KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.3984-3996
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2014
Mobile social network can be seen as a specific application of the DTN (Delay Tolerant Network), in which the information propagation can be impacted by many social behaviors of the nodes. For a specific node, its social behaviors are various. For example, the node may not be interested in the information before receiving it and may also discard the information after getting it. On the other hand, people are more willing to forward the message to his friends. These interactive behaviors between nodes can be seen as social behaviors. It is easy to see that the impact of the social behaviors is related to the social ties, which can be manifested by the structure of the social network. State of the art works often simply assumes that the social networks can be divided into some communities. At present, some works find that the structure of some social networks is scale-free. To overcome this problem, this paper proposes a theoretical model to evaluate the impact of above social behaviors in the DTN-like scale-free network. Simulation shows the accuracy of the model. Numerical results show that both social behaviors and scale-free character have significant impact on information propagation. Moreover, the impact of social behaviors is related to the scale-free character of the networks.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.5
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pp.3210-3219
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2015
This study attempts to search for potential users of patents developed by public research institutes, emphasizing the importance of identifying potential users for successful technology marketing. On the basis of the theoretical argument that technological development show path-dependence, we analyzed patent citation network of a technology developed by a Korean public research institute to achieve the purpose of this research. The result shows that the potential users identified from our method are different from the institute's initial expectation. Therefore, we argue that the method using patent citation network is useful and effective for public research institutes' technology marketing. Lastly we suggest a new framework for technology marketing process in public research institutes.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.539-544
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2021
The tactical data link is a military data network to improve the ability to recognize battlefield situations. The ROK military is promoting the tactical data link performance improvement programs. Tactical data link is essential to combine and integrate various platforms, sensor data, and command and control (C2) systems. Therefore, the research on related technical fields is required. However, the tactical data link has not disclosed detailed technical information due to the characteristics of military operation. In this paper, we propose a data-based automated analysis methodology using intellectual property information to understand the technology trend of tactical data link. In this paper, data related to intellectual property is automatically collected and pre-processed, and analyzed in terms of time series. In addition, the current status of each institution of patent technology information was generated, and the process of identifying key-researchers through network analysis was presented with providing results of our approach in this paper.
It has been pointed out as a limitation that the rank of some efficient DMUs(decision making units) cannot be discriminated due to the relativity nature of efficiency measured by DEA(data envelopment analysis), comparing the production structure. Recently, to solve this problem, a DEA-SNA(social network analysis) model that combines SNA techniques with data envelopment analysis has been studied intensively. Several models have been proposed using techniques such as eigenvector centrality, pagerank centrality, and hypertext induced topic selection(HITS) algorithm, but DMUs that cannot be ranked still remain. Moreover, in the process of extracting latent information within the DMU group to build effective network, a problem that violates the basic assumptions of the DEA also arises. This study is meaningful in finding the cause of the limitations by comparing and analyzing the characteristics of the DEA-SNA model proposed so far, and based on this, suggesting the direction and possibility to develop more advanced model. Through the results of this study, it will be enable to further expand the field of research related to DEA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.476-496
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2018
With the advancement and deployment of wireless communication techniques, wireless body area network (WBAN) has emerged as a promising approach for e-healthcare that collects the data of vital body parameters and movements for sensing and communicating wearable or implantable healthful related information. In order to avoid any possible rancorous attacks and resource abuse, employing lightweight ciphers is most effective to implement encryption, decryption, message authentication and digital signature for security of WBAN. As a typical lightweight cryptosystem with an extended sponge function framework, the PHOTON family is flexible to provide security for the RFID and other highly-constrained devices. In this paper, we propose a differential fault analysis to break three flavors of the PHOTON family successfully. The mathematical analysis and simulating experimental results show that 33, 69 and 86 random faults in average are required to recover each message input for PHOTON-80/20/16, PHOTON-160/36/36 and PHOTON-224/32/32, respectively. It is the first result of breaking PHOTON with the differential fault analysis. It provides a new reference for the security analysis of the same structure of the lightweight hash functions in the WBAN.
