As a lexical meaning, casino is defined as "a certified gambling house, equipped with recreational facilities such as dance and music, etc., where people play roulette or cards." Casinos started from 17th to 18th century for European nobility and their social meetings and established a casino industry framework in the United States in the 1930s. The success of the casino business leads to the increase of sales; it became very helpful for the local and national government revenues and also for the related incidental tasks. Casino operations include a variety of fields, such as general customer management, dealer game management, security, account management, currency exchange, re-exchange management, marketing management, comp management and placement management, etc. These operations should be organically connected to each other by information systems such as a groupware, ERP and Customer Relationship Management (CRM), etc. In addition, in order to effectively manage comprehensive entertainment service, including accommodation and tourism, it is necessary to develop an information system which supports casino business and collateral entertainment service, collects the data generated throughout the business and provides information about the situations of management. Thus, this study will propose a casino information system designed and implemented, considering these details.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.2
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pp.611-618
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2020
The reliability of the results of LCC analysis is determined by accurate analytical procedures and energy data from which the uncertainty is removed. Until now, systems that can automatically measure these energy data and produce databases have not been commercialized. Therefore this paper proposes a concept model of an S-LCC platform that can automatically collect and analyze electric energy consumption data of equipment systems using the IOT, which is the core tool in the Fourth Industrial Revolution and operates the equipment system efficiently using the analyzed results. The proposed concept model was developed by the convergence of existing BLCS and IOT and was comprised of five modules: Facility Control Module, LCC Analysis Module, Energy Consumption Control Module, Efficiency Analysis Module, and Maintenance Standard Reestablishment Module. Using the results of LCC analysis deduced from this system, the deterioration condition of an equipment system can be identified in real-time. The results can be used as the baseline data to re-establish standards for the maintenance factor, replacement frequency, and lifetime of existing equipment, and establish new maintenance standards for new equipment. If the S-LCC platform is established, it would increase the reliability of LCC analysis, reduce the labor force for entering data and improve accuracy, and would also change disregarded data into big data with high potential.
Education equipment for field programmable gate array (FPGA) design of sensor-based IOT (Internet Of Thing) system is introduced. Because sensors have different interfaces, several types of interface controller on FPGA need. Using this equipment, several types of interface controller, which can control ADC (analog-to-digital converter) for analog sensor outputs and $I^2C$ (Inter-Integrated Circuit), SPI (Serial Peripheral Interface Bus), and GPIO (General-Purpose Input/Output) for digital sensor outputs, can be designed on FPGA. Image processing hardware using image sensors and display controller for real and image-processed images or videos can be design on FPGA chip. This equipment can design a SOC (System On Chip) consisting of a hard process core on Linux OS and a FPGA block for IOT system which can communicate with wire and wireless networks. Using the education equipment, an example of hardware design using image sensor and accelerometer is described, and an example of syllabus for "Digital system design using FPGA" course is introduced. Using the education equipment, students can develop the ability to design some hardware, and to train the ability for the creative capstone design through conceptual, partial-level, and detail designs.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.1
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pp.150-157
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2016
In this paper, a control system for E-bike based on IOT was developed, which collects and monitors information of states of E-bike and surrounding environments from several sensors and control devices in E-bike, and informs the possible dangers to rider when riding the E-bike. Developed electronic control system can manage battery efficiently, obtain battery's remaining power in real-time and provide possible riding distance to rider. It makes possible for rider to schedule near optimal riding route in terms of battery usage and respond quickly to battery discharge. Results of applying developed system to E-bike show that according to driving-mode, possible driving distance can be calculated efficiently and using user application App, real-time driver position marking and driving route searching functions lead to energy efficient E-bike driving. Later we will endeavor to integrate BMS, ECU, smart-phone and PC(server) to provide stable driving system based on various driving information of E-bike.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.208-210
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2014
