Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.10a
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pp.479-482
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2001
IDS has been studied mainly in the field of the detection decision and collecting of audit data. The detection decision should decide whether successive behaviors are intrusions or not, the collecting of audit data needs ability that collects precisely data for intrusion decision. Artificial methods such as rule based system and neural network are recently introduced in order to solve this problem. However, these methods have simple host structures and defects that can't detect transformed intrusion patterns. So, we propose the method using data mining that can retrieve and estimate the patterns and retrieval of user's behavior in the distributed different hosts.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.619-622
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2002
IDS has been studied mainly in the field of the detection derision and collecting of audit data. The detection decision should decide whether successive behaviors are intrusions or not , the collecting of audit data needs ability that collects precisely data for intrusion decision. Artificial methods such as rule based system and neural network are recently introduced in order to solve this problem. However, these methods have simple host structures and defects that can't detect transformed intrusion patterns. So, we propose the method using data mining agent that can retrieve and estimate the patterns and retrieval of user's behavior in the distributed different hosts.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.107-113
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2016
In this paper, by managing the biometric data is changed with the passage of time, a systematic and scientifically propose a framework to increase the bio-vector generation efficiency of the smart health care. Increasing the development of human life as a medicine and has emerged smart health care according to this. Organic and efficient health management becomes possible to generate a vector when the biological domain to the wireless communication infrastructure based on the measurement of the health status and to take action in accordance with the change of the physical condition. In this paper, we propose a framework to create a bio-vector that contains information about the current state of health of the person. In the proposed framework, Bio vectors may be generated by collecting the biometric data such as blood pressure, pulse, body weight. Biometric data is the raw data from the bio-vector. The scope of the primary data can be set to active. As the collecting biometric data from multiple items of the bio-recognition vectors may increase. The resulting bio-vector is used as a measure to determine the current health of the person. Bio-vector generating the proposed framework, it can aid in the efficiency and systemic health of healthcare for the individual.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.4
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pp.515-524
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2022
To effectively collect, manage, and share the maritime traffic information, it is necessary to identify the technology trends concerning this particular information and analyze its current status and problems. Therefore, this study observes the domestic and foreign technology trends involving maritime traffic information while analyzing and summarizing the current status and problems in collecting, managing, and sharing it. According to the data analysis, the problems in the collecting stage are difficulties in collecting visual information from long-distance radars, CCTVs, and cameras in areas outside the LTE network coverage. Notably, this explains the challenges in detecting smuggling ships entering the territorial waters through the exclusive economic zone (EEZ) in the early stage. The problems in the management stage include difficult reductions and expansions of maritime traffic information caused by the lack of flexibility in storage spaces mostly constructed by the maritime transportation system. Additionally, it is challenging to deal with system failure with system redundancy and backup as a countermeasure. Furthermore, the problems in the sharing stage show that it is difficult to share information with external operating organizations since the internal network is mainly used to share maritime transportation information. If at all through the government cloud via platforms such as LRIT and SASS, it often fails to effectively provide various S/W applications that help use maritime big data. Therefore, it is suggested that collecting equipment such as unmanned aerial vehicles and satellites should be constructed to expand collecting areas in the collecting stage. In the management and sharing stages, the introduction and construction of private clouds are suggested, considering the operational administration and information disclosure of each maritime transportation system. Through these efforts, an enhancement of the expertise and security of clouds is expected.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.459-469
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2021
In this paper, a case study of basic data science practice education for field teachers and pre-service teachers was studied. In this paper, for basic data science education, spreadsheet software was used as a data collection and analysis tool. After that, we trained on statistics for data processing, predictive hypothesis, and predictive model verification. In addition, an educational case for collecting and processing thousands of public big data and verifying the population prediction hypothesis and prediction model was proposed. A 34-hour, 17-week curriculum using a spreadsheet tool was presented with the contents of such basic education in data science. As a tool for data collection, processing, and analysis, unlike Python, spreadsheets do not have the burden of learning program- ming languages and data structures, and have the advantage of visually learning theories of processing and anal- ysis of qualitative and quantitative data. As a result of this educational case study, three predictive hypothesis test cases were presented and analyzed. First, quantitative public data were collected to verify the hypothesis of predicting the difference in the mean value for each group of the population. Second, by collecting qualitative public data, the hypothesis of predicting the association within the qualitative data of the population was verified. Third, by collecting quantitative public data, the regression prediction model was verified according to the hypothesis of correlation prediction within the quantitative data of the population. And through the satisfaction analysis of pre-service and field teachers, the effectiveness of this education case in data science education was analyzed.
