USN (Ubiquitous Sensor Network)의 인프라 기술은 여러 센서를 이용하여 사용자의 요구사항을 처리 및 동작하는 지능화된 상호운용성 네트워크로서, 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스를 창출하고 실생활에 적용할 수 있는 기술로 정착하고 있다. 설치의 간편성, 저전력, 저가격, 확장성, 내장성의 특정을 가지고 있는 USN은 많은 센서들의 이질적인 데이터와 사용자를 위한 다양한 멀티미디어 정보 그리고, 장치간의 상호운용을 위한 제어 정보 등이 포함되며, 산업분야에서는 RFID의 기술과 함께 기존 기업의 ERP, CRM, SCM 등 애플리케이션과의 호환성 확보를 통해 활용될 수 있다. 본 논문에서는, USN 을 비즈니스 서비스 모델에 적용하여 SCM 상에서의 프로세스 모델링 연구를 하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 SCM 에 적용하는 u-SCM을 공급단계에서 시작하여 소비자관리 및 분석의 프로세스로 모델링 및 구축하였다. 부품공급/조달물류관리, 생산관리, 재고/유통/발주관리, 소비자 관리 및 분석 프로세스를, 소규모 센서의 서비스 환경 탑재 및 감지, 위치 측정 등의 감지 센서들을 이용한 센서 노드(node)의 정보 습득, 무선 센서 네트워크 통신을 이용한 추출된 감지 정보 통신, USN 서버의 관리 및 정보의 저장과 분석 등으로 USN 기술을 이용한 u-SCM 의 관리 운영의 프로세스 모델로 제안하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.873-875
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2013
정보기술 발전에 따라 정보 활용 및 처리 역량이 상승하면서 교육 환경의 지능화, 네트워크화로 기술간, 서비스 간 융 복합을 통한 다양한 학습 내용 및 방법이 출현하였으며, 최근 e-러닝 산업에서 스마트기기 보급 확산과 상황 적응적이고 자기 주도적 학습에 대한 소비자의 니즈가 증가하면서 새로운 형태의 교육시스템인 스마트러닝이 부각되고 있다. 이러한 교육 패러다임의 변화에 따라 기존의 교육 콘텐츠를 스마트기기에 적용하기 위해서는 콘텐츠 및 솔루션 구조의 개선이 요구되며, 또한 서비스 제공의 측면에서 다양한 교육 콘텐츠 연동과 교육 서비스 융합을 위한 표준 플랫폼 적용이 필요하다. 이에 본 논문에서는 JVM 환경의 PC 인터페이스를 통해 ePub 표준의 교육용 멀티미디어 콘텐츠 제작기능과 기존 서책형 파일 포맷의 자료 정보를 응용하기 위한 정보변환 모듈, 스마트 기기용 ePub 전자책 뷰어를 포함하는 통합 솔루션 소프트웨어인 ePub Solution을 설계하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.12
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pp.71-76
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2005
The 070-VOIP service were began to support system of E.164 and an IP address service. The address system was proposed how an convergence of E.164 address system was worked with an EPC and an IP address to the multimedia convergence service within the integration of wireless and wireline. In future, it was presented the way that the end user could use an integrated address system to be based on E.164 in BcN networks. An expansibility will be easy to all things are put into in knowledge that u- address system use an integrated address system to the basis of E.164 system.
Metaverse provides a simulated environment that can produce various values while conducting economic, social, and cultural activities in a digital society where the virtual and real worlds are connected. In this paper, the direction of technological progress is predicted by analyzing the characteristics of Metaverse services and their businesses. Technologies and latest researches for the realization of the Metaverse service platform are also explored. In addition, Metaverse Ethics to construct a sustainable Metaverse and Metaverse UX to increase users' service participation are also discussed. Moreover, the R&D promotion strategy for Metaverse services are presented.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.11
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pp.367-376
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2020
The fourth industrial revolution will greatly contribute to the entry of objects into an intelligent society through technologies such as big data and an artificial intelligence. Through the revolution, we were able to understand human behavior and awareness, and through the use of an artificial intelligence, we established ourselves as a key tool in various fields such as medicine and science. However, the fourth industrial revolution has a negative side with a positive future. In this study, an analysis was conducted using text mining techniques based on unstructured big data collected through social media. We wanted to look at keywords related to the fourth industrial revolution by year (2016, 2017 and 2018) and understand the meaning of each keyword. In addition, we understood how the keywords related to the Fourth Industrial Revolution changed with the change of the year and wanted to use R to conduct a Keyword Analysis to identify the recognition flow closely related to the Fourth Industrial Revolution through the keyword flow associated with the Fourth Industrial Revolution. Finally, people's perceptions of the fourth industrial revolution were identified by looking at the positive and negative feelings related to the fourth industrial revolution by year. The analysis showed that negative opinions were declining year after year, with more positive outlook and future.
