Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.41-43
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2021
Robot Operating System (ROS) has been a prominent and successful framework used in robotics business and academia.. However, the framework has long been focused and limited to navigation of robots and manipulation of objects in the environment. This focus leaves out other important field such as speech recognition, vision abilities, etc. Our goal is to take advantage of ROS capacity to integrate additional libraries of programming functions aimed at real-time computer vision with a depth-image camera. In this paper we will focus on the implementation of an upgraded vision with the help of a depth camera which provides a high quality data for a much enhanced and accurate understanding of the environment. The varied data from the cameras are then incorporated in ROS communication structure for any potential use. For this particular case, the system will use OpenCV libraries to manipulate the data from the camera and provide a face-detection capabilities to the robot, while navigating an indoor environment. The whole system has been implemented and tested on the latest technologies of Turtlebot3 and Raspberry Pi4.
In this study, two standard specifications such as GML (Geography Markup Language) from OGC (Open Geo-spatial Consortium, Inc.) and X3D (extensible 3D) from Web3D consortium were dealt with for a web-based 3D urban application without using commercialized tools. In the first step of this study, DEM (Digital Elevation Model) and 3D GIS data sets were converted to GML structure with attribute schema. Then, these GML elements were projected onto a common coordinate system, and they were converted to the X3D format for visualization on web browser. In this work, a 3D urban data model, as a simple framework model, is extended to a framework model having further detailed information, depending upon application levels. Conclusively, this study is to demonstrate for practical uses of GML and X3D in 3D urban application and this approach can be applied to other application domains regarding system integrators and data sharing communities on distributed environments.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.2
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pp.81-88
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2016
Machine-to-Machine (M2M) communication provides each component (machine) with access to Internet, evolving into the IoT technology. IoT is a trend where numbers of devices provide the communication service, using the Internet protocol. As spreading the concept of IoT(Internet of Things), various objects become home information sources. According to the wide spread of various devices, it is difficult to access data on the devices with unified manners. Under this environment, security is a critical element to create various types of application and service. In this paper propose the inter-device authentication and Centralized Remote Security Provisioning framework in Open M2M environment. The results of previous studies in this task is carried out by protecting it with the latest information on M2M / IoT and designed to provide the ultimate goal of future M2M / IoT optimized platform that can be integrated M2M / IoT service security and security model presents the information.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.286-289
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2020
정보통신 기술의 발달로 무분별한 사이버 공격에 노출되어 있기 때문에 정보보안의 기술이 중요해지고 있다. 이중 침입 탐지 시스템은 방화벽과 더불어 시스템 및 네트워크 보안을 위한 대표적인 수단으로, 현재까지 네트워크 기반인 NIDS와 호스트 기반인 HIDS에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 이러한 침입 탐지에 대한 CTI(Cyber Threat Intelligence)를 공유하기 위해 다양한 CTI 프레임워크를 사용하여 CTI 정보를 공유하는 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 CVE기반의 OpenIOC와 Snort 및 OSSEC에서 생성된 Raw Data를 결합하여 새로운 CTI 프레임 워크를 제안한다. 제안된 시스템을 테스트하기 위해서는 CVE 분석을 기반으로한 Kali Linux로 공격을 진행한다, 이를 통해 생성된 데이터는 시간이 지남에 따라 축적된 데이터를 저장 및 검색을 위해 대규모 분산 처리 시스템과도 결합이 필요할 것으로 예상되며 추후 딥러닝 기술을 활용하면 지능형 지속 위협을 분석하는데 용이할 것으로 예상된다.
