To play the networked video contents in a client's mobile device in real time, the contents should be delivered to it by the contents server with streaming technology. Generally, in a server-client based commerce model, the server is in charge of both the authentication of the paid customer and distribution of the contents. The drawback of it is that if the customers' requests go on growing rapidly, the service quality would be degraded results from the problems of overloaded server or restricted network bandwidth. On the contrary, in P2P based networks, more and more the demand for service increasing, the service quality is upgraded since a customer can act as a server. But, in the P2P based network, there are too many servers to manage, it's possible to distribute illegal contents because the P2P protocol cannot control distributed servers. Thus, it's not suitable for commercial purposes. In this paper, the dymanic group authentication scheme is proposed which is suited to P2P based applications. The proposed scheme consists of group based key generation, key update, signature generation and verification protocols. It can control the seeder's state whether the seeder is joining or leaving the network, and it can be applied to hybrid P2P based commerce model where sales transactions are covered by the index server and the contents are distributed by the P2P protocol.
Recently, increased use of the internet resulted in generation of large and diverse types of data due to increased use of social media, expansion of a convergence of among industries, use of the various smart device. We are facing difficulties to manage and analyze the data using previous data processing techniques since the volume of the data is huge, form of the data varies and evolves rapidly. In other words, we need to study a new approach to solve such problems. Many approaches are being studied on this issue, and we are describing an effective design and development to build indexing engine of big data platform. Our goal is to build a system that could effectively manage for huge data set which exceeds previous data processing range, and that could reduce data analysis time. We used large SNMP log data for an experiment, and tried to reduce data analysis time through the fast indexing and searching approach. Also, we expect our approach could help analyzing the user data through visualization of the analyzed data expression.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.414-420
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2018
The digital convergence looking for new ways to engage visitors by superimposing virtual content on projection over the real world captured media contents. This paper propose the Light ID based interactive 3D immersive exhibition things view using HMD AR technology. This approach does not required to add any additional infrastructure to be built-in to enable service and uses the installed Lighting or displays devices in the exhibit area. In this approach, the Light ID can be used as a Location Identifier and communication medium to access the content unlike the QR Tag which supports provide the download information through web interface. This utilize the advantages of camera based optical wireless communication (OWC) to receive the media content on smart device to deliver immersive 3D content visualization using AR. The proposed exhibition method is emulated on GALAXY S8 smart phone and the visual performance is evaluated for Jeonju Hanok Village. The experimental results shows that the proposed method can give immersive 3D view for exhibit things in real-time.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.6
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pp.537-546
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2019
The paper actualizes the twin camera module system that is portable and very useful for the production of 3D contents. The suggested twin camera module system is a system to be able to display the 3D image after converting the inputted image from 2D stereo camera. To evaluate the performance of the twin camera module suggested in this paper, I assessed the correction of Rotation and Tilt created depending on the visual difference between the left and right stereoscopic image shot by the left and right lenses by using the Test Platform. In addition, I verified the efficiency of the twin camera module system through verifying Depth Error of 3D stereoscopic image by means of Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm. I think that if the user utilizes the suggested twin camera module system in displaying the image to the external after converting the shot image into the 3D stereoscopic image and the preparation image, it is possible to display the image in a matched way with an output device fit respectively for different 3D image production methods and if the user utilizes the system in displaying the created image in the form of the 3D stereoscopic image and the preparation image via different channels, it is possible to produce 3D image contents easily and conveniently with applying to lots of products.
