With the recent establishment of a ubiquitous-based medical and healthcare environment, the medical information system for obtaining situation information from various sensors is increasing. In the medical information system environment based on context-awareness, the patient situation can be determined as normal or emergency using situational information. In addition, medical staff can easily access patient information after simple user authentication using ID and Password through applications on smart devices. However, these services of authentication and patient information access are staff-oriented systems and do not fully consider the ubiquitous-based healthcare information system environment. In this paper, we present a authentication service model based context-awareness system for providing situational information-driven authentication services to users who access medical information, and implemented proposed system. The authentication service model based context-awareness system is a service that recognizes patient situations through sensors and the authentication and authorization of medical staff proceed differently according to patient situations. It was implemented using wearables, biometric data measurement modules, camera sensors, etc. to configure various situational information measurement environments. If the patient situation was emergency situation, the medical information server sent an emergency message to the smart device of the medical staff, and the medical staff that received the emergency message tried to authenticate using the application of the smart device to access the patient information. Once all authentication was completed, medical staff will be given access to high-level medical information and can even checked patient medical information that could not be seen under normal situation. The authentication service model based context-awareness system not only fully considered the ubiquitous medical information system environment, but also enhanced patient-centered systematic security and access transparency.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.2
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pp.47-56
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2015
In an energy saving server cluster environment, the power modes of servers are controlled according to load situation, that is, by making ON only minimum number of servers needed to handle current load while making the other servers OFF. This algorithm works well under normal circumstances, but does not guarantee QoS under abnormal circumstances such as sharply rising or falling loads. This is because the number of ON servers cannot be increased immediately due to the time delay for servers to turn ON from OFF. In this paper, we propose a new prediction algorithm of the power consumption for improving QoS under not only normal but also abnormal circumstances. The proposed prediction algorithm consists of two parts: prediction based on the conventional time series analysis and prediction adjustment based on trend analysis. We performed experiments using 15 PCs and compared performance for 4 types of conventional time series based prediction methods and their modified methods with our prediction algorithm. Experimental results show that Exponential Smoothing with Trend Adjusted (ESTA) and its modified ESTA (MESTA) proposed in this paper are outperforming among 4 types of prediction methods in terms of normalized QoS and number of good reponses per power consumed, and QoS of MESTA proposed in this paper is 7.5% and 3.3% better than that of conventional ESTA for artificial load pattern and real load pattern, respectively.
As the energy generated by earthquake, tsunami, etc. propagates through the air and disturbs the electron density in the ionosphere, the perturbation can be detected by analyzing the ionospheric delay in satellite signal. The electron density in the ionosphere is affected by various factors such as solar activity, latitude, season, and local time. To distinguish from the anomaly, therefore, it is required to inspect the normal trend of the ionosphere. Also, as the perturbation magnitude diminishes by distance it is necessary to develop an appropriate algorithm to detect long-distance disturbances. In this paper, normal condition ionosphere trend is analyzed via IONEX data. We selected monitoring value that has no tendency and developed an algorithm to effectively detect the long-distance ionospheric disturbances by using the lasting characteristics of the disturbances. In the end, we concluded the $2^{nd}$ derivative of ionospheric delay would be proper monitoring value, and the false alarm with the developed algorithm turned out to be 1.4e-6 level. It was applied to 2011 Tohoku earthquake case and the ionospheric disturbance was successfully detected.
Kim, Tae Ho;Suh, Dong Hyeok;Yoon, Shin Sook;Ryu, Keun Ho
Journal of Digital Contents Society
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v.19
no.9
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pp.1803-1810
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2018
Recently, many researches related to IoT (Internet of Things) have been actively conducted. In order to improve the context aware function of smart wearable devices using the IoT, we proposed a noise reduction method for the event data of the sensor part. In thisstudy, the adoption of the low - pass filter induces the attenuation of the abnormally measured value, and the benefit was obtained from the situation recognition using the event data of the sensor. As a result, we have validated attenuation for abnormal or excessive noise using event data detected and reported by 3-axis acceleration sensors on some devices, such as smartphones and smart watches. In addition, various pattern data necessary for real - time context aware were obtained through noise pattern analysis.
