• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.233-237
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• 2006

I/T 산업의 발전으로 다양한 종류의 디바이스와 시스템 소프트웨어 및 응용프로그램이 일반화되면서 시스템의 복잡도가 높아지는 문제점이 발생하였고 이러한 문제는 시스템 운영관리를 위한 전문지식이 없는 일반 사용자에게는 더욱 치명적이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Autonomic Computing개념이 연구되고 있다. 본 연구에서는 보다 개인화되고 자원제약적인 웨어러블 컴퓨팅 환경에 적합한 Autonomic Personal Computing을 위한 자율관리 서비스 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Configuration Manager는 Self-Configuration을 위한 필수 기능만을 Client에 탑재하고, 많은 리소스 소비를 요구하는 기능은 Server의 도움을 받는 구조로 자원제약적인 웨어러블 컴퓨팅환경에서 원활한 Self-Configuration을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.469-471
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• 2014

기존의 온도 측정 시스템은 사용자의 체온 혹은 주변의 온도를 알기 위해서 여러 매체들을 이용하여 조사하고, 또한 매체들을 통해서 나오는 온도들은 그 지역 혹은 장소의 평균적인 온도를 가르쳐 주므로 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 알기가 어려웠다. 최근 사용자의 정보를 알기위해 의류와 IT를 융합한 웨어러블 제품들이 많이 출시되고 있지만 사용자의 온도 및 사용자 주변 온도를 측정하는 제품들은 아직 출시가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 현재 시중에 제공되고 있는 웨어러블 제품들과 다른 사용자의 체온을 측정하고 사용자 주변의 온도를 측정하여 사용자의 편의를 제공하고, 사용자가 저체온증 같은 신체 온도위주의 병에 걸리지 않도록 알려주고 이를 통해 사용자가 인지하여 후속 조치를 할 수 있는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.3-4
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• 2020

공연을 위한 드론 군집비행의 제어시스템에 관한 기존의 연구 결과들은 실시간으로 반응하지 않으며, 비숙련자가 제어하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 첫 번째로 HCI를 기반으로 한 웨어러블 형태의 장갑 컨트롤러를 사용한다. 두 번째로 각각의 음 정보에 실시간으로 반응하도록 FFT를 사용한 주파수 정보를 컴퓨터로 수신 받는다. 세 번째로 각각의 군집비행 움직임 정보를 복수의 드론에게 송신하는 새로운 방법의 드론 실시간 군집비행 제어시스템을 설계하였다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.18 no.9
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• pp.21-30
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• 2000

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.18 no.9
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• pp.37-42
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• 2000

• Fashion & Textile Research Journal
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• v.6 no.4
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• pp.411-414
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• 2004

• The Magazine of the IEIE
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• v.32 no.3 s.250
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• pp.70-85
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• 2005

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.33 no.11
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• pp.9-18
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• 2015

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.3
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• pp.129-143
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• 2020

The purpose of this study is to explain users' wearable healthcare device adoption using performance expectancy, effort expectancy, facilitating condition, hedonic motivation and price value of UTAUT2, and to identify the causal relationship between intention to use wearable healthcare device and innovativeness. The research model proposed in this study is based on UTAUT2(Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). In specific, performance expectancy, effort expectancy, facilitating condition, hedonic motivation and price value of UTAUT2 and innovativeness are adopted in our research model. To validate the research model, we carry out the analysis of the survey data using Smart PLS 3.0 to test the hypotheses. According to the empirical analysis results, this study confirms that Innovativeness have significant effects on the performance expectancy, effort expectancy, Facilitating condition, Hedonic motivation, and price Value of wearable healthcare devices. It also finds that the performance expectancy, effort expectancy, Facilitating condition, hedonic motivation, and price value affects the intention to use wearable healthcare devices.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.113-121
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• 2020

With the rapid development of information and communication technology (ICT), various sensors are being embedded in wearable devices. Consequently, these devices can continuously collect data including health data from individuals. The collected health data can be used not only for healthcare services but also for analyzing an individual's lifestyle by combining with other external data. This helps in making an individual's life more convenient and healthier. However, collecting health data may lead to privacy issues since the data is personal, and can reveal sensitive insights about the individual. Thus, in this paper, we present a method to collect an individual's health data from a smart band in a privacy-preserving manner. We leverage the local differential privacy to achieve our goal. Additionally, we propose a way to find feature points from health data. This allows for an effective trade-off between the degree of privacy and accuracy. We carry out experiments to demonstrate the effectiveness of our proposed approach and the results show that, with the proposed method, the error rate can be reduced upto 77%.