The appearance of Intelligent mobile and home appliance increased the using of not only various multimedia contents but also educational contents. Especially the growth of smart device such as smart phone, smart pad and smart TV, provided the environment which everyone can use educational content anytime, anywhere, any device. However many smart devices are hard to reuse the various educational contents because the devices and mobile os policies are not unify. In this paper, we suggest the design of NeS(N-Screen e-learning system) in order to solve this problem. NeS is consisted of User Management, Educational Content Management, Content Convert System and Interactive Management System. In this system, we use the HTML5 language to assure interoperability in various Smart Device Environment. Through NeS, we can achieve Content OSMU(One Source Multi Use) in various device environment and assure the continuity of the contents for using the educational contents more easily.
Kim, Jung-Hyun;Rho, Yong-Wan;Kwon, Hyung-Joon;Hong, Kwang-Seok
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2006.06a
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pp.57-62
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2006
휴대용 단말기의 소형화 및 지능화와 더불어 차세대 PC 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 최근에는 펜이나 음성 입력 멀티미디어 등 여러 가지 대화 모드를 구비한 멀티 모달 상호작용 (Multi-Modal Interaction MMI)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 환경에서의 명확한 의사 전달 및 휴대용 단말기에서의 음성-제스처 통합 인식을 위한 인터페이스의 연구를 목적으로 Voice-XML과 Wearable Personal Station(WPS) 기반의 음성 및 내장형 수화 인식기를 통합한 멀티 모달 명령어 인식 시스템 (Multi-Modal Instruction Recognition System : MMIRS)을 제안하고 구현한다. 제안되어진 MMIRS는 한국 표준 수화 (The Korean Standard Sign Language : KSSL)에 상응하는 문장 및 단어 단위의 명령어 인식 모델에 대하여 음성뿐만 아니라 화자의 수화제스처 명령어를 함께 인식하고 사용함에 따라 잡음 환경에서도 규정된 명령어 모델에 대한 인식 성능의 향상을 기대할 수 있다. MMIRS의 인식 성능을 평가하기 위하여, 15인의 피험자가 62개의 문장형 인식 모델과 104개의 단어인식 모델에 대하여 음성과 수화 제스처를 연속적으로 표현하고, 이를 인식함에 있어 개별 명령어 인식기 및 MMIRS의 평균 인식율을 비교하고 분석하였으며 MMIRS는 문장형 명령어 인식모델에 대하여 잡음환경에서는 93.45%, 비잡음환경에서는 95.26%의 평균 인식율을 나타내었다.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.6
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pp.777-784
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2017
In the architectural space, the user's behavior is the most important factor in evaluating the quality of architecture. Normally, the evaluation of user behavioral performance was carried out after a building was completed. Recently, interest in and efforts at pre-simulation based on information technology are accelerating. However, since existing user simulation technology is concerned mainly with simply escaping from a large space, it is impossible to simulate the behavior of multiple users in an architectural space. The present study strives to develop a human-figured intelligent agent for advanced user simulation based on ontology. The main purpose of the study is to employ the intelligent behaviors of a NPC(Non-player Character) to infer the ontology of both spatial and user information. In this paper, we intend to integrate ontology inference technology into the virtual space. And also, this study suggest the ontology visualization technology which illustrate the ontology-based information and their change in the spatial information.
With the advent of 5G, characterized by Enhanced Mobile Broadband (eMBB), Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC), and Massive Machine Type Communications (mMTC), efficient network management and service provision are becoming increasingly critical. This paper proposes a novel approach to address key challenges of 5G networks, namely ultra-high speed, ultra-low latency, and ultra-reliability, while dynamically optimizing network slicing and resource allocation using machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. The proposed methodology utilizes prediction models for network traffic and resource allocation, and employs Federated Learning (FL) techniques to simultaneously optimize network bandwidth, latency, and enhance privacy and security. Specifically, this paper extensively covers the implementation methods of various algorithms and models such as Random Forest and LSTM, thereby presenting methodologies for the automation and intelligence of 5G network operations. Finally, the performance enhancement effects achievable by applying ML and DL to 5G networks are validated through performance evaluation and analysis, and solutions for network slicing and resource management optimization are proposed for various industrial applications.
As air combat system technologies developed in recent years, the development of air defense systems is required. In the operating concept of the anti-aircraft defense system, selecting an appropriate armament for the target is one of the system's capabilities in efficiently responding to threats using limited anti-aircraft power. Much of the flying threat identification relies on the operator's visual identification. However, there are many limitations in visually discriminating a flying object maneuvering high speed from a distance. In addition, as the demand for unmanned and intelligent weapon systems on the modern battlefield increases, it is essential to develop a technology that automatically identifies and classifies the aircraft instead of the operator's visual identification. Although some examples of weapon system identification with deep learning-based models by collecting video data for tanks and warships have been presented, aerial vehicle identification is still lacking. Therefore, in this paper, we present a model for classifying fighters, helicopters, and drones using a convolutional neural network model and analyze the performance of the presented model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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