Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1471-1477
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2019
Currently, there are various security methods in smart phone. Among them, pin number and pattern lock were used long as they were used from early smart phone. However, security is weak that much. The security of pin number is slightly high, but the security of conventional pattern lock remains moderate. However, the conventional pattern lock is still used by several people because of convenience. This is because some users' smart phones don't support biometric security. The most convenient security method for devices that don't support biometric security is pattern lock. However, this method is vulnerable to shoulder surfing attack and smudge attack. Therefore, we introduce random pattern lock that solves the vulnerability of the conventional pattern lock while maintaining the convenience of the pattern lock. This is a lock method that places each point placed on the screen in a circular shape and assigns a random number to it. Therefore, If this is introduced, It's expected to solve vulnerability.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05a
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pp.19-26
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1998
Nuclear design bases for System-Integrated Modular Advanced ReacTor(SMART) core are presented. Based on the proposed design bases, a SMART core loading pattern is constructed and its nuclear characteristics are studied. The proposed core loading pattern satisfies 3-year cycle length and soluble boron-free operation requirements at any time during the cycle
The microgrid system is the combination of photovoltaic(PV) array, load, and battery energy storage system. The control strategies were defined as multi-modes of operation, including rest operation without use of battery, power charging, and power discharging, which enables grid connected mode or islanded mode. Photovoltaic power is a problem of the uniformity of power quality because the power generated from solar light is very sensitive to variation of insolation and duration of sunshine. As a solution to the above problem, energy storage system(ESS) is considered generally. There fore, in this study, we did basic research activities about optimization method of the amount of energy used, using a smart microgrid test-bed constructed in building. First, we analyzed the daily, monthly and period energy pattern amount of power energy used, and analyzed PV power generation level which is built on the roof. Utilizing building energy pattern analysis data, we was studied an efficient method of employing the ESS about building power consumption pattern and PV generation.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.1
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pp.7-14
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2021
With the increased attention about healthcare and management of heart diseases, smart healthcare services and related devices have been actively developed recently. R wave is the largest representative signal among ECG signals. R wave detection is very important because it detects QRS pattern and classifies arrhythmia. Several R wave detection algorithms have been proposed with different features, but the remaining problem is their implementation in low-cost portable platforms for real-time applications. In this paper, we propose R wave detection based on optimal threshold and arrhythmia classification through QRS pattern considering complexity in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classify premature ventricular contraction arrhythmia in realtime through QRS pattern. The performance of R wave detection and premature ventricular contraction arrhythmia classification is evaluated by using 9 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 premature ventricular contraction. The achieved scores indicate the average of 98.72% in R wave detection and the rate of 94.28% in PVC classification.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.346-349
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2011
In this paper, we design a perceptually invisible dot pattern layout and its recognition scheme, and we apply the recognition scheme into a smart self learning aid for interactive learning aid. To increase maximum information capacity and also increase robustness to the noises, we design a ECC (error correcting code) based dot pattern with directional vector indicator. To make a smart self-learning aid, we embed the micro dot pattern (20 information bit + 15 ECC bits + 9 layout information bit) using K ink (CMYK) and extract the dot pattern using IR (infrared) LED and IR filter based camera, which is embedded in the smart pen. The reason we use K ink is that K ink is a carbon based ink in nature, and carbon is easily recognized with IR even without light. After acquiring IR camera images for the dot patterns, we perform layout adjustment using the 9 layout information bit, and extract 20 information bits from 35 data bits which is composed of 20 information bits and 15 ECC bits. To embed and extract information bits, we use topology based dot pattern recognition scheme which is robust to geometric distortion which is very usual in camera based recognition scheme. Topology based pattern recognition traces next information bit symbols using topological distance measurement from the pivot information bit. We implemented and experimented with sample patterns, and it shows that we can achieve almost 99% recognition for our embedding patterns.
Currently, subway crowding is estimated by observing a specific point at specific hours once or twice every 1 or 2 years. Given the extensive subway network in Seoul Metropolitan Area covering 588 stations, 11 lines and 80 transfer stations as of 2017, implementing crowding mitigation policy may have its limitations due to data uncertainty. A proposal has recently been made to effectively use smart card data, which generates big data on the overall subway traffic related to an estimated 8 million passengers per day. To mitigate subway crowding, this study proposes two viable options based on data related to smart card used in Seoul Metropolitan Area. One is to create a subway passenger pattern model to accurately estimate subway crowding, while the other is to prove effectiveness of early bird policy to distribute subway demand that is concentrated at certain stations and certain time. A subway passenger pattern model was created to estimate the passenger routes based on subway terminal ID at the entrance and exit and data by hours. To that end, we propose assigning passengers at the routes similar to the shortest routes based on an assumption that passengers choose the fastest routes. In the model, passenger flow is simulated every minute, and subway crowding level by station and line at every hour is analyzed while station usage pattern is identified by depending on passenger paths. For early bird policy, highly crowded stations will be categorized based on congestion level extracted from subway passenger pattern model and viability of a policy which transfers certain traveling demands to early commuting hours in those stations will be reviewed. In particular, review will be conducted on the impact of policy implemented at certain stations on other stations and lines from subway network as a whole. Lastly, we proposed that smart card based subway passenger pattern model established through this study used in decision making process to ensure effective implementation of public transport policy.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.537-539
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2019
The purpose of this study is to analyze sleep pattern using aromatherapy and smart band which is used as a main device of healthcare. Students who have experienced sleep disorder were selected and applied to blending essential oils to improve sleep quality. The sleep pattern is analyzed objectively by utilizing the application linked with the smart band.
With the development of ubiquitous computing and the construction of infrastructure for one-to-one personalized services, the importance of context-aware services based on user's situation and environment is being spotlighted. The smart home technology connects real space and virtual space, and converts situations in reality into information in a virtual space, and provides user-oriented intelligent services using this information. In this paper, we proposed the discovery of the behavior sequence pattern using the mining in the smart home. We discovered the behavior sequence pattern by using mining to add time variation to the association rule between locations that occur in location transactions. We can predict the path or behavior of user according to the recognized time sequence and provide services accordingly. To evaluate the performance of behavior consequence pattern using mining, we conducted sample t-tests so as to verify usefulness. This evaluation found that the difference of satisfaction by service was statistically meaningful, and showed high satisfaction.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.6
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pp.912-918
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2001
This paper presents a performance analysis of experimental observations of a uplink smart antenna system operating in a wide-band CDMA environment designed for a WLL (Wireless Local Loop) system. The numerical results shown in this paper have been obtained from practical experiments using commercially developed mobile terminals. The beam pattern provided by the weight vector and the resultant BER (Bit Error Rate) are observed in both indoor and outdoor signal environments. From the experimental observations, it is concluded that the proposed smart antenna system provides significant improvements in receiving both indoor and outdoor signal environments.
Recently, Smart Grid is a emerging topic in power and communication industry. Smart Grid refers to a evolution of the electricity supply infrastructure that monitors, protects, and intelligently optimize the operation of the interconnected elements including various type of generators, power grid, building/home automation system and end-use consumers. In order to successful implementation of Smart Grid, energy management function will be the key factor that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments, and the load patterns in residential and commercial building will be required as fundamental element for load management. In this study, we collects many types of energy usage data of electric appliances, analyze their load curves, and make the general load patterns for electrical appliance.
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