• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.6
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• pp.61-68
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• 2018

This paper propose the remote monitoring system using LoRa networks about storm overflow chamber, which is a device designed to discharge rainwater directly to a sewage treatment plant when it reaches a certain amount of rainfall during precipitation. In this system, when the information produced by the sensor is transmitted to the LoRa network server and updated, the application server can automatically receive data through the implemented communication interface. The application server carries out management functions of storm overflow chamber devices and subscription information, collects measured flow rate and opening-closing information, and provides statistical information using the collected data. The android app performs a firebase-based notification function to prompt the user of malfunctioning of the storm overflow chamber device.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.3
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• pp.374-380
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• 2022

This paper shows the results of a study that predicts changes in seawater conditions in sea farms using machine learning-based long short term memory (LSTM) algorithms. Hardware was implemented using dissolved oxygen, salinity, nitrogen ion concentration, and water temperature measurement sensors to collect seawater condition information from sea farms, and transferred to a cloud-based Firebase database using LoRa communication. Using the developed hardware, seawater condition information around fish farms in Tongyeong and Geoje was collected, and LSTM algorithms were applied to learning results using these actual datasets to obtain predictive results showing 87% accuracy. Flask and REST APIs were used to provide users with predictive results for each of the four parameters, including dissolved oxygen. These predictive results are expected to help fishermen reduce significant damage caused by fish group death by providing changes in sea conditions in advance.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.3
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• pp.150-159
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• 2022

This paper presents an implementation of detecting whether a helmet is worn and there is a fall accident through individual image analysis in real-time from extracting the image objects of several workers active in the industrial field. In order to detect image objects of workers, YOLO, a deep learning-based computer vision model, was used, and for whether a helmet is worn or not, the extracted images with 5,000 different helmet learning data images were applied. For whether a fall accident occurred, the position of the head was checked using the Pose real-time body tracking algorithm of Mediapipe, and the movement speed was calculated to determine whether the person fell. In addition, to give reliability to the result of a falling accident, a method to infer the posture of an object by obtaining the size of YOLO's bounding box was proposed and implemented. Finally, Telegram API Bot and Firebase DB server were implemented for notification service to administrators.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.1
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• pp.21-27
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• 2024

This paper presents the implementation of a personalized real-time information-providing application utilizing filtering and web crawling technologies. The implemented application performs web crawling based on the user-set keywords within web pages, using the Jsoup library as a basis for the selected keywords. The crawled data is then stored in a MySQL database. The stored data is presented to the user through an application implemented using Flutter. Additionally, mobile push notifications are provided using Firebase Cloud Messaging (FCM). Through these methods, users can efficiently obtain the desired information quickly. Furthermore, there is an expectation that this approach can be applied to the Internet of Things (IoT) where big data is generated, allowing users to receive only the information they need.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1114-1117
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• 2017

본 연구에서는 소음 센서와 진동 센서를 사용하여 층간소음 정보를 받아 기준치를 초과하면 소음 제공자에게 경고를 할수 있는 소음관리 시스템을 제안하였다. 소음 정보를 입력 받아 경고를 하는 알고리즘을 처리하기 위해 아두이노 보드를 사용하였고, 여러 주소로부터 전송되는 다수의 센서들을 적은 전력으로 전송할 수 있도록 Wi-fi shield와 MQTT 앙상블 데이터 전송방식을 적용하였다. 전송된 정보들은 Firebase 플랫폼을 통해 사용자들이 쉽게 정보에 접근할 수 있도록 구성하였다. 또한 저장된 대용량의 데이터에 대한 체계적인 관리를 위해 R 프로그램을 이용하여 데이터의 특징을 분석하였다. 제안된 시스템의 기능 및 동작을 실험한 결과 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.69-72
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• 2018

