The paper presents an intelligent space management system for ubiquitous computing. The system is basically a home/office automation system that could control light, electronic key, and home appliances such as TV and audio. On top of these basic capabilities, there are four elegant features in the system. First, we can access the system using either a cellular Phone or using a browser on the PC connected to the Internet, so that we control the system at any time and any place. Second, to provide more human-oriented interface, we integrate voice recognition functionalities into the system. Third, the system supports not only reactive services but also proactive services, based on the regularities of user behavior. Finally, by exploiting embedded technologies, the system could be run on the hardware that has less-processing power and storage. We have implemented the system on the embedded board consisting of StrongARM CPU with 205MHz, 32MB SDRAM, 16MB NOR-type flash memory, and Relay box. Under these hardware platforms, software components such as embedded Linux, HTK voice recognition tools, GoAhead Web Server, and GPIO driver are cooperated to support user-friendly intelligent space.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.1-8
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2024
On-device AI technology, which can operate AI models at the edge devices to support real-time processing and privacy enhancement, is attracting attention. As intelligent IoT is applied to various industries, services utilizing the on-device AI technology are increasing significantly. However, general deep learning models require a lot of computational resources for inference and learning. Therefore, various lightweighting methods such as quantization and pruning have been suggested to operate deep learning models in embedded edge devices. Among the lightweighting methods, we analyze how to lightweight and apply deep learning models to edge computing devices, focusing on pruning technology in this paper. In particular, we utilize dynamic and static pruning techniques to evaluate the inference speed, accuracy, and memory usage of a lightweight AI vision model. The content analyzed in this paper can be used for intelligent video control systems or video security systems in autonomous vehicles, where real-time processing are highly required. In addition, it is expected that the content can be used more effectively in various IoT services and industries.
Context-aware technologies have become the one of core technologies for intelligent urban geospatial services in ubiquitous computing environment. To provide context-aware intelligent services, various technologies including for context-aware modelling, context-aware sensing and context-aware service middleware are required. Among them, especially, ontologies are very useful for modelling, interpreting and reasoning context informations across various domains. In this research, the recent trends of context-awareness technologies and ontologies are reviewed to build a conceptual architecture for intelligent urban geospatial services. Considering it, the strategies of intelligent urban geospatial services are proposed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.1033-1035
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2015
최근, IT기술과의 융합은 전 산업 분야에서 활발히 적용되고 있으며, 기후 및 환경변화와 식품 안전에 대한 관심의 증대와 함께, 농축수산업 분야에서의 ICT융합 연구 시도가 크게 증가하고 있다. 특히, 농업환경에서의 생산성 향상 및 식품 안전성 확보를 위해 다양한 형태의 상황정보 기반 연구와 센서 네트워크를 활용한 지능형 서비스 제공 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 장비 및 센서가 컴퓨팅 장비와의 네트워킹을 통해 식물공장 및 유리온실과 같은 시설농업환경에서 지능형 농업서비스를 제공하기 위한 농업ICT 융합 모델을 제안한다. 제안하는 서비스 융합모델은 센서를 통해 획득한 다양한 상태정보를 인식하기 위해 상황정보 모델과, 이를 장비와 센서간에 공유된 지식으로 표현하고 활용하기 위한 온톨로지 모델을 사용한다. 제안하는 서비스 융합 모델은 농업ICT 융합 환경에서의 IoT기반 지능형 서비스를 위한 향후 관련 연구에 도움을 줄 것으로 기대한다.
Data is the core of AI technology. With the development of technology, AI technology is also accelerating as the amount of data increases explosively than before. However, compared to the interest in AI education, research on data education with AI is still insufficient. According to the case analysis of exsisting AI data education, there were cases of educating the process and part of data science, but it was hard to find studies related to data collection. Cause physical computing tools have a positive effect on AI education for elementary school students, data collection cases using tools were studied, but researches related to data collection were rare. Therefore, in this study, an efficient data collection method using physical tools was designed. A structural diagram of a data collection program was created using COBL S, a modular physical computing teaching tool, and examples of program screens from the service side and the user side were configured. This study has limitations in that the establishment of an AI education platform that can be used in conjunction with future program production and programs should be prioritized as a proposal in terms of design.
차세대 성장 동력 중의 하나인 홈네트워크는 가정을 즐겁고, 쾌적하고. 편리하고, 안전한 삶을 위한 사용자 중심의 맞춤형 홈서비스를 제공하는 정보 인프라로 유ㆍ무선 홈네트워크, 홈게이트웨이 및 홈서버, 지능형 정보가전, 유비쿼터스 컴퓨팅 등이 핵심 기술이다. 즉, 디지털 TV, DVD, MP3 플레이어, PVR(Personal Video Recorder) 등과 같은 디지털 기기와 개인정보 단말기, 웹패드 등과 같은 네트워크 기기를 가정내의 정보 가전기기와 유ㆍ무선 홈네트워크로 연결하여 기기, 시간. 장소에 구애받지 않고 홈서비스를 제공하는 환경을 제공한다. (중략)
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.399-402
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2005
기존의 사용자 성향 분석 방법은 사용자의 정보를 일정 수준 이상 축적하고, 이를 분석하여 필요한 서비스를 지원해 준다. 하지만 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 정보가 전혀 축적되지 않아도 사용자의 현재 상황에 적합한 서비스가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 지능형 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 사용자의 컨텍스트 정보를 공유하고 유사한 사용자들을 그룹화시킴으로써, 사용자의 성향을 분석하는 시간과 비용을 최소화할 수 있는 사용자 성향 분석 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.374-377
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2005
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 주변의 센서로부터 각종 컨텍스트 정보를 입력받아 사용자를 식별하고 필요한 자원을 분배하는 과정이 중요하다. 하지만 사용자 식별 및 자원 분배 과정에서 특정 사용자에 의해 자원의 독점 현상이 발생되기 때문에 다른 사용자들에게 효과적으로 자원을 분배할 수 없다. 이를 위해 센서와 자원의 공유에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 휴대용 모바일 장치에서 사용자의 컨텍스트 인식과 자원의 공유를 위하여 P2P 방식을 적용한 지능형 P2P 모바일 에이전트를 제안한다. 제안하는 구조는 사용자 주변의 센서와 서비스 자원을 공유함으로써 특정 자원에 대한 독점성을 제거하고, 효과적인 사용자 컨텍스트 인식 및 서비스 지원을 목적으로 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.147-150
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2015
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
멀티미디어와 인터넷의 보급에 의해 컴퓨터 기능에 멀티미디어 정보 검색과 다양한 응용서비스 제공이 일반화되는 추세에 있고, 멀티미디어 컴퓨터와 이를 지원하는 네트웍과의 융합 현상을 보여, 네트웍 기반 멀티미디어 처리를 위한 컴퓨팅 기술로서 컴퓨터와 네트웍 구조에 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 기술변화의 추세에 따라 멀티미디어와 네트웍 기술이 융합된 새로운 형태의 개념으로서 멀티미디어 컴퓨팅 분야에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라, 본 고에서는 네트웍 기반 멀티미디어 컴퓨팅이라는 개념과 이를 위한 하드웨어, 소프트웨어, 네트웍 기반 시스템 구조 등에 대한 내용을 소개하고, 정보 통신망에서의 멀티미디어 정보처리를 위한 클라이언트 서버 구조를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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