Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.119-125
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2006
Distributed Systems can be defined as set of computing resources connected by computer network. One of the most significant techniques in optimization problem domains is parallel genetic algorithms, which are based on distributed systems. Since the status of dynamic network environments such as Internet and mobile computing. can be changed continually, it must not be efficient on the dynamic environments to solve an optimization problem using previous parallel genetic algorithms themselves. In this paper, we propose the effective technique, in which the parallel genetic algorithm can be used efficiently on the dynamic network environments.
Yun, Young-Sun;Park, Jisu;Jung, Jinman;Eun, Seongbae;Cha, Shin;So, Sun Sup
Journal of Korea Multimedia Society
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v.21
no.11
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pp.1305-1316
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2018
Graphical user interface(GUI) has a very important role to interact with software users. However, designing and coding of GUI are tedious and pain taking processes. In many studies, the researchers are trying to convert GUI elements or widgets to code or describe formally their structures by help of domain knowledge of stochastic methods. In this paper, we propose the GUI elements detection approach based on object detection strategy using deep neural networks(DNN). Object detection with DNN is the approach that integrates localization and classification techniques. From the experimental result, if we selected the appropriate object detection model, the results can be used for automatic code generation from the sketch or capture images. The successful GUI elements detection can describe the objects as hierarchical structures of elements and transform their information to appropriate code by object description translator that will be studied at future.
Park, Jinkyun;Jeon, Hojun;Kim, Jaewhan;Kim, Namcheol;Park, Seong Kyu;Lee, Seungwoo;Lee, Yong Suk
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.5
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pp.1297-1306
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2019
Probabilistic safety assessments (PSA) have been used for several decades to visualize the risk level of commercial nuclear power plants (NPPs). Since the role of a human reliability analysis (HRA) is to provide human error probabilities for safety critical tasks to support PSA, PSA quality is strongly affected by HRA quality. Therefore, it is important to understand the underlying limitations or problems of HRA techniques. For this reason, this study conducted a survey among 14 subject matter experts who represent the HRA community of domestic Korean NPPs. As a result, five significant HRA issues were identified: (1) providing a technical basis for the K-HRA (Korean HRA) method, and developing dedicated HRA methods applicable to (2) diverse external events to support Level 1 PSA, (3) digital environments, (4) mobile equipment, and (5) severe accident management guideline tasks to support Level 2 PSA. In addition, an HRA method to support multi-unit PSA was emphasized because it plays an important role in the evaluation of site risk, which is one of the hottest current issues. It is believed that creating such a catalog of prioritized issues will be a good indication of research direction to improve HRA and therefore PSA quality.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.947-950
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2014
The recent APT attacks including cyber terror are caused by a high level of malicious codes and hacking techniques. This implies that essentially, advanced security management is required, from the perspective of 5A. The changes of IT environment are represented by Mobile, Cloud and BYOD. In this situation, the security model needs to be changed, too into the Airport model which emphasizes prevention, and connection, security and integration of functions from the existing Castle model. This study suggested an application method of the risk-based Airport model to the cyber security environment.
VANET (Vehicular Ad-hoc Network) is a mobile Ad-hoc Network which deals with the moving vehicles. VANET supports Intelligent Transport Systems (ITS) which is related to different modes of transport and traffic management techniques. VANETs enabled users to be informed and make them safer. VANET uses IEEE 802.11p standard wireless access protocol for communication. An important and necessary issue of VANET is to design routing protocols. In a network, communication takes place by the use of the routing protocols. There are mainly two types of communications used such as Vehicle to Vehicle (V2V) and Vehicle to Infrastructure (V2I) in VANET. Vehicles can send and receive messages among them and also to and from infrastructure used. In this paper, AODV, DSR and DSDV are compared by analysing the results of simulation on various metrics such as average throughput, instant throughput, packet delivery ratio and residual energy. Findings indicates utilization of AODV and DSR is more applicable for these metrics as compared to DSDV. A network simulator (NS2) is used for simulation.
