Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.703-710
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2017
Third-generation (3G) devicesare next-generation devices that allow the use of intelligent services and applications through the Internet of Things (IoT). As the market forexisting smart devices like smartphones and tablet PCs enters the stage of stagnation, the world is now focusing on 3G devices, parts, and services. This study is intended to measure the user's benefits from the various attributes of 3G devices by applying an economic valuation method. For this purpose, the conjoint analysis method was applied, which is one of the representative valuation methods. To apply conjoint analysis, the following attributes of 3G devicesare considered: mode of use, power efficiency, life care, and price. By applying the mixed logit model, the marginal willingness-to-pay(WTP) for each attribute was derived. The results are statistically significant. Respondents showed a high preference or complete flexibility in the mode of use attribute. And they were also found to have WTP for improvements in the life care attribute. The implications and quantitative results of this study are expected to be useful for policies and strategies in the 3G device market.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.8
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pp.1588-1596
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2015
In the Internet of Things (IoT), resource-constrained devices such as sensors are capable of communicating and exchanging data over the Internet. The IETF standard group has specified an application protocol CoAP, which uses UDP as a transport protocol, allows such a lightweight device to transmit data. Also, the IETF recommended the DTLS binding for securing CoAP. However, additional features should be added to the DTLS protocol to resolve several problems such as packet loss, reordering, fragmentation and replay attack. Consequently, performance of DTLS is worse than TLS. It is highly required for lightweight devices powered by small battery to design and implement a security protocol in an energy efficient manner. This paper thus discusses about DTLS performance in the perspective of energy consumption. To analyze the performance, we implemented IEEE 802.15.4 based test network consisting of constrained sensor devices in the Cooja simulator. We measured energy consumptions required for each of DTLS client and server in the test network. This paper compares the energy consumption and amount of transmitted data of each flight of DTLS handshake, and the processing and receiving time. We present the analyzed results with regard to code size, cipher primitive and fragmentation as well.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.8
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pp.353-358
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2017
An electrical power utility, like an electrical power pole, includes various kinds of sensors for smart services. Temperature data is considered one of the important factors that can influence the smart operations of this utility. This study suggests a method for temperature data analysis for deciding the status of the smart electrical power utilities by using Kalman Filter and Ensemble Model. The suggested approach separates the temperature data according to the different positions of the temperature sensors of a utility, then uses Kalman Filter and Ensemble Model to analyse the characteristics of the temperature variation. With detailed processes, method explains the variation between an external temperature factor like weather temperature data and the sensed temperature data, and then, analysis the temperature data from each position of electrical power utilities. In this process, the suggested method uses Kalman Filter to remove error data and the ensemble model to find out mean value of every hour of electrical data. The result and discussion of temperature analysis were described clearly with the analysed results of electrical data. Finally, we were able to check the working condition of the power devices and the range of the temperature data foe each devices, which may help to indicate any causalities with respect to the devices in the utility pole.
Electronic financial transactions are also actively increasing due to the rapid spread of information communication media such as the Internet, smart devices, and IoT, but as a derivative by-product, threats of financial security such as leakage of various personal information and hacking are also increasing. Therefore, the importance of financial security against this is increasing, but in Korea, financial security technology is relatively insufficient compared to advanced countries in the field of financial security, such as Active-X. Therefore, this study aims to present the major development direction in the domestic financial security field by comparing key technology trends with IPC classification frequency analysis, keyword frequency analysis, and keyword network analysis based on domestic and foreign financial security-related patent data. In conclusion, it seems that recent domestic and foreign trends have focused on the development of related technologies according to the development of smart device-based electronic financial services. Accordingly, it is intended to be used as the basis data for technology development of financial security by mapping the trend of financial security research trend and technology trend analysis through thesis data analysis that reflects the research of the preceding aspect as the technology of commercialization in the future.
Woo, Jung-Yoon;Yang, JaeSoo;Lee, Jong Won;Kim, Kangju
Journal of Digital Contents Society
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v.19
no.3
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pp.505-512
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2018
Internet demand has increased rapidly, and Internet Protocol Version 4, the main Internet protocol, can not cope with various types of network demand in the future. Therefore, it is urgent to spread IPv6-based stable network to solve the shortage of Internet address resources. Due to the proliferation of IoT and the increase in mobile devices, efficient and optimal IPv6 routing design is indispensable. In this paper, we have studied about characteristics of IPv6, address system of IPv6, structure analysis and efficient routing technology among IPv6 terminals. Furthermore, experimental results on routing packet analysis and convergence time are presented in network - based IPv6 routing implementation environment. In addition, we show the results of the experiment analysis by dividing the implementation of IPv6 routing, operation test, and fail over performance into three kinds of routing protocol methods. As a result, this study can be applied to the introduction of IPv6 system, test bed environment construction, and network design.
