Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.235-246
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2011
We are living in the era of globalization, convergence of multi technologies and dual service system especially in the cultural, social, political, economical and technical aspects. These waves are making us go beyond Information Society and urge to enter the Smart Society. In the past, we have focused only on creating, proceeding and accumulating vast amount of information. Where as today, we are hoping to be provided with more intellectual, cheep, and converged form with the help of stored information without any space and time constraints. In this thesis, with consideration of the knowledge based society service integration paradigm, we will first look at the concept of Smart Service with various case studies, proposition strategy implementation on Smart Platform by analysing the service the implementing aspect, looking at the roles of each related divisions, and measuring the secure elements etc.
In this paper, we propose heterogeneous lifelog mining model in health big-data platform. It is an ontology-based mining model for collecting user's lifelog in real-time and providing healthcare services. The proposed method distributes heterogeneous lifelog data and processes it in real time in a cloud computing environment. The knowledge base is reconstructed by an upper ontology method suitable for the environment constructed based on the heterogeneous ontology. The restructured knowledge base generates inference rules using Jena 4.0 inference engines, and provides real-time healthcare services by rule-based inference methods. Lifelog mining constructs an analysis of hidden relationships and a predictive model for time-series bio-signal. This enables real-time healthcare services that realize preventive health services to detect changes in the users' bio-signal by exploring negative or positive correlations that are not included in the relationships or inference rules. The performance evaluation shows that the proposed heterogeneous lifelog mining model method is superior to other models with an accuracy of 0.734, a precision of 0.752.
Recently, object recognition technology using computer vision has attracted attention as a technology to replace sensor-based object recognition technology. It is often difficult to commercialize sensor-based object recognition technology because such approach requires an expensive sensor. On the other hand, object recognition technology using computer vision may replace sensors with inexpensive cameras. Moreover, Real-time recognition is viable due to the growth of CNN, which is actively introduced into other fields such as IoT and autonomous vehicles. Because object recognition model applications demand expert knowledge on deep learning to select and learn the model, such method, however, is challenging for non-experts to use it. Therefore, in this paper, we analyze the structure of deep - learning - based object recognition models, and propose a platform that can automatically select a deep - running object recognition model based on a user 's desired condition. We also present the reason we need to select statistics-based object recognition model through conducted experiments on different models.
차세대 네트워크에서 이용자 중심의 융합 서비스를 제공하기 위하여 지식을 보유하고 활용하는 서비스 플랫폼 기술에 대한 연구 동향을 분석한다. 먼저 이용자 중심의 차세대 서비스에 대한 요구사항을 분석하고, 이를 만족시키기 위한 서비스 인프라 및 서비스 사례에 대하여 기술한다. 다음에는 차세대 서비스 인프라를 실현시키는 기술 개발 동향에 대하여 살펴보는데, 기반 기술이 되는 통신 서비스 SOA 기술과 이를 바탕으로 진행되는 국내외의 지식기반 서비스 플랫폼 기술 개발 프로젝트에 대한 현황을 분석한다. 마지막으로는 차세대 통신 서비스 플랫폼을 발전시켜 IT 기반 융합 서비스 플랫폼으로 발전시키려는 비전과 표준화에 대한 최근 동향을 살펴본다.
Cho, Myeongjin;Lee, Ho Jin;Kim, Minseong;Kim, Seon Wook
ETRI Journal
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v.35
no.2
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pp.259-269
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2013
Android has become the most popular platform for mobile devices. However, Android still has critical performance issues, such as "application not responding" errors and hiccups resulting from garbage collection. Many phone vendors have tried to resolve the problems by characterizing and improving the performance. However, there are few insightful performance analysis tools for the Android-based systems. This paper presents AndroScope, which is a performance analysis tool for both the Android platform (Dalvik virtual machine, core libraries, Android libraries, and even Linux kernels) and its applications. To the best of our knowledge, this is the first tool to collect and analyze performance data from all the software layers of the Android-based systems. AndroScope offers a trace mechanism to collect such deep and wide performance data as hardware performance counters, time, and memory usage. In addition, the tool includes TraceBridge, which is a middleware for the fast handling of mass logs. Moreover, AndroScope offers an integrated graphical user interface with the Android software development kit to display a great volume of the detailed performance data.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.162-169
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2022
In an attempt to disseminate modernized Korean traditional housing (Hanok), a ten-year research project was initiated in 2010 by the Korean Government to reduce the construction cost, improve the facility performance, and automate the Hanok construction industry. To meet these objectives, various research areas, including public policies, planning methods, design standards, new building materials, construction standards, maintenance procedures, advanced project management tools, and integrated IT applications have been developed. In addition, comprehensive technologies developed were applied to the ten pilot Hanok buildings to validate the real-world performance as part of the research project. To further facilitate the digital transformation of the Hanok industry by using the research results, it is required to disseminate the developed technologies in an automated and standardized manner. In particular, it is crucial to systematize and manage the interoperability of various technical data and accumulated historical data for different business functions, especially within the highly fragmented industry. In this context, this paper proposes an ontology-based Hanok information dissemination platform to enable industry-wide automated knowledge and information sharing. The system architecture, standardized historical database, and advanced analytics based on ontology web language (OWL) for the Hanok industrialization platform are introduced.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.4
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pp.456-462
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2011
As the ARRA enacted recently in the United States, the interest in EHR systems have been increased in the field of medical industry. The passage of the ARRA presents a program that provides incentives to office-based physicians and hospitals adapting the EHR systems to guarantee interoperability with various medical standards. Thanks to the incentive program, a great number of EHR systems have been developed and lots of office-based physicians and hospitals have adapted the EHR systems certified by CCHIT. Keeping pace with the rapid changes in the market of healthcare, some enterprises try to push in to the United States healthcare market based on the experience acquired by developing EHR systems for hospitals in Korea. However, the developed system must be customized because of the different medical environment between Korea and the United States. In this paper, therefore, we design and develop an integrated EHR platform to guarantee the interoperability between different medical information systems based on medical standard technologies. In the developed platform, an integrated system has been composed by integrating various basic techniques such as data transmission standards and its methods, medical standard terminologies and its usage, and knowledge management for medical decision-making support. Moreover, medical data can be processed electronically by adapting an HL7 interface engine and the terminologies for exchanging medical information and the standardization of medical information. We develop SeniCare, an EHR system for supporting ambulatory care of the office-based physicians, based on the platform, and we verify the usability of the platform by confirming whether SeniCare satisfies the criteria of "meaningful use" issued by CMS or not.
Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Shao, Wenhua;Pathan, Zulfiqar Hussain
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.1
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pp.129-139
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2018
The crowdsourcing software development (CSD) is growing rapidly in the open call format in a competitive environment. In CSD, tasks are posted on a web-based CSD platform for CSD workers to compete for the task and win rewards. Task searching and assigning are very important aspects of the CSD environment because tasks posted on different platforms are in hundreds. To search and evaluate a thousand submissions on the platform are very difficult and time-consuming process for both the developer and platform. However, there are many other problems that are affecting CSD quality and reliability of CSD workers to assign the task which include the required knowledge, large participation, time complexity and incentive motivations. In order to attract the right person for the right task, the execution of action plans will help the CSD platform as well the CSD worker for the best matching with their tasks. This study formalized the task assignment method by utilizing different situations in a CSD competition-based environment in artificial intelligence (AI) planning. The results from this study suggested that assigning the task has many challenges whenever there are undefined conditions, especially in a competitive environment. Our main focus is to evaluate the AI automated planning to provide the best possible solution to matching the CSD worker with their personality type.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.331-337
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2022
Smart learning is augmented with digital, context-aware, and adaptable technologies to encourage students to learn better and faster. To ensure that digital learning is successful and that implementation is efficient, it is critical that the dimensions of digital learning are arranged correctly and that interactions between the various elements are merged in an efficient and optimal manner. This paper builds and discusses a basic framework for smart learning in the digital age, aimed to improve students' abilities and performance in learning. The proposed framework consists of five dimensions: Teacher, Technology, Learner, Digital content, and Evaluation. The Teacher and Learner dimensions operate on two levels: (a) an abstract level to fit in knowledge and skills or interpersonal characteristics and (b) a concrete level in the form of digital devices used by teachers and learners. Moreover, this paper proposes asynchronous online course delivery model. An Arabic smart learning platform has been developed, based on these smart learning core dimensions and the asynchronous online course delivery model, because despite the official status of this language in many countries, there is a lack of Arabic platforms to teach Arabic. Moreover, many non-native Arabic speakers around the world have expressed an interest in learning it. The Arabic digital platform consists of over 70 lessons classified into three competence levels: beginner, intermediate, and advanced, delivered by Arabic experts and Arabic linguists from various Arab countries. The five dimensions are described for the Arabic platform in this paper. Learner dimension is the Arabic and non-Arabic speakers, Teacher dimension is Arabic experts and Arabic linguistics, Technology dimension consists of technology for Arabic platform that includes web design, cloud computing, big data, etc. The digital contents dimension consists of web-based video, records, etc. The evaluation dimension consists of Teachers rating, comments, and surveys.
The world is in the process of a structural change related to ICT convergence knowledge industries. ICT is leading to the creation of new products and services, and is making our lives more convenient, safer, and more efficient. In advanced countries, many studies have been conducted with the goal of developing new business models converged with ICT, and this is also the case in the food industry. Korea possesses world-leading ICT, and if this ICT is applied to the food industry, a world-class new business model can be developed. The u-Food System, which is in the process of development in Korea, is a next-generation food system that can allow food providers, consumers, and distributors to access various types of information about food products, including traceability, distribution, safety, quality, and freshness, and manage this information. It is a future food system that converges ICT, biotechnology and sensing technology with food. Based on the u-Food System, this paper will introduce the status of current smart quality distribution technologies that converge ICT (such as sensor tag, sensor network, LBS, GIS, and CDMA) with food technologies (such as traceability, quality, distribution management) to manage the safety and quality of fresh food in the distribution process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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