Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.83-89
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2012
Natural Vegetation cover, which is very important earth resource, has been significantly altered by humans in some manner. Since this has currently resulted in a significant effect on global climate, various studies on vegetation environment including forest have been performed and the results are utilized in policy decision making. Remotely sensed data can detect, identify and map vegetation cover change based on the analysis of spectral characteristics and thus are vigorously utilized for monitoring vegetation resources. Among various vegetation indices extracted from spectral reponses of remotely sensed data, NDVI is the most popular index which provides a measure of how much photosynthetically active vegetation is present in the scene. In this study, for change detection in vegetation cover, a Multi-layer Perceptron Network (MLPN) as a nonparametric approach has been designed and applied to MODIS/Aqua vegetation indices 16-day L3 global 250m SIN Grid(v005) (MYD13Q1) data. The feature vector for change detection is constructed with the direct NDVI diffenrence at a pixel as well as the differences in some subset of NDVI series data. The research covered 5 years (2006-20110) over Korean peninsular.
As the number of applications using the internet the rapidly increasing incidence of cyber attacks made on the internet has been increasing. In the equipment of L3 DDoS attack detection equipment in the world and incomplete detection of application layer based intelligent. Next-generation networks domestic product in high-performance wired and wireless network threat response techniques to meet the diverse requirements of the security solution is to close one performance is insufficient compared to the situation in terms of functionality foreign products, malicious code detection and signature generation research primarily related to has progressed malware detection and analysis of the research center operating in Window OS. In this paper, we describe the current status survey and analysis of the latest variety of new attack techniques and analytical skills with the latest cyber-attack analysis prejudice the security situation.
This research focused on the strategy consulting of the 'Pankyo Technovalley' for the formation of the innovation clusters The study was performed based on both theoretical study and related qualitative study approaches. Particularly, 'scenario planning' as a foresight method was used for the strategy formulation of the innovation clusters. The major determinants for the success of the formation of the innovation clusters can be summarized as follows; the enhancement of the service of the host institution of clusters, the alignment of the national cluster policy with the strategy of the host institution and the networks of the clusters. In terms of the needs of times, this study regarding the strategy for the formation of the innovation clusters is anticipated to be a good reference for the R&D organizations and technology cluster participants in coming years.
The main aim of this study is a meta-theoretical investigation to explain the current theoretical landscape of social innovation theories and researches. First of all, this paper makes a typology of social innovation based on concepts and sectors of social innovation. Second, in terms of societal innovation, which it is a kind of social innovation systematic approach, this paper draws some implications for social innovation policy. My key argument is that social innovation could be specified in three different sectors, public innovation, market innovation, and social economy innovation. However, all of them have attention to such as improving a quality of life and making society more sustainable, so it can be argued that those different sectors are structured on social innovation altogether with common goals. Finally, in order to activate the social innovation ecosystem, the government has to play a key role as a facilitator to make sustainable networks and a governance of social innovation that is needed to coordinate between different features and roles of social innovation sectors.
