As 4th industrial revolution has emerged as a hot topic, the blockchain technology capable of enabling super intelligence as a premiere has been an attracting attention. With the interest in blockchains, various platforms using blockchains are emerging. Reflecting this trend, several countries including US, EU, China, and Japan are preparing blockchain and related laws or amending existing laws. In Korea, the platform business based on blockchain is being done, but the related laws are insufficient. In this study, we first present the legal system of the blockchain, examine each component, and then compare the current state of the legal system in US, EU, China, and Japan based on the blockchain legal system. Finally, we propose a brief improvement plan of the legal system for industrial development by commercialization of blockchain. In the future, we would like to study the individual legal system about the blockchain.
Facing the era of intelligence, the demands for changes of e-Government system appears to be rising upon the development of AI, VR, IoT and other new technologies. However, it also comes with the increasing possibility of mobile digital divide among regions, ethnicities and social classes. As the e-Government Service is only available for specific groups, the national government should proactively build an information environment to promote the convenient access and use of e-Government Service comprehensively by all the people. In the light of the sociodemographic characteristics, this study tests whether the difference is statistically significant involving the mobile digital divide between different groups with the analysis of variance, while determining the relationship between the mobile digital divide and the usage intention of e-Government Service through multiple regression analysis. The main findings of this study are as follows. First, there are differences and statistical significance between groups of different ethnicities and regions on accessibility with electronic products and networks. Second, there are obvious differences and statistical significance between groups of different ages, educational levels and ethnicities on the competency and usability of electronic products and networks. Third, the accessibility to electronic products and networks has no effect on the usage intention of e-Government Service, while the competency and usability of electronic products and networks have a strong positive impact on the usage intention of e-Government Service. The author hopes that the research findings of this paper can provide reference suggestions and opinions for bridging the digital divide among regions in China and promoting the popularization of the e-Government Service.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.6
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pp.842-849
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2022
With the development of deep learning technology, there are many cases of using DNNs in embedded systems such as unmanned vehicles, drones, and robotics. Typically, in the case of an autonomous driving system, it is crucial to run several DNNs which have high accuracy results and large computation amount at the same time. However, running multiple DNNs simultaneously in an embedded system with relatively low performance increases the time required for the inference. This phenomenon may cause a problem of performing an abnormal function because the operation according to the inference result is not performed in time. To solve this problem, the solution proposed in this paper first reduces the computation by applying the Tucker decomposition to DNN models with big computation amount, and then, make DNN models run in parallel as much as possible in the unit of hidden layer inside the GPU. The experimental result shows that the DNN inference time decreases by up to 75.6% compared to the case before applying the proposed technique.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.45-52
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2022
A tangible sports game is an exercise game that uses sensors or cameras to track the user's body movements and to feel a sense of reality. Recently, VR indoor sports room systems installed to utilize tangible sports game for physical activity in schools. However, these systems primarily use screen-touch user interaction. In this research, we developed a V-Catch Vision system that uses AI image recognition technology to enable tracking of user movements in three-dimensional space rather than two-dimensional wall touch interaction. We also conducted a usability evaluation experiment to investigate the exercise effects of this system. We tried to evaluate quantitative exercise effects by measuring blood oxygen saturation level, the real-time ECG heart rate variability, and user body movement and angle change of Kinect skeleton. The experiment result showed that there was a statistically significant increase in heart rate and an increase in the amount of body movement when using the V-Catch Vision system. In the subjective evaluation, most subjects found the exercise using this system fun and satisfactory.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.367-373
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2022
As deep learning-based autonomous driving technology develops, artificial intelligence models for various purposes have been studied. Based on these studies, several models were used simultaneously to develop autonomous driving systems. It can occur by increasing hardware resource consumption. We propose a multi-tasks model using a shared backbone to solve this problem. This can solve the increase in the number of backbones for using AI models. As a result, in the proposed lightweight model, the model parameters could be reduced by more than 50% compared to the existing model, and the speed could be improved. In addition, each lane can be classified through lane detection using the instance segmentation method. However, further research is needed on the decrease in accuracy compared to the existing model.
