In this paper, water meter AMR(automatic meter reading), one of the core technologies of smart water grid, using LoRa IoT network is studied. The main content of the research is to develop the network system and show the test results that one PC server receives the readings of water meters from multiple households through LoRa communication and stores them in the database, and at the same time sends the data to the web server database through internet. The system also allows users to monitor the meter readings using their smartphones. The hardware and firmware of the main board of the digital water meter are developed. For a PC server program, MDMS(meter data management system) is developed using Visual C#. The app program running on the user's smartphone is also developed using Android Studio. By connecting each developed parts, the total network system is mounted on a flow test bench in the laboratory and tested. For the fields test, 5 places around the university are selected and the transmission distances are tested. The test result show that the developed system can be applied into the real field. The developed system can be expanded to various social safety nets such as monitoring the living alone or elderly with dementia.
This paper is to suggest the secure secret sharing system in order to outstandingly reduce the damage caused by the leakage of the corporate secret. This research system is suggested as efficient P2P distributed system kept from the centrally controlled server scheme. Even the bitcoin circulation system is also based on P2P distribution scheme recenly. This research has designed the secure circulation of the secret shares produced by Threshold Shamir Secret Sharing scheme instead of the shares specified in the torrent file using the simple, highly scalable and fast transferring torrent P2P distribution structure and its protocol. In addition, this research has studied to apply both Shamir Threshold Secret Sharing scheme and the securely strong multiple user authentication based on Collaborative Threshold Autentication scheme. The secure transmission of secret data is protected as using the efficient symmetric encryption with the session secret key which is safely exchanged by the public key encryption. Also it is safer against the leakage because the secret key is effectively alive only for short lifetime like a session. Especially the characteristics of this proposed system is effectively to apply the threshold secret sharing scheme into efficient torrent P2P distributed system without modifying its architecture of the torrent system. In addition, this system guaranttes the confidentiality in distributing the secret file using the efficient symmetric encryption scheme, which the session key is securely exchanged using the public key encryption scheme. In this system, the devices to be taken out can be dynamically registered as an user. This scalability allows to apply the confidentiality and the authentication even to dynamically registerred users.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.155-163
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2022
In order to avoid the spread of Covid-19, outdoor activities are decreasing worldwide and the time spent at home is increasing. As physical activity declines, the number of people who feel bored, restless and immune deficient is increasing. As indoor life becomes more permanent, multiple approaches to home workout are becoming active. This paper examines how the Covid blue (boredom and social anxiety) produced in the no-touch era affects quality of life through the use of home training applications. Questionnaires were collected from Chinese people using a website dedicated to Chinese questionnaires, and finally 383 appropriate data were analyzed using SPSS24.0 and AMOS24.0. The research results showed that the actual experience of using home workout had a positive impact on quality of life. The higher the user's sense of social unease about being late in the untact, It was found that the higher the social anxiety perceived by users about the untact era, the higher the interactivity and exercise satisfaction with the home workout app. Home workout application can improve exercise satisfaction and quality of life, which are more positive effects beyond the result of resolving consumers' boredom. Therefore, it can be used as a channel for digital services.
Purposes: Prompt evaluation of routes and contact tracing are very important for epidemiological investigations of coronavirus disease 2019 (COVID-19). To ensure better adoption of contact tracing apps, it is necessary to understand users' expectations, preferences, and concerns. This study aimed to identify main reasons why people use the apps, appropriate services, and basis for voluntary app services that can improve app participation rates and data sharing. Methodology/Approach: This study conducted an online survey from November 11 to December 6, 2020, and received a total of 1,048 survey responses. This study analyzed the questionnaire survey findings of 883 respondents in areas with many confirmed cases of COVID-19. This study used a multiple regression analysis. Findings: Respondents who had experience of using related apps showed a high intention to use contact-tracing apps. Participants wished for the contact tracking apps to be provided by the government or public health centers (74%) and preferred free apps (93.88%). The factors affecting the participants' intention to use these apps were their preventive value, performance expectancy, perceived risk, facilitative ability, and effort expectancy. The results highlighted the need to ensure voluntary participation to address participants' concerns regarding privacy protection and personal information exposure. Practical Implications: The results can be used to accurately identify user needs and appropriate services and thereby improve the development of contact tracking apps. The findings provide the basis for voluntary app that can enhance app participation rates and data sharing. The results will also serve as the basis for developing trusted apps that can facilitate epidemiological investigations.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.5
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pp.189-196
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2022
Skyline query is a scheme for exploring objects that are suitable for user preferences based on multiple attributes of objects. Existing skyline queries return search results as batch processing, but the need for real-time search results has increased with the advent of interactive apps or mobile environments. Online algorithm for Skyline improves the return speed of objects to explore preferred objects in real time. However, the object navigation process requires unnecessary navigation time due to repeated comparative operations. This paper proposes a Pre-processing Online Algorithm for Skyline Query (POA) to eliminate unnecessary search time in Online Algorithm exploration techniques and provide the results of skyline queries in real time. Proposed techniques use the concept of range-limiting to existing Online Algorithm to perform pretreatment and then eliminate repetitive rediscovering regions first. POAs showed improvement in standard distributions, bias distributions, positive correlations, and negative correlations of discrete data sets compared to Online Algorithm. The POAs used in this paper improve navigation performance by minimizing comparison targets for Online Algorithm, which will be a new criterion for rapid service to users in the face of increasing use of mobile devices.
