Wayland는 open source community에서 30년 가까이 사용 되어 온 X window system을 대체하기 위해 개발된 새로운 window system이다. X window system은 network transparent한 특성을 기반으로 여러 영역에서 사용되어 왔지만 단일 기기에서의 UX에 필수적은 rendering, event processing, 그리고 compositing 등의 특성에 구조적으로 최적화 되어 있지 않다는 문제가 있다. 이 논문에서는 Tizen에 적용된 case를 통해 X window system과 Wayland의 구조적인 장단점을 비교하여 실측 데이터를 통해 구조적 차이로 인한 성능 차이를 설명한다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.12
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pp.295-300
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2018
The rapid development of IT, many conventional passive jobs have been automated. This automation increases the leisure time of many people and various services are being developed for them. In addition, with the advent of smart devices that are compact and portable, it is possible to use various internet services without any time and place discretion. Various studies based on virtualization are under way to efficiently store and process large data generated by many devices and services. Desktop Storage Virtualization (DSV), which integrates and provides users with on-premise-based distributed desktop resources during these studies, uses virtualization to consolidate unused resources within distributed, legacy desktops. This DSV is very important for providing high reliability to users. In addition, research on hierarchical structure and resource integration for efficient data distribution storage processing in a distributed desktop-based resource integration environment is underway. However, there is a lack of research on efficient operation in case of server failure in on-premise resource integration environment. In this paper, we propose Non-disruptive Server Management (NSM) which can actively cope with the failure of desktop server in distributed desktop storage environment based on on-premise. NSM is easy to add and remove desktops in a desktop-based integrated environment. In addition, an alternative server is actively performed in response to a failure occurrence.
A useful application of smart assistants is to predict and suggest users' daily behaviors the way real assistants do. Conventional methods to predict behavior have mainly used explicit schedule information logged by a user or extracted from e-mail or SNS data. However, gathering explicit information for smart assistants has limitations, and much of a user's routine behavior is not logged in the first place. In this paper, we suggest a novel approach that combines explicit schedule information with patterns of routine behavior. We propose using inference based on a Markov decision process and learning with a reward function based on inverse reinforcement learning. The results of our experiment shows that the proposed method outperforms comparable models on a life-log dataset collected over six weeks.
Jang, Jae-min;Shin, Soo Young;Ji, Yong-ju;Chae, Seog
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.4
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pp.461-466
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2016
In this paper, a capsule body shaped surveillance/monitoring device is developed. The device includes a camera and GPS module to transmit live video data and real time GPS coordinates respectively using the Intel Edison module. A control application is developed for the smart phones and tablets to wirelessly view the live video stream and location of the capsule device and also to switch between the multiple capsule devices installed at different locations. The coordination between the developed device and the smart phone / tablet is done using the wireless function of the Intel Edison module.
Mobile games have taken 80% of the market sales in smart device application industry that is highly regarded as one of the fast growing pool of cultural content after the distribution of smart devices. One of the most successful mobile games after the smart device's appearance is . created by Gung-ho Online entertainment under Softbank Japan, has gained the sales revenue of one trillion dollars after its release in 2012, just after one year of its exposure to the market. The game also has been the top rank by Worldwide Mobile Game Revenues for 2years achieving 40 million downloads worldwide in 2015. However, there is no place for a Korean game in world mobile game sales ranks yet. Even though the mobile game industry has been expanding every year, Korean games are losing its places in the market. Therefore, the analysis of a successful game such as is vital for diagnosing Korea's game content and its lack of direction. This study utilizes K. Masanao's Matrix for Creating Profit System for analyzing 's factors for its success. First, the game has incorporated puzzle and RPG contents for creating a new genre, which led various age groups to play the game. Second, the developers have applied 'limited time' in-game festivals and collaborations between the game and famous contents such as God Festival and Character Draw system to increase the profit revenue. Third, the company communicated with on and off line players to seek their needs for developing the game's better development. Consequently, the three success factors of deduced from this study not only reflect the related researches and academic values, but also contribute for the search in finding better ways to developing game contents for Korean mobile game industry.
