The stock price reflects people's psychology, and factors affecting the entire stock market include economic growth rate, economic rate, interest rate, trade balance, exchange rate, and currency. The domestic stock market is heavily influenced by the stock index of the United States and neighboring countries on the previous day, and the representative stock indexes are the Dow index, NASDAQ, and S & P500. Recently, research on stock price analysis using stock news has been actively conducted, and research is underway to predict the future based on past time series data through artificial intelligence-based analysis. However, even if the stock market is hit for a short period of time by the forecasting system, the market will no longer move according to the short-term strategy, and it will have to change anew. Therefore, this model monitored Samsung Electronics' stock data and news information through text mining, and presented a predictable model by showing the analyzed results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.764-770
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2019
In this research, text mining techniques were used to analyze the papers related to the "4th Industry". In order to analyze the papers, total of 685 papers were collected by searching with the keyword "4th industry" in Korea Journal Index(KCI) from 2016 to 2019. We used Python-based web scraping program to collect papers and use topic modeling techniques based on LDA algorithm implemented in R language for data analysis. As a result of perplexity analysis on the collected papers, nine topics were determined optimally and nine representative topics of the collected papers were extracted using the Gibbs sampling method. As a result, it was confirmed that artificial intelligence, big data, Internet of things(IoT), digital, network and so on have emerged as the major technologies, and it was confirmed that research has been conducted on the changes due to the major technologies in various fields related to the 4th industry such as industry, government, education field, and job.
Park, Dae-Seo;Bang, Joon-Il;Kim, Hwa-Jong;Ko, Young-Jun
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.11
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pp.11-21
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2018
Research is carried out to categorize voices using Deep Learning technology. The study examines neural network-based sound classification studies and suggests improved neural networks for voice classification. Related studies studied urban data classification. However, related studies showed poor performance in shallow neural network. Therefore, in this paper the first preprocess voice data and extract feature value. Next, Categorize the voice by entering the feature value into previous sound classification network and proposed neural network. Finally, compare and evaluate classification performance of the two neural networks. The neural network of this paper is organized deeper and wider so that learning is better done. Performance results showed that 84.8 percent of related studies neural networks and 91.4 percent of the proposed neural networks. The proposed neural network was about 6 percent high.
The fourth industrial revolution technology focused on the fusion of infrastructure and various advanced technologies related city. Therefore, technical cooperation in various fields of research is essential. In order to activating the fourth industrial revolution technologies, it is necessary to research the state of technology in various fields. Consequently, this paper aims to analysis of domestic and foreign research trends on technology to the fourth industrial revolution using SNA and text mining for web site. We collected text, date data of research paper and report in web site for five years, that is, from January 1st in 2014 to December 31st in 2018. Next, we have deduced the major keywords in public data through analyzing the morphemes. Then we have analyzed the core and related keyword lists through an SNA. In Korea, the focus is on R&D and legal/institutional solution in relation to the fourth industrial revolution technology. On the other hand, in the case of foreign, there was focus on practical technologies for urban services in detail aspects.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.591-593
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2019
LPWA has a small amount of data that can be transmitted at one time, but it can collect a very wide range of information, so it is suitable for gathering information of apartment meter or collecting data intermittently sent from industrial site. However, most of the application studies on LPWA are limited to outdoor, especially LOS environment, so it is difficult to collect information for application to apartment and industrial sites. In this paper, we have measured the communication coverage within the building, which is a NLOS environment, so that LPWA communication can be applied to apartments and industrial sites. For the experiment, LoRa module was created using sx1276, Class A was applied, and the spread factor was changed for each layer. As a result, in case of spreading factor 7 that shows increasing error and losses from the 7 floor, but the in case of spreading factor 12, the data could be seamlessly received even on the 9th floor without error and losses.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.19
no.2
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pp.109-145
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2019
Citizens are becoming providers of weather information through crowdsourcing on the Internet. In Korea and abroad, national weather service organizations and companies are using weather information provided by citizens for weather forecasting. Recently, it is necessary to pay attention to the changes and the current status of the producers of meteorological information in the meteorological field as they are aware of the importance of information management including data in academia. In this paper, first, the present status and problems of the weather observation network constructed by each weather information producer were identified. Second, to confirm the crowdsourcing in the meteorological area, the researchers directly participated in the weather forecasting process through crowdsourcing and analyzed the collection, utilization, and the possibility of weather record information. Third, prospects for the utilization of weather information through crowdsourcing were presented.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.133-139
