International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.163-171
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2020
There are many differences in narrative delivery between common movies and Virtual Reality(VR) films due to their differences in the appreciation structure. In VR films, scene changes by cuts have hindered the immersion of the audience instead of promoting narrative delivery. There are a range of experiments on narratives and immersion to solve this issue in VR films. Floating Tent applies hand gestures and immersive effects found in game elements and does not disturb narrative delivery by setting proper spaces and employing a direction technique to enable the melting of narratives into the characteristics of the spaces. There are time limits to offsound and mission performance, and devices fit for apocalyptic spatial expressions are made through a program. One of measures for the increasingly growing interactive storytelling in VR films is effective immersion. In narrative delivery, it is important to consider spatial setting and immersion to enable active intervention into events for immersion rather than passive audience only supposed to watch characters' acting.
In IoT(Internet of Things) environment, users want to receive customized service by users' personal device such as smart watch and pendant. To fulfill this requirement, the mobile device should support a lot of functions. However, the miniaturization of mobile devices is another requirement and has limitation such as tiny display. limited I/O, and less powerful processors. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes a collaboration system for sharing various computing resources. The paper also proposes the method for reasoning and recommending suitable resources to compose the user-requested service in small device with limited power on expected time. For this goal, our system adopts MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) to analyzes user's behavior pattern and recommends personalized resources based on the result of the analyzation. The evaluation in this paper shows that our approach not only reduces recommendation time but also increases user satisfaction with the result of recommendation.
Recently, various wearable personal devices such as a smart watch have been developed and these personal devices are being miniaturized. The user desires to receive new services from personal devices as well as services that have been received from personal computers, anytime and anywhere. However, miniaturization of devices involves constraints on resources such as limited input and output and insufficient power. In order to solve these resource constraints, this paper proposes a resource collaboration system which provides a service by composing sharable resources in the resource sharing environment like IoT. the paper also propose a method to infer and recommend user-customized resources among various sharable resources. For this purpose, the paper defines an ontology for resource inference. This paper also classifies users behavior types based on a user model and then uses them for resource recommendation. The paper implements the proposed method as a prototype system on a personal device with limited resources developed for resource collaboration and shows the effectiveness of the proposed method by evaluating user satisfaction.
본 논문은 웨어러블 디바이스의 한 종류로써의 스마트와치에 적용할 수 있는 헬스케어 기술에 대한 제안이다. RED LED와 IR LED를 통해 얻어진 신호로부터 아날로그 필터 증폭을 통해 얻어진 PPG신호를 이용하여 생체신호인 심박수와 $SpO_2$를 측정하여 보았다. 이 신호를 블루투스 통신을 통해 PC에서 데이터를 받아 보았고, 추후에 스마트폰과 연동하여 실용적으로 사용 될 수 있다.
웨어러블 디바이스의 등장과 여러종류의 센서탑재로 행위데이터를 수집하는것이 수월해졌다. 행위패턴 모델링에 앞서 사용자의 행위에따른 신호변화와 신호패턴을 파악하기위해 분석을 실시하였다. Moto360의 3축 가속도 센서를 이용 사용자에 행위에대한 센서신호값을 수집하여 행위에따른 신호값을 수집하였으며, 수집된 신호값과 신호값으로부터 SVM(Signal Vector Magnitude)값을 구해 사용자의 각 행위들에 대해 신호값과 SVM값의 특징을 분석하여 측정 신호값으로부터 행위를 인식할수 있도록 시도하였다.