Purpose: As most defense technologies are classified as confidential, the corresponding International Patent Classifications (IPCs) require special attention. Consequently, the list of defense-related IPCs has been managed by the government. This paper aims to evaluate the defense-related IPCs and propose a methodology to revalidate and improve the IPC classification scheme. Methods: The patents in military technology and their corresponding IPCs during 2009~2020 were utilized in this paper. Prior to the analysis, patents are divided into private and public sectors. Social network analysis was used to analyze the convergence structure and central defense technology, and association rule mining analysis was used to analyze the convergence pattern. Results: While the public sector was highly cohesive, the private sector was characterized by easy convergence between technologies. In addition, narrow convergence was observed in the public sector, and wide convergence was observed in the private sector. As a result of analyzing the core technologies of defense technology, defense-related IPC candidates were identified. Conclusion: This paper presents a comprehensive perspective on the structure of convergence of defense technology and the pattern of convergence. It is also significant because it proposed a method for revising defense-related IPCs. The results of this study are expected to be used as guidelines for preparing amendments to the government's defense-related IPC.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.491-494
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2006
Kalman filtering (KF) is hard to be applied to the SINS (Strap-down Inertial Navigation System)/RDSS (Radio Determination Satellite Service) integrated navigation system directly because the time delay of RDSS positioning in active mode is random. BP (Back-Propagation) Neuron computing as a powerful technology of Artificial Neural Network (ANN), is appropriate to solve nonlinear problems such as the random time delay of RDSS without prior knowledge about the mathematical process involved. The new algorithm betakes a BP neural network (BPNN) and velocity feedback to aid KF in order to overcome the time delay of RDSS positioning. Once the BP neural network was trained and converged, the new approach will work well for SINS/RDSS integrated navigation. Dynamic vehicle experiments were performed to evaluate the performance of the system. The experiment results demonstrate that the horizontal positioning accuracy of the new approach is 40.62 m (1 ${\sigma}$), which is better than velocity-feedback-based KF. The experimental results also show that the horizontal positioning error of the navigation system is almost linear to the positioning interval of RDSS within 5 minutes. The approach and its anti-jamming analysis will be helpful to the applications of SINS/RDSS integrated systems.
Neurons-on-a-Chip technology has been developed to provide diverse in vitro neuro-tools to study neuritogenesis, synaptogensis, axon guidance, and network dynamics. The two core enabling technologies are soft-lithography and microelectrode array technology. Soft lithography technology made it possible to fabricate microstamps and microfluidic channel devices with a simple replica molding method in a biological laboratory and innovatively reduced the turn-around time from assay design to chip fabrication, facilitating various experimental designs. To control nerve cell behaviors at the single cell level via chemical cues, surface biofunctionalization methods and micropatterning techniques were developed. Microelectrode chip technology, which provides a functional readout by measuring the electrophysiological signals from individual neurons, has become a popular platform to investigate neural information processing in networks. Due to these key advances, it is possible to study the relationship between the network structure and functions, and they have opened a new era of neurobiology and will become standard tools in the near future.
In this paper, we collected the articles related to artificial intelligence among SCI(E) journals published by Korean authors in 'Web of Science' and conducted frequency analysis and keyword network analysis. As a result of the analysis, the artificial intelligence thesis showed an average growth of about 10% per year, but the relative ratio decreased. As time went on, we could confirm that there is a lot of practical and applied research in artificial intelligence research. Unlike the US 'National Strategy for Artificial Intelligence Research and Development,' the field of research in Korea was focused on local and technical aspects. Therefore, Korea should go beyond the theoretical and technical iterations of artificial intelligence, and research should be carried out to present a comprehensive future direction.
The principal context of this research is the approach to an artificial neural network algorithm which solves multivariable nonlinear equation systems by estimating the state of line power flow. First a dynamical neural network with feedback is used to find the minimum value of the objective function at each iteration of the state estimator algorithm. In second step a two-layer neural network structures is derived to implement all of the different matrix-vector products that arise in neural network state estimator analysis. For hardware requirements, as they relate to the total number of internal connections, the architecture developed here preserves in its structure the pronounced sparsity of power networks for which state the estimator analysis is to be carried out. A principal feature of the architecture is that the computing time overheads in solution are independent of the dimensions or structure of the equation system. It is here where the ultrahigh-speed of massively parallel computing in neural networks can offer major practical benefit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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