IOT(Internet of Things) through Radio Frequency Identification (RFID), Wireless Sensors, Global Positioning Systems, Laser Scanners and other information sensing device, according to the agreed protocol keep anything connected to the Internet for information exchange and communication. It's a network what in order to achieve intelligent identify, locate, track, monitor and manage. With the development of IOT technology, data growth will explode once again on the existing basis, which gives data management enormous challenges. This paper described characteristics of data in IOT and analysis existing data management technologies, then proposed a data management framework to conduct the research on the data management of IOT.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.10
no.3
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pp.123-131
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2015
With a prospective of rapid deployment of IOT, a systematic approach to derive a business strategy for various possible scenarios of IOT applications is in great demand. In this paper, a conceptual framework that can be utilized for the purpose of assessing the market potential and of setting up an initial business strategy for IOT deployment is suggested. The framework consists of utilization of well-known value curve analysis, ecosystem analysis and house of quality tools. The value curve analysis is utilized to identify value-enhancing components of consumers as well as relative strengths of suppliers. The ecosystem analysis is used to identify relevant players of the supply chain and their mutual relationships. The house of quality is suitable for developing the initial business strategy of the supplier by converting consumer requirements identified by value curve analysis into technical requirements for the supplier. In this paper, we applied our proposed framework to two services that have high potentiality of being benefited by IOT: car-sharing service and telehealth service.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.314-318
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2018
This study is influenced by the artificial intelligence based IOT which is emerging in the fourth industrial age. Also, at the time when the elderly population is soaring in the age of aging, the new knowledge and information literacy ability of the elderly population will be focused on the adaptation of the elderly people due to the ICT education effect. The purpose is to find out. The results of this study are as follows. First, it can be concluded that IT education has positive effects on digital capacity and quality of life of elderly generations and on actual IOT - based web mobile use. However, there were differences in competency depending on the existence and duration of information education and the division according to various criteria such as occupation and education, and accordingly, the provision of customized education in the fourth industrial age and quality of life, It also provides a comprehensive discussion and course presentation in the direction.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.12
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pp.483-490
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2019
In the Network Intrusion Detection System (NIDS), the function of classification is very important, and detection performance depends on various features. Recently, a lot of research has been carried out on deep learning, but network intrusion detection system experience slowing down problems due to the large volume of traffic and a high dimensional features. Therefore, we do not use deep learning as a classification, but as a preprocessing process for feature extraction and propose a research method from which classifications can be made based on extracted features. A stacked AutoEncoder, which is a representative unsupervised learning of deep learning, is used to extract features and classifications using the Random Forest classification algorithm. Using the data collected in the IOT environment, the performance was more than 99% when normal and attack traffic are classified into multiclass, and the performance and detection rate were superior even when compared with other models such as AE-RF and Single-RF.
In this paper, an error tracking platform is designed for enhanced-reliable IOT system. The platform is designed to enhance reliability of IOT system by analysing additional informations(OS, Browser, Device) and by notifying error detection to developers. Especially, in the case of an error in the service which it is difficult for developers to recognize it, The platform also supports notification services through various communication media(Email, Slack, SMS). The common interface is designed to accommodate many languages(typescript, Swift, and Android) in the development process, and the interface allows users to analyze errors that occur on various platforms, including mobile/web/desktop applications. By presenting each error in groups through issues, developers can easily identify issues in the service. The visualizing function is included to recognize various error type by dashboard.
COMS In-Orbit Tests(IOT), performed from July, 2010 to Jan, 2011, were successfully completed and the scientific data from MI and GOCI has been distributed officially from April, 2011. This paper focuses on the geometric calibration system tests conducted during the IOT. The geometric calibration process, which is one of the primary objectives of the IOT is the final step of COMS data pre-processing. The basic principles of the geometric calibration (or image navigation and registration, INR) algorithm for COMS are described and the functional and performance tests of COMS INR system were summarized according to the COMS IOT phases. Final performance testes were carried out using data sets acquired from the real-time COMS data pre-processing system. Geometric calibration accuracy of the COMS data showed excellent quality and met requirement specifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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