Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.3
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pp.411-422
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2021
The autonomous driving system mounted on the unmanned vehicle recognizes the external environment through several sensors and derives the optimum control value through it. Recently, studies on physical level attacks that maliciously manipulate sensor data by performing signal-injection attacks have been published. signal-injection attacks are performed at the physical level and are difficult to detect at the software level because the sensor measures erroneous data by applying physical manipulations to the surrounding environment. In order to detect a signal-injection attack, it is necessary to verify the dependability of the data measured by the sensor. As so far, various methods have been proposed to attempt physical level attacks against sensors mounted on autonomous driving systems. However, it is still insufficient that methods for defending and detecting the physical level attacks. In this paper, we demonstrate signal-injection attacks targeting MEMS sensors that are widely used in unmanned vehicles, and propose a method to detect the attack. We present a signal-injection detection model to analyze the accuracy of the proposed method, and verify its effectiveness in a laboratory environment.
With the development of information technology, the size of insurance fraud is increasing rapidly every year, and the method is being organized and advanced in conspiracy. Although various forms of prediction models are being studied to predict and detect this, insurance-related information is highly sensitive, which poses a high risk of sharing and access and has many legal or technical constraints. In this paper, we propose a machine learning insurance fraud prediction model based on blockchain, one of the most popular technologies with the recent advent of the Fourth Industrial Revolution. We utilize blockchain technology to realize a safe and trusted insurance information sharing system, apply the theory of social relationship analysis for more efficient and accurate fraud prediction, and propose machine learning fraud prediction patterns in four stages. Claims with high probability of fraud have the effect of being detected at a higher prediction rate at an earlier stage, and claims with low probability are applied differentially for post-reference management. The core mechanism of the proposed model has been verified by constructing an Ethereum local network, requiring more sophisticated performance evaluations in the future.
Background: Patients who have rotator cuff arthropathy experience a limited range of motion (ROM) of the shoulder joint and experience problems in performing their daily activities; however, no evidence is available to suggest the exact ROM of the shoulder joint in this population. Therefore, this study sought to determine the degree of motion of the shoulder joint in three planes during different activities. Methods: Five subjects with rotator cuff injuries participated in this study. The motion of the shoulder joints on both the involved and normal sides was assessed by a motion analysis system while performing forward abduction (task 1), flexion (task 2), and forward flexion (task 3). The OpenSIM software program was used to determine the ROM of the shoulder joints on both sides. The difference between the ranges of motion was determined using a two-sample t-test. Results: The ROMs of the shoulder joint in task 1 were 93.5°±16.5°, 72.1°±2.6°, and 103.9°±25.7° for flexion, abduction, and rotation, respectively, on the normal side and 28°±19.8°, 31°±31.56°, and 48°±33.5° on the involved side (p<0.05). There was no significant difference between the flexion/extension and rotation movements of the shoulder joint when performing task 1. However, the difference between flexion and rotation movements of the shoulder joints for the second task was significant (p>0.05). Conclusions: Those with rotator cuff arthropathy have functional limitations due to muscle weakness and paralysis, especially during the vertical reaching task. However, although these individuals have decreased ROM for transverse reaching tasks, the reduction was not significant.
This study aims to develop an AI education program for secondary school students to help understand AI and to provide an experience of solving real-life problems by using AI, and to analyze the effectiveness of education. The education program based on the AI education system for K-12 developed in the previous study was composed of a total of 12 lessons by selecting the self-driving cars, which is emerging as a recent issue among real life problems, as the main topic. Classes were conducted for secondary school students who had experience in software education, and the effectiveness of education and class satisfaction were analyzed. As a result of the analysis, it was confirmed that the understanding of AI and the sense of AI efficacy were improved, and the class satisfaction was high in all items such as educational content, fun in class, difficulty of class, and interest in AI. Based on these results, implications for AI education for secondary students were proposed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.3
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pp.49-58
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2021
Due to the increasing interest in wellness aroused by the aging population and the pursuing feature of active old age, Korean elderly set importance on long life with their healthy condition. Following the change in the paradigm of the medical delivery system from hospital-oriented, treatment-oriented to personal-centered and self-care, Service design application of Smart Healthcare for the elderly became valuable. Smart Healthcare is a healthcare service provided through the fusion of ICT technologies including mobile/wearable devices, IoT, big data, and information technology, and it is utilized to prevent diseases managing abundant health information and living habits. As a methodology for delivering such Smart Healthcare to the elderly, Service design can be adopted. Therefore, this study would like to present the perquisites of Smart Healthcare design for the elderly through analyzing the results from in-depth interview methods between the elderly and medical staff. As a result of this study, guidelines for Service design application of health vulnerability management for the elderly utilizing smart phones were presented. Therefore, this study presented four prerequisites composed of 'high level of supplementation and ethical decision making', 'improvement of inequality in accessibility and experience', 'resolving problems in policy implementation' and 'user-friendliness' for the Smart Healthcare service design for the elderly. Overall, Service design is expected to play an innovative role in improving the quality of life for the elderly through the process of collecting and delivering information on Smart Healthcare centered on the experience of the elderly.
