본 논문에서는 RFID 시스템을 이용한 전력설비 관리에 EPC 오브젝트 관리 시스템을 소개하였다. 기존의 전력설비 관리방법에 사용되었던 관리대장은 수작업에 의존함에 따라 오류발생으로 관리자나 사용자 모두에게 불편함을 초래하게 된다. RFID시스템을 이용한 전력량계 관리시스템을 EPCNetwork 표준 Middleware를 이용함으로써 생산에서부터 가정 설치에 이르기까지 추적 관리가 가능하며 오브젝트 정보를 PC나 PDA를 통하여 확인 할 수 있다. RFID를 이용한 전력설비 관리는 향후 센서기능까지 확대 적용이 된다면 전력산업 유비쿼터스 실현에 중요부분을 담당하게 될 것이다.
임베디드 시스템이 소형화되면서도 많은 기능들이 요구됨에 따라 여기에 올라가는 임베디드 소프트웨어 역시 점점 복잡해지고 있다. 특히 멀티 쓰레드 환경에서 수행되는 임베디드 소프트웨어의 경우, 실행도중 오류가 발생했을 때 버그의 원인을 찾기가 어려울 뿐 아니라, 버그를 재현하는 것 또한 쉽지 않다. 효과적인 디버깅을 하기 위해서는 프로그램 실행 중에 버그가 발생했던 상황을 그대로 재현해야 한다. 본 논문에서는 프로그램이 실행하는 도중에 이벤트가 발생하는 시점의 이벤트 정보를 record 하고, 나중에 이를 이용하여 버그가 발생한 시점으로 replay 할 수 있는 기법을 개발하였다. VPOS[1]에 이 기법을 적용함으로써 임베디드 소프트웨어의 결함을 좀더 쉽게 탐지하여 효율적인 디버깅이 가능하도록 하였다.
Park, Jeong-Ho;Lee, Kyong-Hee;Jin, Gwang-Ja;Oh, Moon-Kyun
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.6
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pp.40-46
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2010
It is an important element increasing ship production to manage an accurate position of transporters(TP) and ship blocks in a shipyard. However, most works are presently being performed by judgment of a system manager and skilled workers. This paper introduced about the system for tracking an accurate position of the transporters and the blocks which are main mobile objects in the shipyard, and proposed a method to decide whether or not a loading/unloading state of the blocks, which is one of the most important functions of the tracking system. Three sensors were used in order to implement the method. One is a RFID reader to identify a target block, another is a RFID reader to estimate a position of the TP as it recognizes a underground tag. The other is a ultrasonic sensor to detect an object. Two experiments were carried out in the shipyard. After correcting errors found on the first experiment. we confirmed that the result could be applied to the shipbuilding yard from the final experiment.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.9
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pp.595-602
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2013
WiFi fingerprinting is well known as an effective localization technique used for indoor environments. However, this technique requires a large amount of pre-built fingerprint maps over the entire space. Moreover, due to environmental changes, these maps have to be newly built or updated periodically by experts. As a way to avoid this problem, crowd-sourced fingerprint mapping attracts many interests from researchers. This approach supports many volunteer users to share their WiFi fingerprints collected at a specific environment. Therefore, crowd-sourced fingerprinting can automatically update fingerprint maps up-to-date. In most previous systems, however, individual users were asked to enter their positions manually to build their local fingerprint maps. Moreover, the systems do not have any principled mechanism to keep fingerprint maps clean by detecting and filtering out erroneous fingerprints collected from multiple users. In this paper, we present the design of a crowd-sourced fingerprint mapping and localization(CMAL) system. The proposed system can not only automatically build and/or update WiFi fingerprint maps from fingerprint collections provided by multiple smartphone users, but also simultaneously track their positions using the up-to-date maps. The CMAL system consists of multiple clients to work on individual smartphones to collect fingerprints and a central server to maintain a database of fingerprint maps. Each client contains a particle filter-based WiFi SLAM engine, tracking the smartphone user's position and building each local fingerprint map. The server of our system adopts a Gaussian interpolation-based error filtering algorithm to maintain the integrity of fingerprint maps. Through various experiments, we show the high performance of our system.
