• Smart Structures and Systems
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• 제29권2호
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• pp.375-387
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• 2022

One of the latest teaching strategies is smart classroom teaching. Teaching is carried out with the assistance of smart teaching technologies to improve teacher-student contact, increase students' learning autonomy, and give fresh ideas for the fulfillment of students' deep learning. Computer-based technology has improved students' language learning and significantly motivating them to continue learning while also stimulating their creativity and enthusiasm. However, the difficulties and barriers that many EFL instructors are faced on seeking to integrate information and communication technology (ICT) into their instruction have raised discussions and concerns regarding ICT's real worth in the language classroom. This is a case study that includes observations in the classroom, field notes, interviews, and written materials. In EFL classrooms, both computer-based and non-computer-based activities were recorded and analyzed. The main instrument in this study was a survey questionnaire comprising 43 items, which was used to examine the efficiency of ICT integration in teaching and learning in public schools in Kuala Lumpur. A total of 101 questionnaires were delivered, while each responder being requested to read the statements provided. The total number of respondents for this study was 101 teachers from Kuala Lumpur's public secondary schools. The questionnaire was randomly distributed to respondents with a teaching background. This study indicated the accuracy of utilizing Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) in analyzing the survey results and potential for students to learn English as a foreign language using computers. Also, the usage of foreign language may be improved if real computer-based activities are introduced into the lesson.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1382-1391
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• 2022

화이트박스 암호는 룩업 테이블 안에 키를 안전하게 숨기는 방법으로 메모리 접근 및 수정이 가능한 화이트박스 공격에 대응할 수 있다. 그러나, 룩업 테이블의 크기가 크고 암호화 속도가 느리기 때문에 IoT(Internet of Things) 기기같이 자원이 제한되어 있으면서도 실시간성이 필요한 장치에는 적용이 어렵다. 본 연구에서는 화이트박스 암호가 룩업 테이블 크기 기준으로 암호화를 처리하는 특성을 활용하여 짧은 길이의 평문을 모아서 한 번에 처리하는 방안을 제안한다. Chow와 XiaoLai 방식의 테이블 크기를 각각 720 KB(Kilobytes), 18,000KB로 가정한 제안 방식을 기존 방식과 비교한 결과, 메모리 사용량은 Chow와 XiaoLai 방식에서 평균 약 29.9%, 약 1.24% 감소하였다. 시간 지연도는 15Mbps(Mega bit per second) 이상의 트래픽 로드 속도일 때, Chow와 XiaoLai 방식에서 각각 평균 약 3.36%, 약 2.6% 감소하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권4호
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• pp.135-142
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• 2023

최근에는 디지털 변환이 확대됨에 따라 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드 서비스를 이용하거나 자체 데이터센터를 구축하고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 클라우드 플랫폼에서 데이터를 저장하기 위한 핵심적인 솔루션으로 전세계적으로 이용이 확대되고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 전체 스토리지 자원을 하나의 저장장치와 같이 가상화하여 사용할 수 있고 유연한 Scale-out을 지원하는 장점이 있는 반면에, 가변 크기의 오브젝트 방식으로 인한 디스크의 이용에 불균형이 발생하고, 장애를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 디스크 이용의 불균형 문제를 해결하기 위하여 스토리지의 상태정보를 바탕으로 디스크의 가중치를 최적화하여 오브젝트를 재분배하는 방법에 대하여 제안하고, 그 실험 결과를 제시하였다. 실험을 수행한 결과, 디스크의 최대 이용률이 89%에서 79%로 10%만큼 감소한 것을 확인하였다. 디스크의 이용률을 최적화함으로써 장애를 예방하고, 더 많은 데이터를 균등하게 저장할 수 있어 효율적인 스토리지 이용이 가능할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1773-1793
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• 2023

Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.343-352
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• 2020

Modular integrated construction (MiC) is an innovative construction method where components of a building are manufactured in an offsite factory, trucked to the job site in sections, set in place with cranes, and assembled together to form a whole building. Where circumstances merit, favorable conditions exist and implemented effectively; MiC improves project performance. However, several key factors need to converge during implementation to realize the full benefits of MiC. Thus, a thorough understanding of the factors which are critical to the success of MiC projects is imperative. Drawing on a systematic review of 47 empirical studies, this research identified 25 key success factors (KSFs) for MiC projects. Of these, the five topmost cited KSFs for MiC projects include effective working collaboration and communication among project participants; standardization, optimization, automation and benchmarking of best practices; effective supply chain management; early design freeze and completion; and efficient procurement method and contracting. The study further proposed a conceptual model of the KSFs, highlighting the interdependences of people, processes, and technology-related KSFs for the effective accomplishment of MiC projects. The set of KSFs is practically relevant as they constitute a checklist of items for management to address and deal with during the planning and execution of MiC projects. They also provide a useful basis for future empirical studies tailored towards measuring the performance and success of MiC projects. MiC project participants and stakeholders will find this research useful in reducing failure risks and achieving more desired performance outcomes. One potential impact of the study is that it may inform, guide, and improve the successful implementation of MiC projects in the construction industry. However, the rigor of the analysis and relative importance ranking of the KSFs were limited due to the absence of data.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.361-369
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• 2023