This paper presents an enhancement method of document restoration capability which is robust for security, loss, and contamination, It is based on two methods, that is, encryption and DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network). In order to implement this encryption method, a mathematical model is applied as a spatial frequency transfer function used in optics of 2D image information. Then a method is proposed with optical interference patterns as encryption using spatial frequency transfer functions and using mathematical variables of spatial frequency transfer functions as ciphers. In addition, by applying the DnCNN method which is bsed on deep learning technique, the restoration capability is enhanced by removing noise. With an experimental evaluation, with 65% information loss, by applying Pre-Training DnCNN Deep Learning, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) shows 11% or more superior in compared to that of the spatial frequency transfer function only. In addition, it is confirmed that the characteristic of CC(Correlation Coefficient) is enhanced by 16% or more.
This study analyzed the comments and the replies on internet news related to the presidential election in order to verify whether online discussions are properly conducted. According to Habermas' public sphere theory, discussions is an effort among participants to reach a social consensus through the deliberations that are based on open communications. We propose that if such discussions properly take place through the act of writing in the Internet space, the comments and the replies will show a certain difference in terms of the structure and the content. To validate, this study analyzed more than 40,000 comments collected from Daum News portal site in Korea. The topic of the related news was the presidential election, because it is a topic of which people are highly interested in and that comments are actively running. The result of the t-test and topic modeling result show that all the hypotheses were supported thus we conclude that online discussions properly took places. This study also showed that online comments are not chaotic remarks that relieve people's stresses, but rather an outcome of the deliberation processes moving towards a social consensus.
Because of the development of the 4th industrial technology such as artificial intelligence and the corona situation, the recent university society is rapidly changing. As the college entrance exam environment is also getting seriously difficult, departments and majors are rapidly changing at the university. Therefore, the department of the university needs a curriculum for new majors or convergence majors according to the internal and external environment of the department. However, it is a very difficult and time-consuming task to develop such a curriculum accurately. This paper proposes a curriculum development method and an application case using the National Competency Standards(NCS). The curriculum development method proposed in this paper consists of the traditional three-step method, namely, analysis, design, and development, and NCS is used in each step. This proposed method focused on reducing the time of curriculum development, and an example of curriculum development is presented for the usefulness of the proposed method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1637-1643
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2022
In recent years, the demand for image-processing technology in digital marketing has increased due to the expansion and diversification of the digital market, such as video, security, and machine intelligence. Noise-processing is essential for image-correction and reconstruction, especially in the case of sensitive noises, such as in CT, MRI, X-ray, and scanners. The two main salt and pepper noises have been actively studied, but the details and edges are still unsatisfactory and tend to blur when there is a lot of noise. Therefore, this paper proposes an algorithm that applies a weight-based Euclidean distance equation to the partial mask and uses only the non-noisy pixels that are the most similar to the original as effective pixels. The proposed algorithm determines the type of filter based on the state of the internal pixels of the designed partial mask and the degree of mask deterioration, which results in superior noise cancellation even in highly damaged environments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.7
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pp.869-876
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2021
In the field of music, various AI composition methods using machine learning have recently been attempted. However, most of this research has been centered on Western music, and little research has been done on Korean traditional music. Therefore, in this paper, we will create a data set of Korean traditional music, create a melody using three algorithms based on the data set, and compare the results. Three models were selected based on the similarity between language and music, LSTM, Music Transformer and Self Attention. Using each of the three models, a melody generator was modeled and trained to generate melodies. As a result of user evaluation, the Self Attention method showed higher preference than the other methods. Data set is very important in AI composition. For this, a Korean traditional music data set was created, and AI composition was attempted with various algorithms, and this is expected to be helpful in future research on AI composition for Korean traditional music.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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