Mo, Mooki;Kim, Hyung Jin;Son, Bongsoo;Kim, Dae Hun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5D
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pp.623-631
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2011
In this study, a new method which can detect incidents in interrupted traffic flow was suggested. The applied method of detecting the incident is the Latin Square Analysis Method by using traffic traits. In the Latin Square Analysis, unlike other previously tried methods, the traffic situation was analyzed, this time considering the changes in traffic traits for each lane and for each time period. The data used in this study were the data observed in the actual field with fine weather. The traffic volumes, the vehicle speed and the occupancy rate were collected on the interrupted flow road. The data were collected in normal and incident situations. The incidents occurred on the second lane, the time of persistent incidents was set to 10 minutes. The Latin Square Analyses were performed using the collected data with the traffic volume, with the vehicle speed or with the occupancy rate. As a result in this study, in case of detecting the traffic situations with Latin Square Analysis, it will be more successful to apply traffic volume to detect the traffic situations than to apply other factors.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.10
no.2
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pp.21-25
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2005
Human performance of system control under excessive mental-workload may differ from stable situation. In this study, design guidelines of secondary control system were introduced to enhance performance of safety control system. Under urgent situation, the first performance criterion is not a reaction time but safe control reaction that prevents system disaster. Therefore it is important to find out the facts that are mainly related system safety. Experimental results show performance of primary task didn't reflect whole system influence within a limited short reaction time. In this situation, the secondary task is more sensitive to system influence that varied with some factors of urgent status. Therefore, when a system proceeds to abnormal and unsafe status, and even more the reaction time is limited within a very short time to control the system, the estimation of human performance is more sensitive using secondary task performance then primary task performance. Those results mean it is required to develop various secondary tasks to design safety control systems preventing disaster, And also require many studies of estimation methods human performances especially when system status varies dangerous and/or unsafe situation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.159-159
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2015
상수관망시스템의 신뢰도를 정량화하기 위한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 대부분의 연구는 절점의 공급가능수요량, 절점의 수두, 그리고 유량과 수두를 동시에 고려한 에너지(energy)를 이용하여 신뢰도 지수를 개발하였다. 이 중, Energy를 기반으로 하는 신뢰도지수로써 Resilience index(Todini, 2000), Network Resilience index(Prasad, 2004), Modified Resilience index(Jayaram, 2008)와 Entropy Resilience index(Raad, 2010) 등의 연구가 대표적이다. 상수관망시스템에 정상적인 상황을 넘어서는 부담이 가해졌을 때, 이를 완충하거나, 정상적인 용수공급 상황으로 빠르게 회복하는 능력인 복원력(Resilience)을 판단하기 위한 지표로써 제시된 Todini의 Resilience index를 기점으로, 상수관망의 신뢰도(Reliability)을 Energy 측면에서 판단할 수 있는 관련 지표에 대한 연구가 진행되어왔다. 특히, 상수관망의 최적설계 시, 상수관망의 기능적 요소로써 관련 지표들을 비용(Cost)과 함께 다중목적함수로 고려하는 연구까지 다수 진행되고 있으나, 이러한 지표들이 상수관망에서 핵심적인 몇 가지 요소들의 변화에 대하여 어떻게 반응하는지에 대한 분석은 제대로 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 동일한 상수관망시스템에서 용수의 흐름상황을 크게 좌우할 수 있을 것으로 판단되는 몇 가지 변동상황을 고려하여 이러한 지표들이 각각의 변동상황에 어느정도 민감하게 반영하는지 분석하였다. 여기서, 상수관망시스템의 중요 변화요소로써 1) 수요량의 변화, 2) Loop 개수의 변화, 3) 수원지(Source) 개수의 변화, 4) 해당시스템의 최소 요구수압 변화 등을 고려하였다. 본 연구를 통해, 상수관망시스템의 신뢰도 산정에 활용되고 있는 기존의 지수들이 다양한 변동 상황을 얼마나 잘 반영할 수 있는지를 파악하고, 기존의 지수들을 보완한 개선된 신뢰도 지수의 개발가능성을 모색하도록 한다.
지금까지 영구자석 동기 전동기의 구동에 있어서 약자속에 대한 연구는 대부분 정상상태에서의 전류제어성능에 초점이 맞춰져 왔다. 그러나 전류 지령이 급변하는 상황에서는 신속하게 정상상태에 이르는 것이 중요함에도 불구하고, 이에 대한 연구는 많지 않았다. 본 논문에서는 약자속(Flux Weakening) 운전시 전류제어의 과도상태를 개선하여 정상상태에 빠르게 도달하도록 하는 약자속기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정상상태의 전류 지령을 결정하는 약자속제어기와, 과도상태에서 전압 여유분을 확보하여 빠르게 정상상태에 이르도록 하는 과도 지령 수정기로 구성된다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험과 11kW 영구자석 전동기에 대한 실험을 통하여 제안된 약자속기법의 성능을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.334-338
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2016
본 연구에서는 한국공항의 테러방비와 특수경비원들의 효율적 보안검색을 위하여 비정상 행동탐지기법과 관련한 각 국의 프로그램 및 자료를 조사 분석하였다. 그리고 우리나라의 상황에 적합한 한국형 행동탐지기법 프로그램을 개발을 제시하였다. 우선 한국공항 특수경비원들의 비정상 행동탐지기법 도입을 위하여 각국의 프로파일링의 유형과 행동탐지기법을 조사 분석하고 한국형 행동탐지기법 프로그램을 자체 개발하는 연구를 수행하였다. 이를 통하여 국내 항공 테러방비를 위한 비정상행정탐지기법 도입의 필요성과 특수경비원의 보안검색 효율화와 항공보안의 학문적 도약을 위한 기초적 자료를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 전력시스템에서 상정 사고로 인해서 부하가 급변할 때 계통의 신뢰도를 유지하기 위해서 발전 모선의 전압을 조절하여 부하 모선의 전압을 정상상태의 범위에서 유지시키기 위한 알고리즘을 구조개편 후 비상시에 취할 수 있는 중요한 조치 중 하나로서 재조명한파. 이에 먼저 전력 계통의 상태를 발전기의 예비력을 기준으로 정상상태와 비상상태로 나누고, 계통에서 발생한 상정사고에 대하여 발전 모선의 전압변동을 통해서 부하 모선의 전압을 정상상태의 범위에서 유지하도록 한다. 하지만 심각한 상정사고가 발생하여 발전기의 출력이 정상상태의 예비력 기준을 초과하여 발전을 해야만 하는 상황이면, 이를 계통의 비상상태로 선언하고, 이를 다시 정상상태로 회복시킬 수 있도록 하는 새로운 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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