Biometric technology is a technology for authenticating a user using the physical or behavioral features of the inherent characteristics of the individual. With the necessity and efficiency of the technology in the fields of finance, security, access control, medical welfare, inspection, and entertainment, the service range has been expanding. Biometrics using biometric information such as fingerprints and faces have been exposed to counterfeit and disguised threats and become a social problem. Recent studies using a bio-signal from the inside of the body other than the bio-information of the external body are being developed. This paper analyzes the recent research and technology of biometric systems using bio-signals, ECG, heart sounds, EEG, and EMG to present the skills needed for the development direction. In the future, utilizing the deep learning to build and analyze database to manage bio-signal based big data for the complex condition of individuals, biometrics technologies suitable for real time environment are expected to be researched.
Existing Web authentication method utilizes the resident registration number by credit rating agencies separating i-PIN authentication method which has been improved authentication using resident registration number via the real name confirmation database. By improving the existing authentication method, and it provides the available integrated ID authentication on Web. In order to enhance safety, the proposed authentication method by encrypting the user of the verification value, and stores the unique identifier in the database of the certificate authority. Then, the password required to log in to the Web is for receiving a disposable random from the certificate authority, the user does not need to remember a separate password and receives the random number by using the smart phone. It does not save the user's personal information in the database, and it is easy to management of personal information. Only the integration ID needs to be remembered with random number on every time. It doesn't need to use various IDs and passwords if you use this proposed authentication methods.
In this paper, we develop an intelligent mobile surveillance system based on binary CDMA for the unmanned automatic tracking and surveillance. That is, we implement a intelligent surveillance system using the binary CDMA wireless communication technology which is applied the merit of CDMA and TDMA on it complexly. This system is able to monitor the site of the accident on network in real time and process the various situations by implementing the security surveillance system. This system pursues an object by the 360-degree using camera, expands image using a PTZ(Pan/Tilt/Zoom) camera zooming function, identifies the mobile objects image within a screen and transfers the identified image to the remote site. Finally, we show the efficiency of the implemented system through the simulation of the controlled situations, such as tracking coverage on objects, object expansion, object detection number, monitoring the remote transferred image, number of frame per second by the image output signal etc..
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.49
no.6
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pp.9-17
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2012
High-quality multimedia on the Internet has attracted attention because of its wide application area. IP multicast has been proposed as a solution to use efficient network resources in these services. However, IP multicast has not been commonly used due to a number of practical issues such as security and management. As an alternative, an overlay multicast routing which is performed in upper protocol layers on legacy networks without changing hardware has been presented. Yet, the maximum data transmission capacity of the overlay multicast is not sufficient for real time transmission of multimedia data. In this paper, we have implemented an overlay multicast engine on NetFPGA which allows us to perform packet replication and tunneling which need high-speed. In addition, we have implemented extra portions which need low-speed in software. From now on, we will progress research which increase the number of terminal spots which can be replicated by improvement and amplify throughputs by optimization.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.12
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pp.123-129
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2014
In accordance with the development of various convergence devices, cameras are being used in many types of the systems such as security system, driver assistance device and so on, and a lot of people are exposed to these system. Therefore the system should be able to recognize the human behavior and support some useful functions with the information that is obtained from detected human behavior. In this paper we use a machine learning approach based on 2D image and propose the human behavior pattern recognition methods. The proposed methods can provide valuable information to support some useful function to user based on the recognized human behavior. First proposed one is "phone call behavior" recognition. If a camera of the black box, which is focused on driver in a car, recognize phone call pose, it can give a warning to driver for safe driving. The second one is "looking ahead" recognition for driving safety where we propose the decision rule and method to decide whether the driver is looking ahead or not. This paper also shows usefulness of proposed recognition methods with some experiment results in real time.
For the efficient operation and management of the water resources system, coordinated operation of weirs and reservoirs is required. A simulation based, and an optimization based approaches are available to deal with the operation and management problems. The simulation based approach does not guarantee an optimal solution, and the optimization based approach is not so flexible to consider, complex, nonlinear problems we will face when trying to allocate water to different uses, various demand sectors in a basin. Hence, it is important to develop a model that would compensate for the weak points in both models. We will compare and contrast intrinsic and extrinsic properties of two modeling approaches, addressing issues related to setting system operation and control rules that would lead us to more efficient use of water in the basin. As a result, we propose to use CoWMOM(Coordinated weirs and multi-reservoir operating model), a "simulation based" optimization model for a simple simulation of the past periods, and for the real-time simulation process considering uncertain inflow.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.5
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pp.547-554
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2010
RFID is core technology to lead ubiquitous computing, and attract the notice of the world. It also improves social transparency, creates employment, and invigorates the allied industries. However, The technical characteristic with RFID has some problems with security and privacy. The commercialization of RFID is delayed due to these problems. This paper introduces the technical method to find solutions about an invasion of privacy to be due to introduce RFID system. First, this method applies Hash-Chain proposed by M. Ohkubo and some other researchers. The more tags increase, the more it demands lots of computation time. We divide SPs equally to solve these problems. And then, We'll suggest solutions to shorten the identification time of tag by implementing SPs with multi nodes of Grid environment at the same time. This makes it possible to keep the privacy protection of RFID tag, and process RFID tag in real time at the same time.
The objective of this study is to forecast the operational continuous ability using Artificial Neural Networks in battalion defensive operation for the commander decision making support. The forecasting of the combat result is one of the most complex issue in military science. However, it is difficult to formulate a mathematical model to evaluate the combat power of a battalion in defensive operation since there are so many parameters and high temporal and spatial variability among variables. So in this study, we used company combat power level data in Battalion Command in Battle Training as input data and used Feed-Forward Multilayer Perceptrons(MLP) and General Regression Neural Network (GRNN) to evaluate operational continuous ability. The results show 82.62%, 85.48% of forecasting ability in spite of non-linear interactions among variables. We think that GRNN is a suitable technique for real-time commander's decision making and evaluation of the commitment priority of troops in reserve.
In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.638-640
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2016
Recently, Humanity enter the super-connection generation that linking human and things as a result of the development ICT technologies. IoT technology is growing rapidly as a result of IoT technology appearance and development of smart device, technology expansion, the spread of smart sensors, spread diffusion of smart devices, construction of a variety of network. These techniques are applied to those having a mobility is growing importance of network technology. Real-time service and features, such as the accuracy of the data it became important. In order to implement the IoT will need to take into account IP, security, a lot of things such as a service model, but in this paper, want to discuss mobility, for the tracking technology of routing path for efficient service delivery of the host. Therefore, in this paper, the routing path that is currently study examined the tracking technology, we try to refer to routing method of the future of the mobile host.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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