The study conducted a systematic analysis through systematic literature to explore trends in physical activities and trends in the elderly and smart health care sector. Based on the research data collected from 2006 to 2017, the research paper was selected as an analysis data base and collected data from the patented patent data registered to the Patent Office. Based on the combination of the aged, physical activities, IT, IoT, and healthcare, the research identified the research trends and subjects through the analysis and analysis of subjects based on a total of 102 academic journals and 79 patents. First of all, the academic research published a surge in 2010 research in 2006, and it has emerged as an area of continuous interest in academia until 2017. Meanwhile, patents for patents soared in 2012, according to the company's patent. Second, research shows that studies are being conducted in five areas of research. Service design, monitoring systems, systems, policies, and other studies. In the case of patents, three types of patents were classified as patents, devices and information related to information. Subsequent studies will be deemed necessary to verify the effectiveness of the smart health care technology to enhance the health of the elderly.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.8
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pp.171-180
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2020
Smart Factory consists of digital automation solutions throughout the production process, including design, development, manufacturing and distribution, and it is an intelligent factory that installs IoT in its internal facilities and machines to collect process data in real time and analyze them so that it can control itself. The smart factory's equipment works in a physical combination of numerous hardware, rather than a virtual character being driven by a single object, such as a game. In other words, for a specific common goal, multiple devices must perform individual actions simultaneously. By taking advantage of the smart factory, which can collect process data in real time, if reinforcement learning is used instead of general machine learning, behavior control can be performed without the required training data. However, in the real world, it is impossible to learn more than tens of millions of iterations due to physical wear and time. Thus, this paper uses simulators to develop grid sortation systems focusing on transport facilities, one of the complex environments in smart factory field, and design cooperative multi-agent-based reinforcement learning to demonstrate efficient behavior control.
Lee, Jung Ho;Woo, Samuel;Lee, Se Young;Lee, Dong Hoon
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.3
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pp.679-691
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2016
As vehicle started to contain many different communication devices, collecting external information became possible in IoT environment. In such environment, remotely controling vehicle is possible when vehicle information is obtained by looking in to vehicle network through smart device. However, android based smart device applications are vulnerable to malicious modulation and redistribution. Modulated android application can lead to vehicle information disclosure that could bring about vehicle control accident which becomes threat to drivers. furthermore, since vehicles today does not contain security methods to protect it, they are very vulnerable to security threats which can cause serious damage to users and properties. In this paper, many different vehicle management android applications that are sold in Google Play has been analyzed. With this information, possible threats that could happen in vehicle management applications are being analysed to prove the risks. the experiment is done on actual vehicle to prove the risks. Also, access control method to protect the vehicle against malicious actions that could happen through external network in IoT environment is suggested in the paper.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.8
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pp.1123-1132
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2018
In this paper, we design and implement a public bicycle sharing system based on smart phone application capable of distributing access codes via internet connection. When smartphone user uses the application to request a bicycle unlock code, server receives the request and sends an encrypted code, which is used to unlock the bicycle at the station and the same code is used to return the bicycle. The station's hardware prototypes were built on top of Internet devices such as raspberry pi, arduino, keypad, and motor driver, and smartphone application basically includes shared bike rental and return functionality. It also includes an additional feature of reservation for a certain time period. We tested the implemented system, and found that it is efficient because it shows the average of 3-4 seconds delay. The system can be implemented to manage multiple bikes with a single control box, and as the user can use a smartphone application, this makes the system more cost effective.
In recent years, Convolutional Neural Networks (CNNs) have achieved outstanding performance in the fields of computer vision such as image classification, object detection, visual quality enhancement, etc. However, as huge amount of computation and memory are required in CNN models, there is a limitation in the application of CNN to low-power environments such as mobile or IoT devices. Therefore, the need for neural network compression to reduce the model size while keeping the task performance as much as possible has been emerging. In this paper, we propose a method to compress CNN models by combining matrix decomposition methods of LR (Low-Rank) approximation and CP (Canonical Polyadic) decomposition. Unlike conventional methods that apply one matrix decomposition method to CNN models, we selectively apply two decomposition methods depending on the layer types of CNN to enhance the compression performance. To evaluate the performance of the proposed method, we use the models for image classification such as VGG-16, RestNet50 and MobileNetV2 models. The experimental results show that the proposed method gives improved classification performance at the same range of 1.5 to 12.1 times compression ratio than the existing method that applies only the LR approximation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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