Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.231-238
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2022
In this paper, among short-range wireless communication technologies such as Beacon, Bluetooth, UWB (Ultra-wideband), ZigBee, NFC (Near Field Communication), Z-Wave, 6LoWPAN (IPv6 over Low power WPAN), D2D (Device to Device), etc., proposed an IoT service platform based on a beacon that can provide indoor positioning. And, a beacon-linked web server was designed by blocking indiscriminate beacon spam signals and applying REST web service technology with flexibility and scalability. Data accessibility between different devices was verified by testing the success rate of data transmission, the success rate of blocking beacon push, the success rate of IoT interlocking processing, the accuracy of location positioning, and the success rate of REST web service-based data processing. Through the designed IoT service platform, various proposals and research on short-distance-based business models and service platforms will be conducted in the future.
Recently, researching using big data and AI has emerged as a major issue in the ICT field. But, the size of big data for research is growing exponentially. In addition, users of data transmission of existing network method suggest that the problem the time taken to send and receive big data is slower than the time to copy and send the hard disk. Accordingly, researchers require dynamic and flexible network technology that can transmit data at high speed and accommodate various network structures. SDN/NFV technologies can be programming a network to provide a network suitable for the needs of users. It can easily solve the network's flexibility and security problems. Also, the problem with performing AI is that centralized data processing cannot guarantee real-time, and network delay occur when traffic increases. In order to solve this problem, the edge-computing technology, should be used which has moved away from the centralized method. In this paper, we investigate the concept and research trend of SDN, NFV, and edge-computing technologies, and analyze the trends of data central network technologies used by combining these three technologies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.958-979
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2023
Due to laws, regulations, privacy, etc., between 70-90 percent of providers do not share medical data, forming a "data island". It is essential to collaborate across multiple institutions without sharing patient data. Most existing methods adopt distributed learning and centralized federal architecture to solve this problem, but there are problems of resource heterogeneity and data heterogeneity in the practical application process. This paper proposes a collaborative deep learning modelling method based on the blockchain network. The training process uses encryption parameters to replace the original remote source data transmission to protect privacy. Hyperledger Fabric blockchain is adopted to realize that the parties are not restricted by the third-party authoritative verification end. To a certain extent, the distrust and single point of failure caused by the centralized system are avoided. The aggregation algorithm uses the FedProx algorithm to solve the problem of device heterogeneity and data heterogeneity. The experiments show that the maximum improvement of segmentation accuracy in the collaborative training mode proposed in this paper is 11.179% compared to local training. In the sequential training mode, the average accuracy improvement is greater than 7%. In the parallel training mode, the average accuracy improvement is greater than 8%. The experimental results show that the model proposed in this paper can solve the current problem of centralized modelling of multicenter data. In particular, it provides ideas to solve privacy protection and break "data silos", and protects all data.
Sun-Ju Ahn;Jong Duck Kim;Jong Hyun Yoon;Jung Ha Park
Health Policy and Management
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v.33
no.1
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pp.29-39
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2023
Background: Breaking the chain of disease transmission from overseas is necessary to control new infectious diseases such as coronavirus disease 2019 effectively. In this study, we developed a mobile app called Self-Symptom Checker (SSC) to monitor the health of inbound travelers. Methods: SSC was developed for general users and administrators. The functions of SSC include non-repudiation using QR (quick response) codes, monitoring fever and respiratory symptoms, and requiring persons showing symptoms to undergo polymerase chain reaction tests at nearby screening stations following a review of reported symptoms by the Korea Disease Control and Prevention Agency, as well as making phone calls, via artificial intelligence or public health personnel, to individuals who have not entered symptoms to provide the necessary information. Results: From February 12 to March 27, 2020, 165,000 people who were subjected to the special entry procedure installed SSC. The expected number of public health officers and related resources needed per day would be 800 if only the phone was used to perform symptom monitoring during the above period. Conclusion: By applying SSC, more effective symptom monitoring was possible. The daily average number of health officers decreased to 100, or 13% of the initial estimate. SSC reduces the work burden on public healthcare personnel. SSC is an electronic solution conceived in response to health questionnaires completed by inbound travelers specified in the World Health Organization International Health Regulations as a requirement in the event of a pandemic.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.6
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pp.61-67
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2023
The rise of 5G and the proliferation of smart devices have underscored the significance of multi-access edge computing (MEC). Amidst this trend, interest in effectively processing computation-intensive and latency-sensitive applications has increased. This study investigated a novel task offloading strategy considering the probabilistic MEC environment to address these challenges. Initially, we considered the frequency of dynamic task requests and the unstable conditions of wireless channels to propose a method for minimizing vehicle power consumption and latency. Subsequently, our research delved into a deep reinforcement learning (DRL) based offloading technique, offering a way to achieve equilibrium between local computation and offloading transmission power. We analyzed the power consumption and queuing latency of vehicles using the deep deterministic policy gradient (DDPG) and deep Q-network (DQN) techniques. Finally, we derived and validated the optimal performance enhancement strategy in a vehicle based MEC environment.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.25-30
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2024
Smart City, a key application area of the AIoT (Artificial Intelligence of Things), provides various services in safety, security, and healthcare sectors through location tracking and location-based services. an IPS (Indoor Positioning System) is required to implement location-based services, and wireless communication technologies such as WiFi, UWB (Ultra-wideband), and BLE (Bluetooth Low Energy) are being applied. BLE, which enables data transmission and reception with low power consumption, can be applied to various IoT devices such as sensors and beacons at a low cost, making it one of the most suitable wireless communication technologies for indoor positioning. BLE utilizes the RSSI (Received Signal Strength Indicator) to estimate the distance, but due to the influence of multipath fading, which causes variations in signal strength, it results in an error of several meters. In this paper, we conducted research on a path loss model that can be applied to BLE IPS for proximity services, and confirmed that optimizing the free space propagation loss coefficient can reduce the distance error between the Tx and Rx devices.