The purpose of this study was to typology the integrated care needs of communitydwelling elderly, explore the socio-demographic characteristics of each type, and determine their effects on depression. The secondary data analyses using the 2017 National Survey of the elderly were conducted. The research results are as follows: First, as a result of typology patterns of care needs of the elderly based on the number of chronic diseases, ADL/IADL, dwelling satisfaction, social activities, and social support networks, three clusters were derived; 'low care needs group (LCN), 'high social needs group (HSN)' and 'complex care needs group (CCN)'. Second, compared to HSN, CCN was characterized by older, women, low educational level and urban residence. Third, the level of depression in LCN was lower than that of the HSN, and the depression level of CCN was higher. The practical and policy implications of the results were discussed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.198-205
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2021
For twenty years, in the EU there has been a trend of a lack of maritime infrastructure and a redundance of the road one, which has a negative impact on the economy. The intermodal transport market structure in the EU has not changed over the past ten years. The stability of transport systems due to the lack of changes in the transport market remains under threat, affecting supply chains and networks through the optimization of warehousing and transportation costs. The research methodology is based on a quantitative assessment of cause-and-effect relations between economic growth and transport and logistics in the EU. A statistical analysis of security indicators, intermodal and modal transport, international trade in goods within the EU and in the world trade in goods, the dynamics of GDP of the EU countries, the level of openness of the EU economy, investment and maintenance costs of different modes of transport and infrastructure has been carried out. The results show that in 2000- 2010 there were positive changes in the transport and logistics infrastructure of the EU, which had a positive effect on trade, openness of the economy of the EU, GDP growth. However, at that time, negative effects of environmental impact and the load on road and rail transport were accumulating. Investment in different modes of transport is limited, and technical maintenance and infrastructure maintenance costs form a significant part of GDP of the EU. A slowdown in economic growth leads to budget constraints and infrastructure financing gap. As a result, the freight and passenger intermodal and modal transport market structure remains virtually unchanged. The load on rail and road transport remains stable, despite the reduced level of transport hazards. Transport productivity has declined over the past ten years. Herewith, the intensification of trade and the openness of the EU economies require constant modernization and innovative renewal. The EU policy in this direction remains normative, uncontrolled, which is reflected in investment differences within the EU and maintenance costs.
Recently, research has been actively conducted to utilize blockchain technology in various fields. In particular, blockchain-based smart contracts are applied to various automation systems that require reliability as they have the characteristics of recording data in a distributed ledger environment to verify the integrity and validity of data. However, blockchain does not provide data access control and information security because data is shared among network participants. In this paper, we propose a user dynamic access control mechanism utilizing smart contracts in blockchain environments. The proposed mechanism identifies the user's contextual information when accessing data, allocating the user's role and dynamically controlling the data access range. This can increase the security of the system and the efficiency of data management by granting data access dynamically at the time of user authentication, rather than providing the same services in roles assigned to each user group of the network system. The proposed mechanism is expected to provide flexible authentication capabilities through dynamic data access control by users to enhance the security of data stored within blockchain networks.
This study aimed to apply the principle of the semantic network to a long novel in an attempt to understand the structure of the entire document and the manifested relationships between words and words. The costume expressions in Murakami's novel Norwegian Wood were analyzed based on the characters' symbols, relationships, and personality characteristics. The study identified the symbols of the characters in the novel and the relationship properties between the characters through the Clauset-Newman-Moore clustering algorithm. The descriptions and symbols of the relationships between the characters were identified within the worldview that the author had intended. Further, it was confirmed that the expression of each costume according to the character's personality was also connected to the clue that explained said character. This fusion study is academically significant in that it presents a new methodology for analyzing literary works
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.2
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pp.213-224
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2012
The integrated core network architecture and various mobile subscriber behavior can result in a significant increase of signaling load inside the evolved packet core network proposed by 3GPP in Release 8. Consequently, an authentication signaling analysis can provide insights into reducing the authentication signaling loads and latency, satisfying the quality-of-experience. In this paper, we evaluate the signaling loads in the EPS architecture via analytical modeling based on the renewal process theory. The renewal process theory works well, irrespective of a specific random process (i.e. Poisson). This paper considers various subscribers patterns in terms of call arrival rate, mobility, subscriber's preference and operational policy. Numerical results are illustrated to show the interactions between the parameters and the performance metrics. The sensitivity of vertical handover performance and the effects of heavy-tail process are also discussed.
Korea is pursuing a plan to switch and expand energy sources with a focus on renewable energy with the goal of becoming carbon neutral by 2050. As the instability of energy supply increases due to the intermittent nature of renewable energy, accurate prediction of the amount of renewable energy generation is becoming more important. Therefore, the government has opened a small-scale power brokerage market and is implementing a system that pays settlements according to the accuracy of renewable energy prediction. In this paper, a prediction model was implemented using a statistical model and an artificial intelligence model for the prediction of solar power generation. In addition, the results of prediction accuracy were compared and analyzed, and the revenue from the settlement amount of the renewable energy generation forecasting system was estimated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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