In line with the trend of industrial innovation, IoT technology utilized in a variety of fields is emerging as a key element in creation of new business models and the provision of user-friendly services through the combination of big data. The accumulated data from devices with the Internet-of-Things (IoT) is being used in many ways to build a convenience-based smart system as it can provide customized intelligent systems through user environment and pattern analysis. Recently, it has been applied to innovation in the public domain and has been using it for smart city and smart transportation, such as solving traffic and crime problems using CCTV. In particular, it is necessary to comprehensively consider the easiness of securing real-time service data and the stability of security when planning underground services or establishing movement amount control information system to enhance citizens' or commuters' convenience in circumstances with the congestion of public transportation such as subways, urban railways, etc. However, previous studies that utilize image data have limitations in reducing the performance of object detection under private issue and abnormal conditions. The IoT device-based sensor data used in this study is free from private issue because it does not require identification for individuals, and can be effectively utilized to build intelligent public services for unspecified people. Especially, sensor data stored by the IoT device need not be identified to an individual, and can be effectively utilized for constructing intelligent public services for many and unspecified people as data free form private issue. We utilize the IoT-based infrared sensor devices for an intelligent pedestrian tracking system in metro service which many people use on a daily basis and temperature data measured by sensors are therein transmitted in real time. The experimental environment for collecting data detected in real time from sensors was established for the equally-spaced midpoints of 4×4 upper parts in the ceiling of subway entrances where the actual movement amount of passengers is high, and it measured the temperature change for objects entering and leaving the detection spots. The measured data have gone through a preprocessing in which the reference values for 16 different areas are set and the difference values between the temperatures in 16 distinct areas and their reference values per unit of time are calculated. This corresponds to the methodology that maximizes movement within the detection area. In addition, the size of the data was increased by 10 times in order to more sensitively reflect the difference in temperature by area. For example, if the temperature data collected from the sensor at a given time were 28.5℃, the data analysis was conducted by changing the value to 285. As above, the data collected from sensors have the characteristics of time series data and image data with 4×4 resolution. Reflecting the characteristics of the measured, preprocessed data, we finally propose a hybrid algorithm that combines CNN in superior performance for image classification and LSTM, especially suitable for analyzing time series data, as referred to CNN-LSTM (Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory). In the study, the CNN-LSTM algorithm is used to predict the number of passing persons in one of 4×4 detection areas. We verified the validation of the proposed model by taking performance comparison with other artificial intelligence algorithms such as Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) and RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory). As a result of the experiment, proposed CNN-LSTM hybrid model compared to MLP, LSTM and RNN-LSTM has the best predictive performance. By utilizing the proposed devices and models, it is expected various metro services will be provided with no illegal issue about the personal information such as real-time monitoring of public transport facilities and emergency situation response services on the basis of congestion. However, the data have been collected by selecting one side of the entrances as the subject of analysis, and the data collected for a short period of time have been applied to the prediction. There exists the limitation that the verification of application in other environments needs to be carried out. In the future, it is expected that more reliability will be provided for the proposed model if experimental data is sufficiently collected in various environments or if learning data is further configured by measuring data in other sensors.