최근 증가하고 있는 자유개별여행자들의 경우 항공권, 숙박 등의 여행상품을 개별로 구매하고 여행지에서 지역 여행정보를 통해 여행상품을 구매한다. 일반적인 여행 앱에서는 여행자에게 일괄적으로 관광 상품 메시지를 전송한다. 하지만 해당 여행지에 대한 정보 메시지를 여행 시간대별로 받는다면 여행자는 그 정보를 토대로 좀 더 다양한 여행을 즐길 수 있으며, 해당 지역의 여행 상품을 판매하는 판매자의 경우 효과적인 홍보 마케팅이 이루어질 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 해당 여행지를 여행하고 있는 여행자에게 스케줄링된 여행정보를 주기적으로 전송할 수 있는 FCM기반의 푸시서비스 개발을 목적으로 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.543-544
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• 2021

본 논문에서는 스마트 팩토리의 자동화 공정을 위하여 제품 자동 판별과 불량 시 작업자에게 자동으로 통보해주는 시스템을 설계한다. 생산라인의 효율을 극대화하기 위해서는 작업자의 개입이 적은 상태로 시스템에 의해서 자동으로 공정이 이루어져야 한다. 따라서 본 시스템을 적용해 작업자는 자동으로 돌아가는 라인에 크게 개입하지 않고 문제가 발생했을 때만 투입되어 조치할 수 있게 된다. 따라서 생산과 효율을 크게 증가시키면서 작업자의 실수를 미연에 방지하고 제품의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.147-148
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• 2021

본 논문에서는 자바 스프링 Mybatis와 Firebase, Ajax, Script, DataBase를 활용해 테스트하길 원하는 IT 제품을 등록하는 기업과 이를 응모를 통해 추첨되어 테스트하고 리뷰를 남겨 기업에 도움을 주고 싶어 하는 일반 사용자를 모집하는 웹 사이트이다. 이 사이트는 자바 스프링 Mybatis를 기반으로 웹을 구성 하였고, 웹페이지에서 처리되는 데이터들은 데이터베이스로 저장된다. 기업이 제품을 등록하면 이를 사용자가 응모하고 관리자가 무작위로 추첨을 하면 해당 상품을 사용자가 받아보고 평가하여 리뷰를 남길 수 있고 기업은 해당 리뷰들을 좋은 점, 개선할 점을 나누어 확인하여 자신들의 제품을 개선할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1317-1319
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• 2021

본 논문은 뉴미디어 시대의 새로운 온라인 독서 관리 시스템을 제안한다. 우리는 본 시스템을 사용자로 하여금 흥미로운 독서 취미 활동을 영위할 수 있도록 하는 것을 목표로 개발하였다. 아두이노에 무게센서, 조도센서, LCD 등을 부착한 스마트 북스탠드 '수북 홀더'와 이와 호환되는 안드로이드 OS 애플리케이션 '수북'을 설계하였다. 수북 홀더를 통해 수집된 사용자 독서 시간 데이터와 사용자 기록 데이터를 활용하여 저장 및 분석하고, Firebase Database 내에 관리한다. 본 논문의 시스템은 사용자의 좋은 독서 습관 형성에 도움을 주고 같은 취미를 가진 사람들 간 시공간적 제약 없이 소통할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.405-408
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• 2021

글로벌시대가 시작되면서 많은 사람들이 외국인과 소통하는 일이 많아졌다. 해외에 있는 사람들과 소통하기 위해 많은 사람들이 요금이 부과되지 않는 모바일 메신저를 사용한다. 하지만 많은 모바일 메신저에서는 번역기능을 제공하지 않는다. 본 연구는 다국적 언어 소통을 위한 번역이 가능한 모바일 메신저를 제공한다. 외부 번역 naver papagoAPI 와 firebase의 인증, 실시간 데이터베이스를 이용하는 안드로이드 기반 자동 번역 채팅 앱과 연결하여 자동 번역 채팅 서비스를 구현하였다. 본 논문의 애플리케이션은 기존에 번역기나 챗봇을 사용해야 했던 불편함은 낮추고 외국어 채팅의 자유도를 높여주는 결과가 나타난다. 이를 통해 자연스러운 외국어 채팅이 가능하도록 하여 서로 다른 언어를 사용하는 사람들과 언어에 상관없이 자유로운 의사소통을 가능하도록 한다.