Kim, Dae Gun;Jung, James J;Cho, Kwang Hwan;Ryu, Mi Ryeong;Moon, Seong Kwon;Bae, Sun Hyun;Ahn, Jae Ouk;Jung, Jae Hong
Progress in Medical Physics
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v.27
no.4
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pp.250-257
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2016
The purpose of this study was to compare the patient setup errors of two different immobilization devices (Feet Fix: FF and Leg Fix: LF) for pelvic region radiotherapy in Tomotherapy. Thirty six-patients previously treated with IMRT technique were selected, and divided into two groups based on applied immobilization devices (FF versus LF). We performed a retrospective clinical analysis including the mean, systematic, random variation, 3D-error, and calculated the planning target volume (PTV) margin. In addition, a rotational error (angles, $^{\circ}$) for each patient was analyzed using the automatic image registration. The 3D-errors for the FF and the LF groups were 3.70 mm and 4.26 mm, respectively; the LF group value was 15.1% higher than in the FF group. The treatment margin in the ML, SI, and AP directions were 5.23 mm (6.08 mm), 4.64 mm (6.29 mm), 5.83 mm (8.69 mm) in the FF group (and the LF group), respectively, that the FF group was lower than in the LF group. The percentage in treatment fractions for the FF group (ant the LF group) in greater than 5 mm at ML, SI, and AP direction was 1.7% (3.6%), 3.3% (10.7%), and 5.0% (16.1%), respectively. Two different immobilization devices were affected the patient setup errors due to different fixed location in low extremity. The radiotherapy for the pelvic region by Tomotherapy should be considering variation for the rotational angles including Yaw and Pitch direction that incorrect setup error during the treatment. In addition the choice of an appropriate immobilization device is important because an unalterable rotation angle affects the setup error.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.46-54
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2018
The Internet of Things (IoT) is an environment in which various devices provide services to users through communications. Because of the nature of the IoT, data are stored and distributed in heterogeneous information systems. In this situation, IoT end applications should be able to access data without having information on where the data are or what the type of storage is. This mechanism is called Service Discovery (SD). However, some problems arise, since the current SD architectures search for data in physical devices. First, turnaround time increases from searching for services based on physical location. Second, there is a need for a data structure to manage devices and services separately. These increase the administrator's service configuration complexity. As a result, the device-oriented SD structure is not suitable to the IoT. Therefore, we propose an SD structure called Name-based Service-centric Service Discovery (NSSD). NSSD provides name-based centralized SD and uses the IoT edge gateway as a cache server to speed up service discovery. Simulation results show that NSSD provides about twice the improvement in average turnaround time, compared to existing domain name system and distributed hash table SD architectures.
The automated dental cavity detection program for a new concept intra-oral dental x-ray imaging device, an auxiliary diagnosis system, which is able to assist a dentist to identify dental caries in an early stage and to make an accurate diagnosis, was to be developed. The primary theory of the automatic dental cavity detection program is divided into two algorithms; one is an image segmentation skill to discriminate between a dental cavity and a normal tooth and the other is a computational method to analyze feature of an tooth image and take an advantage of it for detection of dental cavities. In the present study, it is, first, evaluated how accurately the DRLSE (Direct Regularized Level Set Evolution) method extracts demarcation surrounding the dental cavity. In order to evaluate the ability of the developed algorithm to automatically detect dental cavities, 7 tooth phantoms from incisor to molar were fabricated which contained a various form of cavities. Then, dental cavities in the tooth phantom images were analyzed with the developed algorithm. Except for two cavities whose contours were identified partially, the contours of 12 cavities were correctly discriminated by the automated dental caries detection program, which, consequently, proved the practical feasibility of the automatic dental lesion detection algorithm. However, an efficient and enhanced algorithm is required for its application to the actual dental diagnosis since shapes or conditions of the dental caries are different between individuals and complicated. In the future, the automatic dental cavity detection system will be improved adding pattern recognition or machine learning based algorithm which can deal with information of tooth status.
With the recent development of IoT technology, medical services using IoT technology are increasing in many medical institutions providing health care services. However, as the number of IoT sensors attached to the user body increases, the healthcare information transmitted to the server becomes complicated, thereby increasing the time required for analyzing the user's healthcare information in the server. In this paper, we propose a deep learning based health care information management method to collect and process healthcare information in a server for a large amount of healthcare information delivered through a user - attached IoT device. The proposed scheme constructs a subnet according to the attribute value by assigning an attribute value to the healthcare information transmitted to the server, and extracts the association information between the subnets as a seed and groups them into a hierarchical structure. The server extracts optimized information that can improve the observation speed and accuracy of user's treatment and prescription by using deep running of grouped healthcare information. As a result of the performance evaluation, the proposed method shows that the processing speed of the medical service operated in the healthcare service model is improved by 14.1% on average and the server overhead is 6.7% lower than the conventional technique. The accuracy of healthcare information extraction was 10.1% higher than the conventional method.
Faced with the era of the IoT (Internet of Things) and smart homes, this study aims to explore the type of information loaded on smart devices that can lead to consumer's efficient energy use. 105 Americans participated in the survey with eight different versions according to two energy consumption levels (Above or Below condition) by four information frames (Finance, security, environment, or health). It was found that frames can make significant differences in consumers' attitudes; (1) Those in the Below condition worried about environments more than those in the Above condition; (2) Finance-framed information in the Above condition was the least effective to increase consumers' energy saving motivation; (3) In the Below condition, those receiving finance and security framed information revealed more environmental concerns than those receiving other types of informations. This study can contribute to the field by providing with basic research findings that smart device developers can refer to in the future. Also, follow-up studies need to be conducted to examine effective messages for Korean energy consumers.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.43-50
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2018
Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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