Achieving realistic visual quality while maintaining optimal real-time rendering performance is a major challenge in evolving computer graphics and interactive 3D applications. Normal mapping, as a core technology in 3D, has matured through continuous optimization and iteration. Hybrid normal mapping as a new mapping model has also made significant progress and has been applied in the 3D asset production pipeline. This study comprehensively explores the hybrid normal techniques, analyzing Linear Blending, Overlay Blending, Whiteout Blending, UDN Blending, and Reoriented Normal Mapping, and focuses on how the various hybrid normal techniques can be used to achieve rendering performance and visual fidelity. performance and visual fidelity. Under the consideration of computational efficiency, visual coherence, and adaptability in different 3D production scenes, we design comparative experiments to explore the optimal solutions of the hybrid normal techniques by analyzing and researching the code, the performance of different hybrid normal mapping in the engine, and analyzing and comparing the data. The purpose of the research and summary of the hybrid normal technology is to find out the most suitable choice for the mainstream workflow based on the objective reality. Provide an understanding of the hybrid normal mapping technique, so that practitioners can choose how to apply different hybrid normal techniques to the corresponding projects. The purpose of our research and summary of mixed normal technology is to find the most suitable choice for mainstream workflows based on objective reality. We summarized the hybrid normal mapping technology and experimentally obtained the advantages and disadvantages of different technologies, so that practitioners can choose to apply different hybrid normal mapping technologies to corresponding projects in a reasonable manner.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.39-45
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• 2024

공공분야의 사이버보안관제는 정보시스템 및 정보통신망의 자원 손실이나 정보 침해를 사전에 방지하여 대국민 행정서비스의 안전성을 확보하는 것을 목적으로 한다. 보안관제 체계는 시스템 취약점 분석과 보안시스템 탐지 패턴 최적화를 통한 실시간 탐지, 분석, 대응 및 보고 업무를 수행하는 절차이다. 본 연구는 현재 운영 중인 사이버보안관제센터와 이를 위탁 운영할 수 있는 보안관제 전문업체 간의 수급 미스매치 현황을 객관적으로 파악하고, 실질적, 제도적 개선방안을 도출, 제안하는 것을 목적으로 한다. 향후 공공부문의 보안관제센터 운영이 증가할 것으로 예상되는 점을 고려하여, 보안관제센터 운영 프로세스에 필요한 실무적 보완과 보안관제 전문기관 지정제도 개선에 대한 연구는 근본적이고 시의적절하다. 국가 전략적 산업화 측면에서 지속적인 연구가 필요한 분야이다.

• 미래기술융합논문지
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2024

본 논문은 안드로이드 및 iOS 환경에서 교통약자들이 대중교통을 더 편리하게 이용할 수 있도록 하는 모바일 애플리케이션에 대한 연구를 다루고 있다. 교통약자를 시각, 청각, 또는 기타 제한을 겪는 개인로 정의하며, 이들이 기존 대중교통 애플리케이션에서 마주치는 도전적인 상황을 구체적으로 분석한다. 기존 애플리케이션에서는 교통약자들이 정보에 접근하거나 이동 계획을 세우는 데 어려움을 겪는 경우가 있다. 이에 대응하여, 논문에서는 시각적으로 어려운 사용자를 위한 화면 낭독 지원 및 음성 안내 기능과 같은 특수 기능을 도입하여 교통약자들에게 최적화된 사용자 환경을 제공한다. 이 연구의 목표는 교통약자들이 독립적으로 이동할 수 있도록 지원하는 특화된 모바일 애플리케이션을 개발하는 것이다. 이를 통해 기존의 문제점을 극복하고 교통약자들에게 편의성과 독립성을 제공하여 일상적인 이동에 대한 어려움을 해소하는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.17-22
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• 2023

4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.253-262
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• 2016

본 논문은 경제급전 최적화 문제에 균형-교환 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 모든 발전기를 가능한한 밸브지점으로 운영한다고 가정한다. 초기치로 최대 발전량 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$로 설정하고, 각 발전기의 밸브지점 $v_k$까지 발전량을 감소시켰을 때의 평균 발전단가 $c_i=\frac{F(P_i)-F(P_{iv_k})}{(P_i-P_{iv_k})}$가 최대가 되는 $_{max}c_i$ 발전기 i의 발전량을 밸브지점 발전단가 $P_{iv_k}$로 감소시켰으며, ${\Sigma}P_i-P_d$ > 0이면 $c_i=F(P_i)-F(p_i-1)$의 $_{max}c_i$ 발전기 발전량을 $P_i{\leftarrow}P_i-1$로 감소시켜 ${\Sigma}P_i=P_d$의 균형을 맞추었다. 다음으로, $_{min}\{_{max}(P_i-P_i^{min}),\;_{max}(P_i^{max}-P_i)\}$>${\alpha}{\geq}10$의 범위에 대해 "-10" 간격으로 감소시키는 성인걸음법으로, 10>${\alpha}{\geq}1$ 범위에 대해서는 "-1"의 아기걸음법으로, $P_i=P_i{\pm}{\alpha}$에 대한 $_{max}[F(P_i)-F(P_i-{\alpha})]$>$_{min}[F(P_j+{\alpha})-F(P_j)]$, $i{\neq}j$이면 $P_i=P_i-{\alpha}$, $P_j=P_j+{\alpha}$로 발전량을 교환하는 방법으로 최적화를 수행하였다. 다음으로 ${\alpha}=\text{0.1, 0.01, 0.001, 0.0001$에 대해 미세한 교환을 수행하였다. 동적 경제급전 문제의 시험 사례에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 휴리스틱 알고리즘 최적화 발전비용을 크게 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시켰다.