Pulse is one of the basic diagnostic information of TKM(Traditional Korean Medicine). To quantify and standardize pulse diagnosis, we had collected an amount of clinical data from May 2005 by using newly developed pulse analyzer. But there were many noises in pulse wave according to measuring method, environment, operator and condition of patient. So some data can’t be included for analyzing diagnosis. To reduce noises from measuring pulse and to collect reliable pulse wave data, we made the process map of measuring method and applied six sigma project. With this we can improved the method of measuring pulse wave in collecting clinical data. The project follows a disciplined process of five macro phases: define, measure, analyze, improve and control (DMAIC). A process map and C-E diagram are used to identify process input and output variables. The major input variables are selected by using C&E matrix, and process map is developed by analyzing input variables. And the optimum process conditions are going to be controled to avoid in increasing loss of collecting pulse wave data.
We applied 3-D balancing technique to estimate nationwide travel demand using travel behavior of Toll Collecting System data, socio-economic data in the region, and the data of several organizations connected with travel demand estimation. The results from this study were validated by the indices of RMSE(Root Mean Square Error), TLFD(Trip Length Frequency Distribution). TCS based inter-city average travel to measure of reliability and adequacy of estimated travel demand. Finally, 3-D technique seems to reflect more travel behavior of TCS OD than 2-D technique, but we cannot assert that 3-D technique superior to 2-D technique.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.71-77
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2015
This paper suggested dynamic application framework based data collecting and monitoring technique using wireless sensor network. The development of application for wireless measurement node firmware program integrates with various sensors and performs control. Collecting data of the user application is downloaded from the node onboard process wirelessly. In addition, the user application can change the temperature initial value of the nodes, which enables dynamic sampling of the measurement nodes. Therefore, dynamic sampling control of the nodes can reduce the power consumptions of sensors compared to existing wired data monitoring.
Operational energy is the energy that is used during the occupancy stage of building life cycle. It is associated with relatively longer proportion of infrastructure's service life and can constitute 80-90% of the total energy. Assessing the energy use in buildings is essential since they are significant contributors to energy demand. In this regard, energy performance of buildings has become the focus of many regulations. This paper aimed to review the regulations about the energy performance of buildings during their operational stage in Korea. For energy efficient operation program for existing buildings, governments should implement policies and support voluntary programs that rely on collecting and managing building performance data and using this data to inform public and private-sector operation and maintenance strategies. Implementing these policies and programs requires tools and processes for collecting, curating, managing, analyzing, and publishing this data. Energy assessment tool, that is a data resource management tool that enables to assess energy use across the entire portfolio of buildings, is also required.
Sensory devices have been developed to help people with disabled or weakened sensory functions. Such devices play a role in collecting and transferring data for the five senses (vision, sound, smell, taste, and tactility) and also stimulating nerves. To provide brain or prosthesis devices with more sophisticated senses, hyper sensory devices with a high resolution comparable to or even better than the human system based on individual neuron cells are essential. As for data collecting components, technologies for sensors with higher resolution and sensitivity, and the conversion of algorithms from physical sensing data to human neuron signals, are needed. Converted data can be transferred to neurons that are responsible for human senses through communication with high security, and neural interfaces with high resolution. When communication deals with human data, security is the most important consideration, and intra-body communication is expected to be a candidate with high priority. To generate sophisticated human senses by modulating neurons, neural interfaces should modulate individual neurons, and therefore a high resolution compared to human neurons (~ several tens of um) with a large area covering neuron cells for human senses (~ several tens of mm) should be developed. The technological challenges for developing sensory devices with human and even beyond-human capabilities have been tackled by various research groups, the details of which are described in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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