Chanil Yeo;Young Soon Heo;Siwoong Park;Hyoung Jun Park
Journal of Space Technology and Applications
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v.4
no.2
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pp.87-104
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2024
CubeSats are being utilized in various fields such as Earth observation, space exploration, and verification of space science and technology due to their low cost, short development period, enhanced mission-oriented performance, and ability to perform various missions through constellation and formation flights. Recently, as the availability of CubeSats has increased and their application areas have expanded, the demand for high-speed transmission of large amounts of data obtained by CubeSats has increased unprecedentedly. Laser-based free space optical communication technology is capable of transmitting large amounts of data at high speeds compared to the existing radio communication methods, and provides various advantages such as use of unlicensed spectrum, low cost, low power, high security characteristics, and of use a small communication platform. For this reason, it is suitable as a high-performance communication technology to support CubeSat missions. In this paper, we will present the core components and characteristics of CubeSat-based space laser communication system, and recent research trends, as well as representative technology development results.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.5
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pp.3-16
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2008
A Wireless Sensor Network (WSN for short) is a wireless network consisting of distributed small devices which are called sensor nodes or motes. Recently, there has been an extensive research on WSN and also on its security. For secure storage and secure transmission of the sensed information, sensor nodes should be equipped with cryptographic algorithms. Moreover, these algorithms should be efficiently implemented since sensor nodes are highly resource-constrained devices. There are already some existing algorithms applicable to sensor nodes, including public key ciphers such as TinyECC and standard block ciphers such as AES. Stream ciphers, however, are still to be analyzed, since they were only recently standardized in the eSTREAM project. In this paper, we implement over the MicaZ platform nine software-based stream ciphers out of the ten in the second and final phases of the eSTREAM project, and we evaluate their performance. Especially, we apply several optimization techniques to six ciphers including SOSEMANUK, Salsa20 and Rabbit, which have survived after the final phase of the eSTREAM project. We also present the implementation results of hardware-oriented stream ciphers and AES-CFB fur reference. According to our experiment, the encryption speeds of these software-based stream ciphers are in the range of 31-406Kbps, thus most of these ciphers are fairly acceptable fur sensor nodes. In particular, the survivors, SOSEMANUK, Salsa20 and Rabbit, show the throughputs of 406Kbps, 176Kbps and 121Kbps using 70KB, 14KB and 22KB of ROM and 2811B, 799B and 755B of RAM, respectively. From the viewpoint of encryption speed, the performances of these ciphers are much better than that of the software-based AES, which shows the speed of 106Kbps.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.1
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pp.59-72
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2011
The research of psychological supporting systems as safety and welfare for disaster victims damaged psychologically as well as physically by a sudden disaster to return to effectively their social life has been carried. The domestic National Emergency Management Agency(NEMA) is operating the Disaster Victim Psychology Support Center that helps with curing damaged psychology and studies the transmission system of psychology management services, the classification of victims for disaster psychology support, and emergency consultation method to systemically support disaster psychology management. However, current psychology supporting centers provide the simple information for supporting centers such as medical and social welfare organizations. The development research of IT-based management systems to obtain needed information to construct the proposed systems curing psychological damage is still primitive step. Therefore, this paper shall propose a GIS-based integrated management system for victims and managers to effectively share related information one another and to return to victims' social life as soon as possible. Also, we implement a simple prototype system based on the Web. The proposed system supports the spatial search and statistical analysis based on map as well as keyword search, because having the location information on disaster victims, damage occurrence places, welfare and medical institutions, and psychological supporting centers. In addition, this system has the advantage reducing the frequency of disaster damage by providing aids in making efficient policy systems for the managers.
Recently, the importance of IPTV providing multimedia service over IP based networks managed to provide the required level of quality of service and experience, security, interactivity and reliability has been gradually increasing by the commercialization of its service. However, the original purposes of IPTV service - contents are produced and consumed anytime, anywhere, and over any device at the same time - have not been satisfied by service providers because most services offered by service providers depend on closed IPTV platform. In this paper, we propose an open IPTV service platform that an individual or small company can easily produce contents and offer IPTV service independently from the existing closed IPTV platform.. The proposed IPTV platform exploits overlay multicast scheme to offer reasonable service under the environment where network bandwidth and processor resource are limited. It also uses CDN-like scheme to ensure the quality of transmitted contents. The performance evaluation shows that the proposed IPTV platform has the possibility of being an open IPTV platform considering its results such as the quality of transmitted contents, the transmission rate, the channel zapping time, and so on. It also shows that proposed IPTV platform could be applied to real IPTV service with continuous enhancement of its functions and user interfaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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