Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.211-215
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2015
It comes into the spotlight as the new Blue Ocean in which the connected car industry in which the car and mobile communication technology is convergence. All sorts of infortainments services connecting with the portable electronic device(Smart phone, tablet PC, and MP3 player) and car are rapidly grown. The Connected car emphasizes the vehicle connectivity with the concept that the car has communication with the around on a real time basis and it provides the safety and expedience to the operator and using the thing of Internet (IoT) in the car and supports the application, presently, the entertainment service including the real-time Navigation, parking assistant function, not only the remote vehicle control and management service but also Email, multimedia streaming service, SNS and with the platform. Intelligent vehicle network is studied as the kind according to MANET(Mobile Ad Hoc Network) for the safety operation of the cars of the road and improving the efficiency of the driving. The intelligent vehicle network is comprised for the driving information offering changing rapidly of the communication(V2V: Vehicle to Vehicle) between the car and the car, communication(V2I : Vehicle to Infrastructure) between the infrastructure and the car, and V2X (Vehicle to Nomadic).
Objective: The aim of this study was to understand the effects of phone weight on the typing performance and muscle recruitment in the neck and upper extremity while typing a text message with dominant hand. The iPhone4 and iPhone5 were compared due to their 28-gram differences in weight. Background: Too much use of a cellular phone can lead the musculoskeletal disorders in the upper extremity. Phone makers tend to make their new models bigger, lighter, faster and smarter. Method: Fourteen healthy volunteers without any history of neuromuscular disorders or ongoing pain who used their smartphone more than one year were recruited. A 112g phone (iPhone5) and a 142g phone (iPhone4) were used for typing the lyric of the Korean national anthem with their dominant hand. Typing duration, the typing error, the perceived fatigue, and preference was investigated. Muscle recruitment and the resting gap of neck (middle trapezius and levator scapula), shoulder (infraspinatus and mid deltoid), elbow (biceps brachii and brachioradialis), thumb (extensor and abductor policis brevis) were collected using surface electromyography. Typing error was counted and typing speed was calculated in characters per min. The data were analyzed using a paired t-test and chi-square (${\chi}^2$) analysis for the effects of phone weight on the typing performance parameters and muscle recruitment. Results: Typing text message with iPhone5 took longer but had less muscle recruitment in brachioradialis, and extensor policis brevis muscles. Lighter weight of iPhone5 made biceps brachii to rest less without increasing the mean %EMG. Conclusion/Application: Findings of this study can be valuable information for phone designers to develop more productive device and for smartphone users to prevent the musculoskeletal disorders in the upper extremities.
Most of public underground facilities are installed under the ground, thus it is difficult to recognize the accurate location even with the drawings. Studies are conducted to understand exact position of underground facilities using augmented reality. However, in those studies, establishing of additional 3D object model database is needed when AR system is used at field. Because most of public underground facility information are established as 2 dimensional. In this study, AR system is developed as mobile application which can use original 2D underground facility data to transfer 3D AR data automatically without additional 3D database establishment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5564-5569
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2011
In this paper we introduced Augmented Reality (AR) on Android platform for ubiquitous learning (u-learning). Android is breaking new ground for mobile computing and open technologies. Android is versatile as it is not limited only to mobile phones, but it can be installed on various devices. Android gives developers the opportunity to leverage their development skills, while also building an exciting and active community. Augmented Reality (AR) is going to be the future of most apps; all it takes is a decent processor, a camera, a compass and a GPS, all of which are becoming increasingly common on smart phones. Through AR we can have educational tools that provide individuals with total flexibility to receive, send, and review training and detailed product information through an increasingly ubiquitous web-enabled communication device. In this paper, we proposed Augmented Reality for Species Identification using Android Smartphone with augmented reality in species determination. This study is appropriate in the field of Biology. This is useful in outdoor experimental activities of the students. Like for example while they are visiting the zoo, botanical garden and etc.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.5
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pp.628-636
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2021
This paper contains the implementation and performance evaluation results of a system that collects environmental data at the time when the wild animal intrusion occurred at farms and then predicts future wild animal intrusions through a machine learning-based Vector Autoregression(VAR) model. To collect the data for intrusion prediction, an IoT-based hardware prototype was developed, which was installed on a small farm located near the school and simulated over a long period to generate intrusion events. The intrusion prediction service based on the implemented VAR model provides the date and time when intrusion is likely to occur over the next 30 days. In addition, the proposed system includes the function of providing real-time notifications to the farmers mobile device when wild animals intrusion occurs in the farm, and performance evaluation was conducted to confirm that the average response time was 7.89 seconds.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.6
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pp.1115-1126
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2021