Purpose: This study aimed to examine the development and improvement direction of university education according to job type and investigate the types of knowledge required for employment after graduation for departments of emergency medical technology in preparation for the era of the fourth industrial revolution in a converged society. Methods: From June 3 to June 10, 2019, data were collected through structured questionnaires from 90 paramedics working in firefighting, hospitals, different industries, and emergency patient transportation. Data were analyzed using the software SPSS version 18.0. Results: For employment after graduation in departments of emergency medical technology, character and sincerity education should be strengthened. To prepare for the fourth industrial revolution, educational innovations such as improving the field practice system and devising a convergence curriculum are needed. Preparation for the fourth industrial revolution should be accomplished through the development of convergence subjects such as forensic science, information and communications technology, and safety engineering. Ninety percent of the study respondents indicated their need for convergence subjects. Conclusion: The demands of future society should be responded to flexibly by holding and conducting convergence subjects. Furthermore, preparations should be made in anticipation of a shortage of 120,000 college freshmen for the 2024-2025 school year by increasing the competitiveness of departments of emergency medical technology.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.108-114
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2021
AVTE(Air Vehicle Test Equipment) is a device to check status of on-board aircraft equipment before and after flight for performing successful UAV(Unmanned Aerial Vehicle) missions. This paper describes software design and test sequence of the AVTE for enabling easy-manual check by the operator and convenient automatic check of on-board electric equipment respectively. The proposed AVTE inspects BIT(Built-In Test) results of on-board LRUs(Line Replacement Units) including avionics and sensor sub-system devices. Also, it monitors all the LRU status and check the normality of aircraft equipment by means of setting specific values of the LRUs and confirming the expected test results. The AVTE prints the test results as a form of report to easily check the normal conditions of the aircraft equipment and operates automatically without operator interaction, thus being thought to effectively reduce workload of the operator.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1075-1080
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2020
The development of computing technology and networking is developing as the fundamental technology of the 4th industrial revolution. AR and VR technologies, which are dual realistic media fields, are developing into many application areas, especially! The potential for development in the medical field is very high. As for the development potential of the health care field, the 4th industrial revolution such as AR/VR to solve problems, such as the increase of various chronic diseases due to the aging of the population, the limitation of infrastructure that can deal with them, and the lack of specialized personnel. It is adopting services in the healthcare field using representative technologies. Accordingly, AR/VR in the healthcare field occupies about 17% of the total industrial market. Therefore, in this study, cognitive judgment technology using AR applies cognitive evaluation through a computing system to the mild cognitive impairment, and based on the results, researches to utilize cognitive rehabilitation contents using augmented reality, and hardware necessary for cognitive judgment technology. Also, software design to help in the field of cognitive judgment technology and healthcare using AR.
The Smart Music Learning Device(SMLD) presented in this paper constructs the display part by attaching the touch panel to both sides of the transparent panel. The main processing unit uses raspberry pie, and the operating system uses Android. On the transparent panel, music education contents are displayed, and on the touch panels 1 and 2, the inputs of learners and instructors are accepted. The signal input from the touch panels 1 and 2 controls the progress of the music education contents through a process in the main processing unit. This control process design and implement a two - sided panel - based interactive training algorithm. This device aims at musical education based on mutual understanding. Therefore, it conducts face-to-face education using music education contents presented through transparent panel. This allows the instructor to know in real time the response to the learner, thus improving the understanding of the learning and the quality of the education. Also, the learner's concentration can be improved.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.1
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pp.60-70
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2021
Recently, with the development of technologies for the fourth industrial revolution, convergence and complex technology are being applied to aircraft, electronic home appliances and mobile devices, and the number of parts used is increasing. Increasing the number of parts and the application of convergence technologies such as HW (hardware) and SW (software) are increasing the No Defect Found (NDF) phenomenon in which the defect is not reproduced or the cause of the defect cannot be identified in the subsequent investigation systems after the discovery of the defect in the product. The NDF phenomenon is a major problem when dealing with complex technical systems, and its consequences may be manifested in decreased safety and dependability and increased life cycle costs. Until now, NDF-related prior studies have been mainly focused on the NDF cost estimation, the cause and impact analysis of NDF in qualitative terms. And there have been no specific methodologies or examples of a working-level perspective to reduce NDF. The purpose of this study is to present a practical methodology for reducing NDF phenomena through data mining methods using quantitative data accumulated in the enterprise. In this study, we performed a cluster analysis using market defects and design-related variables of mobile devices. And then, by analyzing the characteristics of groups with high NDF ratios, we presented improvement directions in terms of design and after service policies. This is significant in solving NDF problems from a practical perspective in the company.
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