Chae-Young Lim;Chae-Eun Yeo;Woo-jin Cho;Jae-Hoi Gu;Sang-Hyun Lee
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.789-795
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2023
Digital-Twin are recognized as an important core technology for the realization of Smart Factories by simulating and optimizing the monitoring and predictive maintenance of manufacturing equipment and the operation of production lines in a digital space. To implement this system, we adopt the IEC62541-based OPC-UA (Open Platform Communications Unified-Architecture) Protocol, which has strengths in interoperability and connectivity between heterogeneous platforms. Therefore, In this paper, We designed and implemented an IIoT(Industry Internet of Things) system that connects heterogeneous platforms, and developed an OPC-UA simulator based on IEC 62541. We will present whether the data will be applied to the Digital-Twin Platform and whether it will work, and proceed with performance tests and evaluations. We evaluate the operation performance and OPC-UA performance of the Digital-Twin platform lightened by the proposed device, and present the optimal IEC62514-based simulator system. We proceeded with the performance evaluation of sending and receiving data with OPC-UA wrapping with the proposed simulator, and found that a lightweight Digital-Twin platform can be operated. This research can apply the OPC-UA protocol for implementing smart factory and meta-factory in the manufacturing shop floor with limited resources, avoiding the waste of time and space on the shop floor through the OPC-UA simulator. We expect that this will contribute to a significant improvement in efficiency by minimizing.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.2
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pp.135-141
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2019
Internet of thing becomes more active, many sensor devices are increasing. Sensors can use network wired network or use mobile communication network. From the viewpoint of the transmission rate, the mobile communication network can be roughly divided into two types of high-speed communication and low-speed communication. In the case of hundreds of millions of sensors in the mobile communication network, resources are wasted to use high-speed communication. Communication is required to reduce the transmission rate and appropriately allocate resources without wasting such resources. As the Internet of Thing has been activated, Narrowband Internet of Thing(NB-IoT), which is one of the low-power technologies in recent mobile communications, is in the spotlight from various companies. Currently, it can be seen that only NB-IoT or other low power consumption communication has the potential to be able to connect to the Internet with rapidly increasing sensor devices. In this paper, we designed and implemented a heater controller using Huawei NB-IoT communication Module, a server that collects controller information, and an application that allows default settings for devices. The main function of this system is to collect temperature and heater status and give it to the server, control the heater from the server, and set parameters for the heater to operate automatically. The system can be applied to places where wired communication is not established, such as road information, smart agriculture, and small reservoirs as well as heaters.
BACKGROUND: Various culture media have been used for hydroponic cultures of horticultural plants under the smart greenhouses with natural and artificial light types. Management of the culture medium for the control of medium amounts and/or necessary components absorbed by plants during the cultivation period is performed with ICT (Information and Communication Technology) and/or IoT (Internet of Things) in a smart farm system. This study was conducted to develop the cloud-based data analysis system for effective management of culture medium applying to hydroponic culture and plant growth in smart greenhouses. METHODS AND RESULTS: Conventional inorganic Yamazaki and organic media derived from agricultural byproducts such as a immature fruit, leaf, or stem were used for hydroponic culture media. Component changes of the solutions according to the growth stage were monitored and plant growth was observed. Red and green lettuce seedlings (Lactuca sativa L.) which developed 2~3 true leaves were considered as plant materials. The seedlings were hydroponically grown in the smart greenhouse with fluorescent and light-emitting diodes (LEDs) lights of $150{\mu}mol/m^2/s$ light intensity for 35 days. Growth data of the seedlings were classified and stored to develop the relational database in the virtual machine which was generated from an open stack cloud system on the base of growth parameter. Relation of the plant growth and nutrient absorption pattern of 9 inorganic components inside the media during the cultivation period was investigated. The stored data associated with component changes and growth parameters were visualized on the web through the web framework and Node JS. CONCLUSION: Time-series changes of inorganic components in the culture media were observed. The increases of the unfolded leaves or fresh weight of the seedlings were mainly dependent on the macroelements such as a $NO_3-N$, and affected by the different inorganic and organic media. Though the data analysis system was developed, actual measurement data were offered by using the user smart device, and analysis and comparison of the data were visualized graphically in time series based on the cloud database. Agricultural management in data visualization and/or plant growth can be implemented by the data analysis system under whole agricultural sites regardless of various culture environmental changes.
In recent, library is considered as an integrated knowledge convergence center that can respond to various requests about information service of users. Therefor it is necessary to establish a novel information system based on information communications technologies of the era. In other words, it is currently required to develop mobile information service available in portable devices such as smart phones or tablet PCs, and to establish information system reflecting cloud computing, SaaS, Annotation, and Library 2.0 etc. In this paper we design and implement a library information system using collective intelligence and cloud computing. This information system can be adapted for the varieties of mobile service paradigm and abruptly increasing amount of electronic materials. Advantages of this concept model are resource sharing, multi-tenant supporting, configuration, and meta-data supporting etc. In addition it can offer software on-demand type user services. In order to test the performance of our system, we perform an effectiveness analysis and TTA authentication test. The average response time corresponding to variance of data reveals 0.692 seconds which is very good performance in timing effectiveness point of view. And we detect maturity level-3 or 4 authentication in TTA tests such as SaaS maturity, performance, and application programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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