This study was to investigate the effect of eye movement and intentional finger movement on cognitive ability. Normal adult subjects were randomly divided into two groups: saccadic eye movement(SEM) and intentional finger movement(IFM). After 2 weeks of intervention, Digit span was used for short-term memory test and N-back was used for working memory test. As a result, the short-term memory of the IFM group increased significantly over time, and the follow-up test showed difference between group. The IFM group's the execution time, the error count and the accuracy rate of n-back item showed significant effects over time. The SEM group's the execution time and the accuracy of n-back item showed significant effects over time. In conclusion, the IFM method, which is a multiple stimulus that can activate the cerebral cortex more extensively than the single stimulus SEM, may be more useful as an intervention method of cognitive function improvement.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.3
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pp.201-207
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2021
Deep learning, a type of machine learning, performs learning while changing the weights as it progresses through each learning process. Tensor Flow and Keras provide the results of the end of the learning in graph form. Thus, If an error occurs, the result must be discarded. Consequently, existing technologies provide a function to roll back learning results, but the rollback function is limited to results up to five times. Moreover, they applied the concept of MLOps to track the deep learning process, but no rollback capability is provided. In this paper, we construct a system that manages the intermediate value of the learning process by blockchain to record the intermediate learning process and can rollback in the event of an error. To perform the functions of blockchain, the deep learning process and the rollback of learning results are designed to work by writing Smart Contracts. Performance evaluation shows that, when evaluating the rollback function of the existing deep learning method, the proposed method has a 100% recovery rate, compared to the existing technique, which reduces the recovery rate after 6 times, down to 10% when 50 times. In addition, when using Smart Contract in Ethereum blockchain, it is confirmed that 1.57 million won is continuously consumed per block creation.
The loss of semantic knowledge and impairments in semantic associations by semantic category is gaining increasing attention, as indicators of early-stage cognitive decline. As such, we assigned semantic association task (SAT) to normal elderly (NE) and those with subjective memory impairment (SMI) or mild cognitive impairment (MCI) to examine their performance by semantic subcategories and the differences in error patterns. We found a significant difference in the number of correct response and reaction time under the SAT categories among the three groups, with the highest performance observed in 'function' and the lowest performance in 'superordinate' and 'part/whole'. Moreover, the error frequency was the lowest in NE, followed by those with SMI and MCI, with the latter two groups showing a significant increase in no-response. Our findings demonstrate the varying extent and process of impairments in the semantic network by category over different stages of cognitive decline. Thus, we proposed SAT performance as an indicator to detect and follow-up on cognitive decline in elderly with cognitive disorder.
In order to analyze the similarity of the source code object material, the source code on both sides must be able to be compiled and executed. In particular, in the case of hardware-integrated software, it is necessary to check whether the hardware interface matches. However, currently, the source code is provided in an incomplete state which is not original of source code used in developing steps. The complainant confirms that the executing characteristics are similar to their own in the expression and function of the output, and request an evaluation. When a source code compilation error occurs during the evaluation process, the experts draw a flowchart of the source code and applies the method of tracing the code flow for each function as indirect method. However, this method is indirect and the subjective judgment is applied, so there is concern about the contention of objectivity in the similarity evaluation result. In this paper, the problems of unverified source code similarity analysis and improvement directions are dealt with, through the analysis cases of source code disputes applied to embedded systems.
This study examines how the watchdog concert in journalism field has been created and develope4 Related studies found that the watchdog is related not so muck with free press theory as with a privilege awarded to the press because the press serves for the public interests. It was found that in the U.S., the watchdog concept was derived from the a lot of libel cases in the late 1890s. At the time, the newspaper owners and editors continuously claimed the very protection over vulnerability of newspaper's collecting, reporting, and printing news. While, in Korea, the concept of watchdog emerged in the late 1990s after the establishment of the Constitution Court. Even though the watchdog concert was accepted very late by the Korean courts, it is believed to be a kind of special privilege to prevent the press from being recklessly regulated in libel cases. Rather, the Korean courts expand the extent of the role of the press as a watchdog by deciding that not only the public officials and politicians but also other socially influential public figures could be included in the criticism from the press. However, how these court decisions can be practically implemented depends upon how the court apply the probability of the press to believe the news true and intention of malice in writing and publishing the stories.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.6
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pp.17-24
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2013
The localization accuracy in wireless sensor networks using ranging-based localization algorithms is greatly influenced by the ranging accuracy. Software implementation of HAL(Hardware Abstraction Layer) and MAC(Medium Access Layer) should seamlessly deliver the raw performance of ranging-based localization provided by hardware capability fully to the applications without degrading the raw performance. This paper presents the design and implementation of the software stack for IEEE 802.15.4a which supports normal ranging mode of the Nanotron's NA5TR1 RF chip. The experiment results shows that average ranging error rate with our implementation is 24.5% for the normal mode of the SDS-TWR ranging scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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