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2022
Recently, livestock farms in Korea are introducing data-based technologies to improve productivity, such as livestock environment and breeding management, safe livestock production, and animal welfare. In addition, the government has been conducting a smart livestock distribution project since 2017 through the modernization of ICT-based livestock facilities in order to improve the productivity of livestock products and improve the livestock environment as a policy. However, the current smart livestock house has limitations in connection, diversity, and integration between monitoring and control. Therefore, in order to intelligently systemize all processes of livestock with intelligent algorithms and remote control in order to link and integrate various monitoring and control, the Internet of Things, big data, artificial intelligence, cloud computing, and mobile It is necessary to develop a smart livestock system. In this study, domestic and foreign research trends related to smart livestock based on intelligent information technology were introduced and the limitations of domestic application of advanced technologies were analyzed. Finally, future intelligent information technology applicable to the livestock field was examined.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.9
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pp.1259-1265
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2022
Recently, AI, big data, and IoT technologies are being used in various solutions such as fire detection and gas or dangerous substance detection for safety accident prevention. According to the status of occupational accidents published by the Ministry of Employment and Labor in 2021, the accident rate, the number of injured, and the number of deaths have increased compared to 2020. In this paper, referring to the dataset construction guidelines provided by the National Intelligence Service Agency(NIA), the dataset is directly collected from the field and learned with YOLOv4 to propose a collision risk object detection system through object detection. The accuracy of the dangerous situation rule violation was 88% indoors and 92% outdoors. Through this system, it is thought that it will be possible to analyze safety accidents that occur in industrial sites in advance and use them to intelligent platforms research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.11
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pp.3694-3722
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2022
In today's globalized world, there is no transparency in exchanging data and information between producers and consumers. However, these tasks experience many challenges, such as administrative barriers, confidential data leakage, and extensive time delays. To overcome these challenges, we propose a decentralized, secured, and verified smart chain framework using Ethereum Smart Contract which employs Inter Planetary File Systems (IPFS) and MongoDB as storage systems to automate the process and exchange information into blocks using the Tendermint algorithm. The proposed work promotes complete traceability of the product, ensures data integrity and transparency in addition to providing security to their personal information using the Lelantos mode of shipping. The Tendermint algorithm helps to speed up the process of validating and authenticating the transaction quickly. More so in this time of pandemic, it is easier to meet the needs of customers through the Ethermint Smart Chain, which increases customer satisfaction, thus boosting their confidence. Moreover, Smart contracts help to exploit more international transaction services and provide an instant block time finality of around 5 sec using Ethermint. The paper concludes with a description of product storage and distribution adopting the Ethermint technique. The proposed system was executed based on the Ethereum-Tendermint Smart chain. Experiments were conducted on variable block sizes and the number of transactions. The experimental results indicate that the proposed system seems to perform better than existing blockchain-based systems. Two configuration files were used, the first one was to describe the storage part, including its topology. The second one was a modified file to include the test rounds that Caliper should execute, including the running time and the workload content. Our findings indicate this is a promising technology for food supply chain storage and distribution.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.9
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pp.27-35
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2016
Today, with the advance of Information and communication technology, 'Smart, connected' toys, which apply technologies related to IoT (Internet of Things) to traditional toys, are emerging and rapidly growing. This research aims to analyze the tendencies and limitations of smart, connected toys through exploring the representative cases of smart, connected toys based on characteristics of ICBM (Internet of Things, Cloud, Big-data, and Mobile) technology. For this study, we begin by understanding literature research about smart, connected toys and ICBM technology. Then, we extracted the characteristics of ICBM technology for connecting physical and digital environments through investigating cases to which ICBM technologies are applied. Based on the extracted characteristics, the case studies of smart, connected toys were conducted. In this research, we explore the level of ICBM technology application and limitation to smart, connected toys. We expect this research will contribute to providing guidelines for developing smart, connected toys based on the characteristics of the latest technology.
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