In this paper, we developed a mobile student ID providing a self sovereignty identity (SSI) which replaces the conventional plastic-type student ID that includes private information of a student such as a name, a student number, a facial photo, etc. The implemented mobile student ID solves the problem of exposing student's identity due to a loss or a theft of a plastic-type student ID, and it has a structure and process of FRANCHISE model which is developed by a concept of a decentralized Identity(DID) of a Blockchain, in which specialized for convenience as an electronic student ID through an application on a smart phone device. In addition, it protects student's privacy by controlling personal information on oneself. By using a smartphone, not only it easily identifies the student but also it expands to several services such as participation in school events, online authentication, and a student's exchange program among colleges.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1105-1112
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2022
Field data monitoring systems such as renewable energy generation and smart farm integrated control are developing from PC and server to mobile first, and various wireless communication and application services have emerged with the development of IoT technology. Low-power wide-area networks are services optimized for low-power, low-capacity, and low-speed data transmission, and data collected in the field is transmitted to designated storage servers or cloud-based data platforms, enabling data monitoring. In this paper, we implement an IoT repeater that collects field data with a single device and transmits it to a wireless carrier cloud data flat using a low-power wide-area network, and a monitoring app using it. Using this, the system configuration is simpler, the cost of deployment and operation is lower, and effective data accumulation is possible.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.5
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pp.9-16
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2022
Syngas, also known as synthesis gas, synthetic gas, or producer gas, is a combustible gas mixture generated when organic material (biomass) is heated in a gasifier with a limited airflow at a high temperature and elevated pressure. The present research was aimed at modifying the existing LPG engine generator for fully operated syngas. During this study, the designed gasifier-powered woodchip biomass was used for syngas production to generate power. A 6.0 kW LPG engine generator was modified and tested for operation on syngas. In the experiments, syngas and LPG fuels were tested as test fuels. For syngas production, 3 kg of dry woodchips were fed and burnt into the designed downdraft gasifier. The gasifier was connected to a blower coupled with a slider to help the air supply and control the ignition. The convection cooling system was connected to the syngas flow pipe for cooling the hot produce gas and filtering the impurities. For engine modification, a customized T-shaped flexible air/fuel mixture control device was designed for adjusting the correct stoichiometric air-fuel ratio ranging between 1:1.1 and 1.3 to match the combustion needs of the engine. The composition of produced syngas was analyzed using a gas analyzer and its composition was; 13~15 %, 10.2~13 %, 4.1~4.5 %, and 11.9~14.6 % for CO, H2, CH4, and CO2 respectively with a heating value range of 4.12~5.01 MJ/Nm3. The maximum peak power output generated from syngas and LPG was recorded using a clamp-on power meter and found to be 3,689 watts and 5,001 watts, respectively. The results found from the experiment show that the LPG engine generator operated on syngas can be adopted with a de-ration rate of 73.78 % compared to its regular operating fuel.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.2
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pp.81-88
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2016
Machine-to-Machine (M2M) communication provides each component (machine) with access to Internet, evolving into the IoT technology. IoT is a trend where numbers of devices provide the communication service, using the Internet protocol. As spreading the concept of IoT(Internet of Things), various objects become home information sources. According to the wide spread of various devices, it is difficult to access data on the devices with unified manners. Under this environment, security is a critical element to create various types of application and service. In this paper propose the inter-device authentication and Centralized Remote Security Provisioning framework in Open M2M environment. The results of previous studies in this task is carried out by protecting it with the latest information on M2M / IoT and designed to provide the ultimate goal of future M2M / IoT optimized platform that can be integrated M2M / IoT service security and security model presents the information.
This paper proposes a fusion imaging-based coating-defect classification method for steel structures that uses zero-shot learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured by an infrared (IR) camera, while photos of the coating surface are captured by a charge-coupled device (CCD) camera. The measured heat responses and visual images are then analyzed using zero-shot learning to classify the coating defects, and the estimated coating defects are visualized throughout the inspection surface of the steel structure. In contrast to older approaches to coating-defect classification that relied on visual inspection and were limited to surface defects, and older artificial neural network (ANN)-based methods that required large amounts of data for training and validation, the proposed method accurately classifies both internal and external defects and can classify coating defects for unobserved classes that are not included in the training. Additionally, the proposed model easily learns about additional classifying conditions, making it simple to add classes for problems of interest and field application. Based on the results of validation via field testing, the defect-type classification performance is improved 22.7% of accuracy by fusing visual and thermal imaging compared to using only a visual dataset. Furthermore, the classification accuracy of the proposed method on a test dataset with only trained classes is validated to be 100%. With word-embedding vectors for the labels of untrained classes, the classification accuracy of the proposed method is 86.4%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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