized cities in provincial areas lack fine dust monitoring stations compared to their area, making it difficult to manage fine dust. Although the computing resources for collecting and processing fine dust data are not large, it is necessary to utilize cloud and private and public data to share data. In this paper, we proposed a small edge computing system that can measure fine dust, ultrafine dust and temperature and humidity and process it to provide real-time control of fine dust and service to the public. Collecting fine dust data and using public and private data to service fine dust ratings is efficient to handle with edge computing using raspberry pie because the amount of data is not large and the processing load is not large. For the experiment, the experiment system was constructed using three sensors, raspberry pie and Thinkspeak, and the fine dust measurement was conducted in northern part of kyongbuk region. The results of the experiment confirmed the measured fine dust measurement results over time based on the GIS data of the private sector.
Objectives: We aimed to compare the external herbal dispensary (EHD) evaluation criteria for pharmacopuncture and the Korea Good Manufacturing Practice (KGMP) sterile medicine standards to contribute to the establishment of quality control criteria for pharmacopuncture. Methods: We obtained the KGMP standards from the Ministry of Food and Drug Safety and the pharmacopuncture certification criteria from the Ministry of Health and Welfare of South Korea. The EHD evaluation items were classified into three categories: facilities, quality control, and validation. The evaluation items were compared with the KGMP sterile medicine criteria to determine their conformance with each other, followed by a discussion among the committee of six experts and their consensus to suggest the items to complement the EHD evaluation criteria. Results: Among the KGMP sterile medicine criteria, 44 were related to the management of the facilities, and 32 pharmacopuncture evaluation items corresponded to these KGMP items (66.7%). Fifty-eight KGMP criteria were related to quality management, and 42 pharmacopuncture evaluation items corresponded to these KGMP items (72.4%). Twentyfive KGMP sterile medicine criteria were related to validation, and 11 pharmacopuncture evaluation items corresponded to these KGMP items (44.0%). Sixteen items under the pharmacopuncture EHD criteria corresponded to the KGMP sterile medicine criteria based on the consent of the experts. Among these, 4 were related to facility management, 6 were related to quality control, and 6 were related to validation. Conclusion: For the safety and quality control of pharmacopuncture, there is a need to select the criteria for the mandatory items among the proposed pharmacopuncture-EHD criteria laws and systems to ensure that the pharmacopuncture materials are produced under the pharmacopuncture-EHD in compliance with the relevant requirements. More studies are needed to secure the safety level of pharmacopuncture materials corresponding to that of conventional medicine.
Othman, Mahfudzah;Zain, Nurzaid Muhd;Paidi, Zulfikri;Pauzi, Faizul Amir
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.12-18
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2021
This paper proposes a framework for the development of the health recommender system, designed to cater COVID-19 symptoms' self-assessment and monitoring as well as to provide recommendations for self-care and medical treatments. The aim is to provide an online platform for Patient Under Investigation (PUI) and close contacts with positive COVID-19 cases in Malaysia who are under home quarantine to perform daily self-assessment in order to monitor their own symptoms' development. To achieve this, three main phases of research methods have been conducted where interviews have been done to thirty former COVID-19 patients in order to investigate the symptoms and practices conducted by the Malaysia Ministry of Health (MOH) in assessing and monitoring COVID-19 patients who were under home quarantine. From the interviews, an algorithm using user-based collaborative filtering technique with Pearson correlation coefficient similarity measure is designed to cater the self-assessment and symptoms monitoring as well as providing recommendations for self-care treatments as well as medical interventions if the symptoms worsen during the 14-days quarantine. The proposed framework will involve the development of the health recommender system for COVID-19 self-assessment and treatments using the progressive web application method with cloud database and PHP codes.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.583-589
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2020
Recently, the utility of UAS (Unmanned Aerial System) for a smart farm using various sensors and ICT (Information & Communications Technology) is expected. In particular, it has proven its effectiveness as an outdoor crop monitoring method through various indices and is being studied in various fields. This study analyzes damage to crops caused by natural disasters and measures the damage area of rice plants. To this end, data is acquired using BG-NIR (Blue Green_Near Infrared Red) and RGB sensors, and image analysis and NDWI (Normalized Difference Water Index) index performed to review crop damage caused by in the rainy season. Also, point cloud data based on image analysis is generated, and damage is measured by comparing data before and after the typhoon through an inspection map. As a result of the study, the growth and rainy season damage of rice was examined through NDWI index analysis, and the damage area caused by typhoon was measured by analysis of the inspection map.
The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.
Kim, Da-Seul;Lim, Kyo-Sun Sunny;Kim, Kwonil;Lee, GyuWon
Atmosphere
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v.30
no.4
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pp.421-437
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2020
The effects of the terminal fall velocity-diameter relationship for raindrops, which is prescribed based on the measurement, on the simulated surface precipitation over Korea during summer season were investigated in our study. Two rainfall cases, 1-month summer precipitation and mesoscale rainfall, have been simulated using the Weather Research and Forecasting (WRF) model. The selected cloud microphysics parameterizations are WRF Single-Moment 5-class (WSM5) and WRF Single-Moment 6-class (WSM6) in the WRF model. The measured terminal fall-diameter relationship for raindrops by Gunn and Kinzer (1949) was applied in both WSM5 and WSM6. The sensitivity experiments with WSM5 and WSM6, applying the measured fall-diameter relationship, presents the different responses in simulated precipitation amount for the 1-month summer precipitation case. Precipitation increases with WSM5, thus enhancing the precipitation statistical skills. However, precipitation decreases with WSM6 leading to the deterioration of precipitation statistical skills. For the mesoscale rainfall case, precipitation increases with both WSM5 and WSM6, which further enhances the positive bias in precipitation amount.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.9
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pp.1209-1214
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2020
With the recent aging age, people's interest in healthy life is increasing. People are causing adult diseases or an increasing number of obese populations due to poor lifestyles, eating habits, and poor physical activity. Accordingly, skin beauty research is being conducted using medical information in the information and communication field. Existing systems have not been able to provide smooth information because they are not expressed in combination with various related measurement items. The system proposed in this paper scans the user's body shape using a 3D scanner and a skin care device, calculates the BMI (Body Mass Index) index using 3D image data, and allows you to view the collected data at a glance. Provide a service system. This will provide the user with the content managed by comparing and providing the continuous body change data. It is expected to be widely used in various U-health and beauty fields.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1330-1336
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2019
As the Fourth Industrial Revolution era began, a variety of devices are running on the cloud. These various devices continue to generate various types of data or large amounts of multimedia data. To handle this situation, a large amount of storage is required, and big data technology is required to process stored data and obtain accurate information. NAS (Network Attached Storage) or SAN (Storage Area Network) technology is typically used to build high-speed, high-capacity storage in a network-based environment. In this paper, we propose a method to construct a mass storage device using Network-DAS which is an extension technology of DAS (Direct Attached Storage). Benchmark experiments were performed to verify the scalability of the storage system with 76 HDD. Experimental results show that the proposed high performance mass storage system is scalable and reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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