Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1310-1316
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2021
Recently, with the development of artificial intelligence and IoT technology, the importance of video processing such as object tracking, medical imaging, and object recognition is increasing. In particular, the noise reduction technology used in the preprocessing process demands the ability to effectively remove noise and maintain detailed features as the importance of system images increases. In this paper, we provide a modified weight filter based on pixel matching in an AWGN environment. The proposed algorithm uses a pixel matching method to maintain high-frequency components in which the pixel value of the image changes significantly, detects areas with highly relevant patterns in the peripheral area, and matches pixels required for output calculation. Classify the values. The final output is obtained by calculating the weight according to the similarity and spatial distance between the matching pixels with the center pixel in order to consider the edge component in the filtering process.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.975-980
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2021
As technology utilizing low-power short-range wireless communication is applied in conjunction with medical information as a development of the fourth industrial revolution, interest in medical information is increasing. As the age group of smart devices increases and becomes more common, related research such as linking mobile devices with various objects and equipment is continuously being conducted. In addition, interest in untact (non-face-to-face) is increasing due to the prevalence of Coronavirus Disease-19 (COVID-19), including various infectious diseases. As a result, it is a state that requires distance not only in social but also in life. In this study, using a low-power near-field wireless communication technology of beacons to create an IoT device by communicating with the web server of the medical information system was studied to make it easier to receive medical treatment during visits to medical institutions.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.109-115
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2019
Currently, LPWA(Low Power Wide Area) communication technology is widely used due to the development of IoT(Internet of Things) technology. Among the LPWA technologies, LoRaWAN(Long Range Wide Area Network) is widely used in many fields due to its wide coverage, stable communication speed, and low-cost modem module prices. In particular, LoRa(Long Range) can easily construct LoRaWAN with a dedicated gateway. So many organizations are building their own LoRaWAN-based networks. The LoRaWAN Gateway receives the LoRa packet transmitted from an End-device installed in the adjacent location, converts it into the Internet protocol, and sends the packet to the final destination server. Current LoRa Gateway uses a single-hop method, and each gateway must include a communication network capable of the Internet. If it is the mobile communication(i.e., WCDMA, LTE, etc.) network, it is required to pay the internet usage fee which is installed in each gateway. If the LoRa communication is frequent, the user has to spend a lot of money. We propose an idea on how to design a multi-hop protocol which enables packet routing between gateways by analyzing the LoRaWAN communication method implemented in its existing single-hop way in this paper. For this purpose, this paper provides an analysis of the standard specification of LoRaWAN and explains what was considered when such protocol was designed. In this paper, two gateways have been placed based on the functional role so as to make the multi-hop protocol realized: (i) hopping gateway which receives packets from the end-device and forwards them to another gateway; and (ii) main gateway which finally transmits packets forwarded from the hopping gateway to the server via internet. Moreover, taking into account that LoRaWAN is wireless mobile communication, a level-based routing method is also included. If the protocol proposed by this paper is applied to the LoRaWAN network, the monthly internet fee incurred for the gateway will be reduced and the reliability of data transmission will be increased.
TRecently, smart cities that solve various problems in cities based on IoT technology are in the spotlight. In particular, cases of BIM application for smooth management of construction and maintenance are increasing, and spatial information is converted into 3D data through convergence technology and used for safety diagnosis. The purpose of this study is to create and combine point clouds of a multi-story building by using a ground laser scanner and a handheld LiDAR SLAM among UAV and LiDAR equipment, supplementing the Occluded area and disadvantages of each technology, examine the effectiveness of indoor and outdoor reverse design by observing shape reproduction and accuracy. As a result of the review, it was confirmed that the coordinate accuracy of the data was improved by creating and combining the indoor and outdoor point clouds of the multi-story building using three technologies. In particular, by supplementing the shortcomings of each technology, the completeness of the shape reproduction of the building was improved, the Occluded area and boundary were clearly distinguished, and the effectiveness of reverse engineering was verified.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.4
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pp.537-542
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2021
Smart TVs provide a variety of services and information compared to existing TVs based on the Internet. In order to provide more personalized services or information, it is necessary to analyze users' viewing patterns and provide customized services or information based on them. The proposed system receives the user's TV viewing pattern, analyzes it, and recommends a TV program or movie as customized information to the user. For this, the system was constructed with a preprocessor and a deep learning model. The preprocessor refines the name of the TV program watched by the user, the date the TV program was watched, and the watched time. Then, the multi-attribute LSTM model trains the refined data and performs prediction.The proposed system is a system that provides customized information to users, and is believed to be a leading technology in digital convergence that combines existing IoT technology and deep learning technology.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.12
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pp.1625-1631
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2020
With the development of IoT technology, various digital equipment is being spread, and accordingly, the importance of data processing is increasing. The importance of data processing is increasing as it greatly affects the reliability of equipment, and various studies are being conducted. In this paper, we propose an algorithm to remove AWGN according to the characteristics of the fuzzy membership function. The proposed algorithm calculates the estimated value according to the correlation between the value of the fuzzy membership function between the input image and the pixel value inside the filtering mask, and obtains the final output by adding or subtracting the output of the spatial weight filter. In order to evaluate the proposed algorithm, it was simulated with existing AWGN removal algorithms, and analyzed using difference image and PSNR comparison. The proposed algorithm minimizes the effect of noise, preserves the important characteristics of the image, and shows the performance of efficiently removing noise.
