Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.5
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pp.103-115
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2014
Mobile-Office is the IT office that enables people handle their business anywhere and anytime without going to head office. It has propagated rapidly in domestic and foreign companies as the users who use mobile terminal such as smartphone have increased sharply. Mobile-Office is emerging as a new way of conducting business. It requires business environment to be changed to improve business efficiency, as fast-growing mobile-based economies emerges. Small and medium-sized companies's utilization ability for advanced IT technology is insufficient, and limitations exist on capacity of building and investment. They need different development methodologies and utilization methods. The purpose of this study is not only to consider the previous business environment problem on accessibility, mobility, effectiveness, complexity and consolidation, but to search more efficient methods for introducing applications to utilize various smart devices and websites with minimum investment in R&D.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.31
no.1
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pp.137-162
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2020
As the core task was selected in the 3rd Comprehensive Library Advancement Plan, 'Reinforcement of programs and services to strengthen future citizens' capacity required in the Fourth Industrial Revolution', the customized curation service of the library using artificial intelligence technology has recently been in the spotlight. The purpose of this study is to find out how the customized curation service affects the relationship between the library and the user. As a result, the library curation service was proved to have a statistically significant effect on user satisfaction and reliability. Satisfaction and reliability were also found to have a positive effect on library revisit, word of mouth intention, increased use, and new service intention. The results of this study can be used as basic data for the development and the operation of customized curation services based on user demand surveys, and could further contribute to enhancing the status of public libraries in Korea by mproving the competitiveness of libraries in the future society.
With the development of ICT technology, the game industry is growing rapidly. However, due to the excessive play of the game, there are cases where normal life is difficult. It is necessary to study the diagnosis and countermeasures against such game addiction. This paper study a system for diagnosing game addiction based on game usage information of game users. In order to develop a game addiction diagnostic system, this study classifies game addiction and abuse users and collects and models log information in real game environment. In addition, the addiction and good use model of game users was used as a knowledge to diagnose the addiction of new game users. Through the experiment, we could confirm the meaningful results. Also, according to the result of the diagnosis, the service such as SMS and reporting was suggested.
In this paper, we suggest user authentication and authorization system for internet banking by face recognition. The system is one of Biometrics technology to verify and authorize personnel identification and is more unobtrusive than the other technologies, because they use physiological characteristics such as fingerprint, hand geometry, iris to their system that people have to touch it. Also, the face recognition system requires only a few devices such as a camera and keypad, so it is easy to apply it to the real world. The face recognition algorithms open to the public are separated by their analysis method differ from what characteristic of the human face use. There are PCA (principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis). Among these, physiological data of encrypted form is translated utilizing PCA which is the most fundamental algorithm that analyze face feature, and we suggests design method of user authentication system that can do send-receive fast and exactly.
Overall, accuracy as a performance measure does not fully consider modular accuracy: the accuracy of classifying 1 (or true) as 1 is not same as classifying 0 (or false) as 0. A smarter classification algorithm would optimize the classification rules to match the modular accuracies' goals according to the nature of problem. Correspondingly, smarter algorithms must be both more generalized with respect to the nature of problems, and free from decretization, which may cause distortion of the real performance. Hence, in this paper, we propose a novel vertical boosting algorithm that improves modular accuracies. Rather than decretizing items, we use simple classifiers such as a regression model that accepts continuous data types. To improve the generalization, and to select a classification model that is well-suited to the nature of the problem domain, we developed a model selection algorithm with smartness. To show the soundness of the proposed method, we performed an experiment with a real-world application: predicting the intellectual properties of e-transaction technology, which had a 47,000+ record data set.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.10
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pp.251-258
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2018
Ransomware, a malicious software that requires a ransom by encrypting a file, is becoming more threatening with its rapid propagation and intelligence. Rapid detection and risk analysis are required, but real-time analysis and reporting are lacking. In this paper, we propose a ransomware infection detection system using social big data mining technology to enable real-time analysis. The system analyzes the twitter stream in real time and crawls tweets with keywords related to ransomware. It also extracts keywords related to ransomware by crawling the news server through the news feed parser and extracts news or statistical data on the servers of the security company or search engine. The collected data is analyzed by data mining algorithms. By comparing the number of related tweets, google trends (statistical information), and articles related wannacry and locky ransomware infection spreading in 2017, we show that our system has the possibility of ransomware infection detection using tweets. Moreover, the performance of proposed system is shown through entropy and chi-square analysis.
The image quality measure is an important issue in the image processing. Several methods which measure the image quality have been proposed and these are based on the mathematical point of view. However, there is difference between the mathematicalmeasure and the measure based on the human visual system and a new measure has to be proposed because the final target of the image is a human visual system In this paper, a statistical image quality measure which is considered the human visual feature was suggested. The human visual system is using the global quality of the image and the local quality of the image and the local quality is more important to human visual system. In this paper, the image divided into several segments and the image qualities were calculated respectively. After then, the statistical method using scoring was applied to the image qualities. The result of the image quality measure was similar to the result of measure based on the human visual system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1176-1182
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2021
Recently, with the development of artificial intelligence and IoT technology, automation, and unmanned work are progressing in various fields, and the importance of image processing, which is the basis of AI object recognition, is increasing. In particular, in systems that require detailed data processing, noise removal is used as a preprocessing step, but the existing algorithm does not consider the noise level of the image, so it has the disadvantage of blurring in the filtering process. Therefore, in this paper, we propose a modified Gaussian filter that determines the weight by determining the noise level of the image. The proposed algorithm obtains the noise estimate for the AWGN of the image using quadtree segmentation, determines the Gaussian weight and the pixel weight, and obtains the final output by convolution with the local mask. To evaluate the proposed algorithm, it was simulated compared to the existing method, and superior performance was confirmed compared to the existing method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.861-868
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2019
Various server-based services such as big data, IoT and artificial intelligence have been made online. As a result, the demand for IDC to support stable server operation is increasing. IDC is a server-based facility with a stable line and power supply facility that manages 20 to 30 servers in an efficiently separated rack-level subnetwork. Here, we need a way to efficiently manage servers security, firewall, and traffic on a rack-by-rack basis. Including traffic shaping capabilities that control routers, firewalls, IPS, and line speeds, as well as VPN technology, a recent interest. If three or five kinds of commercial equipment are adopted to support this, it may be a great burden to the management cost as well as the introduction cost. Therefore, in this paper, we propose a method to implement the five functions in one rack-unit small integrated security router. In particular, IDC intends to integrate traffic shaping and IPS, which are essential technologies, and to propose the utility accordingly.
This study was designed to analyze trends in the entire convergence research beyond academic research through social media big data analysis at a time when interdisciplinary convergence research is emphasized along with the fourth industrial revolution. For this purpose, about 150,000 cases of texts and titles were acquired for about 10 years from January 2009 to September 2018 in connection with the convergence research in social media, and word cloud and network analysis were conducted. As a results, the research fields that were actively conducted for each period were eco-tech in 2009 and 2010, smart technology in 2011 and 2012, information and communication in 2013 and 2014, robots in 2015 and 2016, and artificial intelligence in 2017 and 2018. Also, the research areas that have been consistently conducted for about 10 years are culture, design, chemistry, nanotechnology, biotechnology, robot, IT, and information and communication. Since this study identifies trends in convergence research over time, it can be helpful to researchers who are planning convergence research direction by understanding the trends of convergence research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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