Recently, deep neural networks (DNNs) are actively used for action control so that an autonomous system, such as the robot, can perform human-like behaviors and operations. Unlike recognition tasks, the real-time operation is essential in action control, and it is too slow to use remote learning on a server communicating through a network. New learning techniques, such as reinforcement learning (RL), are needed to determine and select the correct robot behavior locally. In this paper, we propose an energy-efficient DNN processor with a LUT-based processing engine and near-zero skipper. A CNN-based facial emotion recognition and an RNN-based emotional dialogue generation model is integrated for natural HRI system and tested with the proposed processor. It supports 1b to 16b variable weight bit precision with and 57.6% and 28.5% lower energy consumption than conventional MAC arithmetic units for 1b and 16b weight precision. Also, the near-zero skipper reduces 36% of MAC operation and consumes 28% lower energy consumption for facial emotion recognition tasks. Implemented in 65nm CMOS process, the proposed processor occupies 1784×1784 um2 areas and dissipates 0.28 mW and 34.4 mW at 1fps and 30fps facial emotion recognition tasks.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.610-613
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2013
Vehicular Ad Hoc NETwork (VANET), a subclass of Mobile Ah Hoc NETwork (MANET) has been a tech-buzz for the last couple of decades. VANET, yet not deployed, promises the ease, comfort, and safety to both drivers and passengers once deployed. The by far most important factor in successful VANET application is the data dissemination scheme. Such data includes scheduled beacons that contain whereabouts information of vehicles. In this paper, we aim at regularly broadcasted beacons and devise an algorithm to disseminate the beacon information up to a maximum distance and alleviate the broadcast storm problem at the same time. According to the proposed scheme, a vehicle before re-broadcasting a beacon, takes into account the current vehicular density in its neighborhood. The re-broadcasters are chosen away from the source of the beacon and among the candidate re-broadcasters, if the density in the neighborhood is high, then the candidate rebroadcaster re-broadcasts the beacon with high probability and with low probability, otherwise. We also performed thorough simulations of our algorithms and the results are sound according to the expectations.
As service design becomes more common, various user research methods and tools such as cultural probes and contextual inquiry are being used to grasp the user's experience and needs. These methodologies have the advantage of being able to derive various insights through direct observation and investigation, but have disadvantages in that problems such as time and space constraints, cost occurrence, and delay in the service development process may occur. In addition, it is difficult to conduct actual observations, face-to-face investigations, and interviews due to COVID-19, which has recently spread rapidly around the world. Accordingly, prior to the digitization of cultural probes, I would like to suggest the direction of digital tools. First, after grasping the concept of service design and user research through literature research, the necessity of user research in service design was confirmed. After that, the necessity of digitalizing user research was confirmed by extracting functional elements that could be understood and digitalized about the cultural probes methodology, and analyzing previous studies using existing mobile-based survey techniques. Finally, we confirmed the direction of digital tools through user interviews through cultural probes.
This research is to raise awareness of food safety by designing and supporting a hazard food information notification platform for consumers. To this end, the design was carried out by dividing the process into a data extraction process, an application screen design process, and a CNN-based food inference process. Data was collected through public data APIs and crawling, and it was sent to each activity screen designed for Android studios so that it could be output. As a result, when the platform is executed, information on hazardous food names, registration dates, food classification, manufacturing dates, recovery grades, recovery reasons, recovery methods, company names, barcode numbers, and packaging units can be intuitively and conveniently checked. In addition, CNN-based food inference processes allowed mobile cameras to infer harmful food and applied various quantization techniques such as Dynamic Range, Integer, and Float16 to compare the degree of improvement in inference performance. As a result, the group that applied basic quantization and treated device resources with GPU showed the greatest improvement in inference performance. Through this platform, it is expected that the reliability of food safety will be improved by making it more convenient for consumers to recognize food risks.
Digital transformation is driving so many changes in daily life and industry. The automobile industry is in a similar situation. In some cases, element techniques in areas called metabuses are also being adopted, such as 3D animated digital cockpit, around view, and voice AI, etc. Through the growth of the mobile market, the norm of human-computer interaction (HCI) has been evolving from keyboard-mouse interaction to touch screen. The core area was the graphical user interface (GUI), and recently, the audio user interface (AUI) has partially replaced the GUI. Since it is easy to access and intuitive to the user, it is quickly becoming a common area of the in-vehicle experience (IVE), especially. The benefits of a AUI are freeing the driver's eyes and hands, using fewer screens, lower interaction costs, more emotional and personal, effective for people with low vision. Nevertheless, when and where to apply a GUI or AUI are actually different approaches because some information is easier to process as we see it. In other cases, there is potential that AUI is more suitable. This is a study on a proposal to actively apply a AUI in the near future based on the context of various scenes occurring to improve IVE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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