The world is changing rapidly as the Internet spreads and various smart devices appear. High-performance PCs and high-speed communication networks are rapidly spreading in every home, and all kinds of the internet sites are emerging. In particular, the high education enthusiasm of Korean parents adds to this, and the ratio of the internet users among teenagers is exploding every day. In the case of adolescents, most of them use the Internet for online games, indicating that online games are the main cause of the internet addiction. This study was conducted using a questionnaire for male and female high school students using the Internet, and demographic and sociological characteristics were used only as basic data. In this study, as much as parents, students and teachers think, the results of the internet addiction type analysis according to academic achievement in humanities high school students are to be investigated to determine whether internet use has an effect on academic achievement.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.8
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pp.1046-1052
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2021
Artificial intelligence is being applied in various industrial fields to the development of the fourth industry and the construction of high-performance computing environments. In the medical field, deep learning learning such as cancer, COVID-19, and bone age measurement was performed using medical images such as X-Ray, MRI, and PET and clinical data. In addition, ICT medical fusion technology is being researched by applying smart medical devices, IoT devices and deep learning algorithms. Among these techniques, medical image-based deep learning learning requires accurate finding of medical image biomarkers, minimal loss rate and high accuracy. Therefore, in this paper, we would like to compare and analyze the performance of the Cross-Entropy function used in the image classification algorithm of the loss function that derives the loss rate in the chest X-Ray image-based deep learning learning process.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.1
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pp.14-26
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2022
Recently, according to the severity of air pollution, interest in air pollution is increasing. The IoT based fine dust monitoring system proposed in this paper allows the measurement and monitoring of fine dust, volatile organic compounds, carbon dioxide, etc., which are the biggest causes affecting the human body among air environmental pollution. The proposed system consisted of a device that measures atmospheric environment information, a server system for storing and analyzing measured information, an integrated monitoring management system for administrators and smart phone applications for users to enable visualization analysis of atmospheric environment information in real time. In addition, the effectiveness of the proposed fine dust monitoring system based on the Internet of Things was verified by using the response speed of the system, the transmission speed of the sensor data, and the measurement error of the sensor. The fine dust monitoring system based on the Internet of Things proposed in this paper is expected to increase user convenience and efficiency of the system by visualizing the air pollution condition after measuring the air environment information with portable fine dust measuring device.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1904-1913
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2021
With the proliferation of smart phones and the development of IoT technology, it has become possible to collect personal data for public purposes. However, users are afraid of voluntarily providing their private data due to privacy issues. To remedy this problem, mainly three techniques have been studied: data disturbance, traditional encryption, and homomorphic encryption. In this work, we perform simulations to compare them in terms of accuracy, message length, and computation delay. Experiment results show that the data disturbance method is fast and inaccurate while the traditional encryption method is accurate and slow. Similar to traditional encryption algorithms, the homomorphic encryption algorithm is relatively effective in privacy preserving because it allows computing encrypted data without decryption, but it requires high computation costs as well. However, its main cost, arithmetic operations, can be processed in parallel. Also, data analysis using the homomorphic encryption needs to do decryption only once at any number of data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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