Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.400-403
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2018
The VR / AR market has grown significantly due to the development of Virtual Reality and Augmented Reality, the core technologies of the Fourth Industrial Revolution. According to a report released by the Korea Science and Engineering Corporation (KISTEP), the global VR / AR market will grow to $ 105 billion by 2022. An important key to the growth of the VR / AR market is user immersion. VR is dependent on technology of hardware such as display and sensor for biometric signal recognition. In order to improve user's immersion feeling, it is important to transmit sensor data to display device more accurately and quickly. In this paper, we consider various sensor hardware dependencies of VR, and compare various correction methods and filtering methods to lower the Motion to Photon (MTP) time that user movement is fully reflected on the display using sensor devices.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.6
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pp.43-52
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2022
We can sense somebody's feeling fatigue, which means that fatigue can be detected through sensing human biometric signals. Numerous researches for assessing fatigue are mostly focused on diagnosing the edge of disease-level fatigue. In this study, we adapt quantitative analysis approaches for estimating qualitative data, and propose video analysis models for measuring fatigue state. Proposed three deep-learning based classification models selectively include stages of video analysis: object detection, feature extraction and time-series frame analysis algorithms to evaluate each stage's effect toward dividing the state of fatigue. Using frontal face videos collected from various fatigue situations, our CNN model shows 0.67 accuracy, which means that we empirically show the video analysis models can meaningfully detect fatigue state. Also we suggest the way of model adaptation when training and validating video data for classifying fatigue.
Medical information is variously generated not only from medical devices but also from electronic devices. Recently, related convergence technologies from big data collection in healthcare to medical AI products for patient's condition analysis are rapidly increasing. However, there are difficulties in applying them because of independent developmental procedures. In this paper, we propose an intelligent hospital information system (iHIS) model to simplify and integrate research, development and application of medical AI technology. The proposed model includes (1) real-time patient data management, (2) specialized data management for medical AI development, and (3) real-time monitoring for patient. Using this, real-time biometric data collection and medical AI specialized data generation from patient monitoring devices, as well as specific AI applications of camera-based patient gait analysis and brain MRA-based cerebrovascular disease analysis will be introduced. Based on the proposed model, it is expected that it will be used to improve the HIS by increasing security of data management and improving practical use through consistent interface platformization.
The full impact of COVID-19 has yet to be felt: while it may not define the new decade, it is clear that its immediate significance was to test many of the basic operating assumptions and procedures of global civilization. Even as vaccines are developed and utilized and even as it is possible to see the beginning of the end of COVID-19 as a discrete historical event, it remains unclear as to its ultimate importance. That said, it is evident that the academic exploration of Southeast Asia will also be affected by both the global and regional experiences of the pandemic. "Breakthroughs of Area Studies and ASEAN in the Era of Homo Untact" promises to help reconceptualize the study of the region by highlighting the importance of redefined spatial relationships and new potentially depersonalized modes of communication. This paper acknowledges these issues by suggesting that the transformations caused by the pandemic should motivate scholars to raise new questions about how to understand humanity-particularly as it is defined by societies, nations and regions. Given that COVID-19 (and the response to it) has altered many of the fundamental rhythms of globalized regions, there is sufficient warrant for re-examining both the ways in which disease, health and their related spaces affect the perceptions of Southeast Asia. To achieve "breakthroughs" into the investigation of the region, it makes sense to have another glance at the ways in which the discourses about diseases and health may have helped to inscribe definitions of Southeast Asia-or, at the very least, the nations, societies and peoples who live within it. In order to at least consider these larger issues, the discussion will concentrate on a formative moment in the conceptualization of Southeast Asia-British engagement with the region in the late 18th and early 19th centuries. To that end three themes will be highlighted: (1) the role that British diplomatic and military narratives played in establishing the information priorities required for the construction of colonial knowledge; (2) the importance not only of "colonial knowledge" but information making in its own right; (3) in anticipation of the use of big data, the manner in which manufactured information (related to space and disease) could function in shaping early British perceptions of Southeast Asia-particularly in Batavia and Java. This discussion will suggest that rather than see social distancing or increased communication as the greatest outcome of COVID-19, instead it will be the use of data-that is, big, aggregated biometric data which have not only shaped responses to the pandemic, but remain likely to produce the reconceptualization of both information and knowledge about the region in a way that will be at least as great as that which took place to meet the needs of the "New Imperialism." Furthermore, the definition and articulation of Southeast Asia has often reflected political and security considerations. Yet, the experience of COVID-19 could prove that data and security are now fused into a set of interests critical to policy-makers. Given that the pandemic should accelerate many existing trends, it might be foreseen these developments will herald the triumph of homo indicina: an epistemic condition whereby the human subject has become a kind of index for its harvestable data. If so, the "breakthroughs" for those who study Southeast Asia will follow in due course.