Quality performance information has been regarded as a significant step toward managing public performance. Although a correlation between the quality of information and its actual usage among managers in high-accountability policy areas has been found, quality performance information has not been properly provided to practitioners. This study takes an Institutional Analysis and Development approach to assess an appropriate institutional framework that facilitates state agencies and academics to coproduce this information. Based on a conceptual framework, we analyze a public information system of the Workforce Data Quality Initiative in Ohio and carry out a content analysis with NVIVO. It is found that arrangements that can manage the incentive dynamic in this process may help to align heterogeneous stakeholders in a mutually supportive fashion. Also, the research agenda and information resulted from being coproduced for management and academic purposes, simultaneously. This use of administrative data sheds light on how quality performance information can be coproduced under an appropriate institutional arrangement between administration and research communities. It is suggested that accessibility to the information system among various stakeholders should be improved.
Kim, Hyoung-Do;Park, Chan-Kwon;Yum, Ji-Hwan;Lee, Sung-Hoon
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.14
no.2
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pp.117-127
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2007
Using an exchange standard, we can design an open architecture for the interchange of decision models and data. XML (eXtensible Markup Language) provides a general framework for creating such a standard. Although XML -based model representation languages such as OOSML were proposed, they are partly limited in expression capability, flexibility, generality, etc. This paper proposes a new method for expressing and sharing decision models and data based on XBRL (eXtensible Business Reporting Language), which is a XML language specialized in business reporting. We have developed a XBRL taxonomy for decision models with the concepts and relationships of a representative modeling framework, SM (Structured Modeling). The method allows for expressing data as well as decision models in a consistent and flexible manner. Diverse dependencies between components of SM models can also be affluently expressed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.67-74
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2019
In this paper, we design and implement an analytics platform based on bulk cargo DTG data for crackdown on overloaded trucks. DTG(digital tachograph) is a device that stores the driving record in real time; that is, it is a device that records the vehicle driving related data such as GPS, speed, RPM, braking, and moving distance of the vehicle in one second unit. The fast processing of DTG data is essential for finding vehicle driving patterns and analytics. In particular, a big data analytics platform is required for preprocessing and converting large amounts of DTG data. In this paper, we implement a big data analytics framework based on cargo DTG data using Spark, which is an open source-based big data framework for crackdown on overloaded trucks. As the result of implementation, our proposed platform converts real large cargo DTG data sets into GIS data, and these are visualized by a map. It also recommends crackdown points.
Recently, an increasing number of embedded processors such as ARM Mali begin to support GPGPU programming frameworks, such as OpenCL. Thus, GPGPU technologies that have been used in PC and server environments are beginning to be applied to the embedded systems. However, many embedded systems have different architectural characteristics compare to traditional PCs and low-power consumption and real-time performance are also important performance metrics in these systems. In this paper, we implement a parallel AES cryptographic algorithm for a modern embedded GPU using OpenCL, a standard parallel computing framework, and compare performance against various baselines. Experimental results show that the parallel GPU AES implementation can reduce the response time by about 1/150 and the energy consumption by approximately 1/290 compare to OpenMP implementation when 1000KB input data is applied. Furthermore, an additional 100 % performance improvement of the parallel AES algorithm was achieved by exploiting the characteristics of embedded GPUs such as removing copying data between GPU and host memory. Our results also demonstrate that higher performance improvement can be achieved with larger size of input data.
Although open innovation (OI) has been an important research theme for over a decade, its theoretical framework has been relatively under-researched. As OI involves a wide range of innovation activities, a firm's capacities in the use of the various firm resources play a critical role in OI implementation. However, it is unclear how they affect firms' performances for little is known of OI capacities. Based on a theoretical framework derived from the literature, this study looks into the relationships between six OI capacities (inventive, absorptive, transformative, connective, innovative, and desorptive) and financial performance using the Korean Innovation Survey (KIS) 2008 data. The research model was tested using structural equation modelling (SEM) while potential differences in capacities between different firm groups were also investigated. The results indicate that 1) OI capacities are significantly associated with firms' financial performance; 2) capacities are highly correlated with one another; and 3) some capacities are differently configured between different types of firms. Findings suggest that policy makers should pay more attention to helping firms enhance OI capacities and attempt to develop relevant policies in order to complement inadequate capacities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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