The purpose of this study is to empirically clarify the relationship between the aesthetic experience of visitors and the effect of online exhibitions at museums on the degree of viewing an offline exhibition. For this reason, the attributes of online exhibitions are composed of accessibility, interaction, informativeness, playfulness, etc., and the aesthetic experience is composed of four factors: emotional, communicative, cognitive, and perceptual areas. A survey was conducted to analyze the effect on viewing intention. The results of multiple regression analysis of the questionnaire results revealed that first, the online exhibition service had a partially significant positive(+) effect on the aesthetic experience. It was analyzed that informativity had the greatest effect on the emotional domain of aesthetic experience, playfulness had the greatest impact on the communication and perceptual domains, and access had the greatest impact on the cognitive domain. Second, it was found that online exhibitions had a partially significant positive (+) effect on offline exhibition viewing intention in the order of playfulness, interactivity, and informativity. Third, it was found that aesthetic experiences had a significant positive (+) effect on offline exhibition viewing intention in the order of cognitive, emotional, communication, and perception. In addition, it was confirmed that the aesthetic experience partially mediated the intention to view online and offline exhibitions. We hope that this study will serve as an opportunity to spark academic discussion along with practical implications for inducing online exhibition users to offline exhibitions.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.675-681
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2021
With the recent growth of the AI speaker market, the demand for speech synthesis technology that enables natural conversation with users is increasing. Therefore, there is a need for a multi-speaker speech synthesis system that can generate voices of various tones. In order to synthesize natural speech, it is required to train with a large-capacity. high-quality speech DB. However, it is very difficult in terms of recording time and cost to collect a high-quality, large-capacity speech database uttered by many speakers. Therefore, it is necessary to train the speech synthesis system using the speech DB of a very large number of speakers with a small amount of training data for each speaker, and a technique for naturally expressing the tone and rhyme of multiple speakers is required. In this paper, we propose a technology for constructing a speaker encoder by applying the deep learning-based x-vector technique used in speaker recognition technology, and synthesizing a new speaker's tone with a small amount of data through the speaker encoder. In the multi-speaker speech synthesis system, the module for synthesizing mel-spectrogram from input text is composed of Tacotron2, and the vocoder generating synthesized speech consists of WaveNet with mixture of logistic distributions applied. The x-vector extracted from the trained speaker embedding neural networks is added to Tacotron2 as an input to express the desired speaker's tone.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.561-568
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2022
The purpose of this study is to explore the narrative of VR disaster and safety Education introduced by disaster film narrative. VR(Virtual Reality) is be suitable technology for disaster and safety Education due to media characteristics as 'immersion', 'presence', 'interactivity', 'pleasure'. Disaster film narrative is able to be worth VR disaster and safety education as a variety of stories and educational effect. For this study, examine a theoretical study and a visiting research of 'Busan 119 Safety & Experience Center'. This study concludes that Firstly need to introduce catharsis effect, Secondly, build 'interactive narratives' that ensure active participation of users, Thirdly, introduce an 'adventure game' narrative element, Fourthly, introduce a hero-shaped narrative in which the user becomes a one-man hero, And lastly, need education as use user's multiple access and group experience learning. Therefore, This thesis is of academic value in that it suggest a desirable new direction of narrative in VR disaster and safety education.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.8
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pp.269-280
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2022
With the rise of a decentralized finance market (so called, DeFi) using blockchain technology, users and capital liquidity of decentralized finance applications are increasing significantly. The Automated Market Maker (AMM) is a protocol that automatically calculates the asset price based on the liquidity of the decentralized trading platform, and is currently most commonly used in the decentralized exchanges (DEX), since it can proceed the transactions by utilizing the liquidity pool of the trading platform even if the buyers and sellers do not exist at the same time. However, Automated Market Maker have some disadvantages since the cost efficiency of each transaction using Automated Market Maker depends on the liquidity size of some liquidity pools used for the transaction, so the smaller the size of the liquidity pool and the larger the transaction size, the smaller the cost efficiency of the trade. To solve this problem, some platforms are adopting Transaction Path Routing Algorithm that bypasses transaction path to other liquidity pools that have relatively large size to improve cost efficiency, but this algorithm can be further improved because it uses only a single transaction path to proceed each transaction. In addition to just bypassing transaction path, in this paper we proposed a Multi-Path Routing Algorithm that uses multiple transaction paths simultaneously by distributing transaction size, and showed that the cost efficiency of transactions can be further improved in the Automated Market Maker-based trading environment.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.9
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pp.419-430
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2023
Currently, NFTs have no dominant application except for the proof of ownership for digital content, and it also have small liquidity problem, which makes their price difficult to predict. Real estate usually has very high barriers to investment due to its high pricing. Real estate can be converted into NFTs and also divided into small value fungible tokens (FTs), and it can increase the the volume of the investor community due to more liquidity and better accessibility. In this document, we implement and design a system that allows ordinary users can invest on high priced real estate utilizing Black Litterman (BL) model-based Portfolio investment interface. To this end, we target a set of real estates pegged as collateral and issue NFT for the collateral using blockchain. We use oracle to get the current real estate information and to monitor varying real estate prices. After tokenizing real estate into NFTs, we divide the NFTs into easily accessible price FTs, thereby, we can lower prices and provide large liquidity with price volatility limited. In addition, we also implemented BL based asset portfolio interface for effective portfolio composition for investing in multiple of real estates with small investments. Using BL model, investors can fix the asset portfolio. We implemented the whole system using Solidity smart contracts on Flask web framework with public data portals as oracle interfaces.
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