Han, Seong-Il;Lee, Dae-Sik;Han, Ji-Hwan;Shin, Han Jae
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.4
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pp.257-270
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2022
In this paper, we design a smart factory risk improvement system and risk improvement method using AI edge devices. The smart factory risk improvement system collects, analyzes, prevents, and promptly responds to the worker's work performance process in the smart factory using AI edge devices, and can reduce the risk that may occur during work with improving the defect rate when workers perfom jobs. In particular, based on worker image information, worker biometric information, equipment operation information, and quality information of manufactured products, it is possible to set an abnormal risk condition, and it is possible to improve the risk so that the work is efficient and for the accurate performance. In addition, all data collected from cameras and IoT sensors inside the smart factory are processed by the AI edge device instead of all data being sent to the cloud, and only necessary data can be transmitted to the cloud, so the processing speed is fast and it has the advantage that security problems are low. Additionally, the use of AI edge devices has the advantage of reducing of data communication costs and the costs of data transmission bandwidth acquisition due to decrease of the amount of data transmission to the cloud.
The aim of this study was to establish normative data on the tooth size and arch parameters of Koreans with normal occlusion, This study employed the dental casts of 296 (male: 179; female 117) normal occlusion samples, who were selected from 15,836 adults through a community dental health survey. The mesiodistal diameters of teeth, arch width, and arch length were measured by digital electronic calipers(accurate to 0.01 mm) and Bolton's indices as well as intermaxillary arch width ratios were calculated. In order to ensure reliability, intra- and inter-examiner error were evaluated. Although our dimensional data showed overt differences between genders, the indices and intermaxillary ratios evaluated were the same. The resultant data obtained were compared with the previous data to reveal whether any changes have occurred over the time. The clinical implication of the present findings was also discussed. This biometric study seemed to provide a clinically applicable diagnostic criteria for an individual malocclusion patient.
Angulation and inclination of clinical crown is important for diagnosing, treatment planning and developing convenient orthodontic attachments. The aim of the study was to establish normative data with higher reliability on the angulation and inclination of clinical crown of Koreans with normal occlusion This study employed the dental casts of 307 (male. 187: female. 120) adult normal occlusion samples. The angulation and inclination of clinical crown were measured by set-up model checker In order to ensure reliability, intra- and inter-rater error were evaluated 3 times The resultant data obtained had excellent reliability however when compared with the previous data as well as with gender difference, clinically significant interpretation was impossible because the whithin-dataset normal variation was High which was common pattern of angulation and inclination measuring data of previous research The result of this biometric study seemed 4o suggest more substantive design of the multivariate. high-dimensional interpretation methodology of these normal variation is required if more compatible orthodontic appliance could be developed.
The purpose of this study is to design a process for developing wearable sports helmet devices by utilizing IoT server technology, focusing on sports where helmet wear is essential at sports sites. This enables customized training of athletes by continuously accumulating personal biometric information during training, checking players' condition based on data, and informing them of injury prevention and dangerous situations. In addition, the wearable device that can be useful when the training place is likely to damage the physical health due to heat waves or extremes can provide a foundation for improving the performance. Since such technology can be applied not only to the sports field but also to the society such as the industrial field or the underprivileged, it can be expected to be expandable.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.4
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pp.169-178
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2017
Recently, as the interest rate and necessity for security is growing, the demands for a visitor recognition system are being increased. In order to recognize a visitor in visitor recognition systems, the various biometric methods are used. In this paper, we propose a visitor recognition system based on face recognition. The visitor recognition system improves the face recognition performance by integrating several open APIs as a single algorithm and by performing the ensemble of the recognition results. For the performance evaluation, we collected the face data for about five months and measured the performance of the visitor recognition system. As the results of the performance measurement, the visitor recognition system shows a higher face recognition rate than using a single face recognition API, meeting the requirements on performance.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.77-80
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2011
Medical robot has four fields. Surgery assistant robot, robotic surgery, Surgery Simulator, rehabilitation robot. Thus, medical robots is often high precision and reliability requirements for operations are being developed. Medical service robot's another sector is care for service robots. Care services robot is the hospital's reception work and biometric data acquisition of patients, the hospital in location and content information provide to patients. But now medical service robot practical acceptance process failed to progress. In this paper were the medical service robot systems design and implementation. Implemented the robot system is using the standard protocols for the exchange of medical information and can be linked with hospital information system. The hospital's patient reception and processing, to provide care waiting number information.
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