치매 환자들은 안전한 생활과 건강한 삶을 위해 행동 정보에 대한 모니터링이 필요하다. 이러한 서비스를 위해 휴대가 간편하면서 항상 착용 가능한 모니터링 도구가 필요하며, 기억과 인지장애로 인한 배회 활동과 넘어짐과 같은 응급상황에 빠르게 대처하기 위한 다양한 센서기술의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 현재 개발 중인 치매환자를 위한 시계형 장치(스마트 시계)와 서버시스템의 구조 및 기능에 대해서 서술하면서, 3 축 가속도 센서 기반의 개선된 걸음 수 검출 알고리즘을 제안한다. 개선된 걸음 수 검출 알고리즘은 일반적인 걸음 수를 96%의 정확도로 검출함을 확인했다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.186-191
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2023
Neural Networks are widely used for huge variety of tasks solution. Machine Learning methods are used also for signal and time series analysis, including electrocardiograms. Contemporary wearable devices, both medical and non-medical type like smart watch, allow to gather the data in real time uninterruptedly. This allows us to transfer these data for analysis or make an analysis on the device, and thus provide preliminary diagnosis, or at least fix some serious deviations. Different methods are being used for this kind of analysis, ranging from medical-oriented using distinctive features of the signal to machine learning and deep learning approaches. Here we will demonstrate a neural network-based approach to this task by building an ensemble of 1D CNN classifiers and a final classifier of selection using logistic regression, random forest or support vector machine, and make the conclusions of the comparison with other approaches.
현재 IoT 기기들은 일상생활에서 필수 가전기기가 되어가고 있다. 가정에서는 스마트홈으로 연결된 냉장고, 세탁기, 인공지능 스피커 등이 이미 많이 사용되고 있으며, 자율주행 차량과 키오스크 등 하루에도 매우 다양한 IoT 기기들을 가깝게 접하고 있다. 스마트 워치(Smart Watch)가 출시된 이후로는 IoT 기기가 매 순간 사용되며 사용자 개인정보와 사생활 등 중요하고 예민한 정보와 기업의 기밀 정보가 자동으로 기기에 저장되고 있다. 이러한 이유로 해커들의 타깃이 되어 새로운 해킹 수법이 발생하고 보안 취약점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기기에 관련하여 최근에 발생하는 해킹 사건들과 보안 취약점을 분석하고 이에 따른 대책을 알아보고자 한다.
사회관계망서비스(Social Network Service, SNS)는 사용자들 간에 관계를 형성하고 의견과 정보를 공유하기 위한 플랫폼이다. 이를 위하여 텍스트 데이터와 함께 이미지, 동영상 데이터를 교환할 수 있게 지원한다. 스마트기기의 위치 데이터를 지원함에 따라 SNS에서 위치 데이터를 사용하기 위한 시도가 있었다. 그러나 SNS가 좌표 데이터를 지원하지 않기 때문에 이미지화된 지도를 교환하는 제한적인 기능만을 제공하였다. 이 논문에서는 전통적인 SNS인 채팅 시스템에서 좌표 데이터를 지원한기 위한 경로 공유 채팅 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자가 방에 참여하면 참여한 사용자간에 텍스트 교환과 함께 동일한 영역의 지도를 볼 수 있게 한다. 만약 한 사용자가 지도에서 경로를 작성하면 경로의 좌표 데이터를 다른 사용자들에게 실시간으로 전파하여 볼 수 있게 한다. 구현한 시스템은 사용자간에 좌표 데이터를 이용하여 쉽게 지도 관련 정보를 교환할 수 있는 장점이 있다.
스마트폰은 오디오 서비스를 처리하기 위해 미디어 서버 데몬을 운용한다. 백그라운드에서 높은 권한으로 실행되고 있는 미디어 서버 데몬은 스마트폰을 포함한 스마트 기기에서 가장 많이 사용하는 기능인만큼 관련 취약점이 많이 발생하고 있다. 소프트웨어 취약점을 찾기 위해 널리 사용되는 기존의 퍼징 기법은 미디어 서버 데몬과 같이 입력 파일 포맷 요구사항이 엄격한 환경에서 효과적이지 않다. 본 연구에서는 미디어 서버 데몬의 취약점을 효율적으로 찾기 위해 파일 포맷 인식 기반의 퍼징 기법을 제안한다. 실험을 통해 iOS/tvOS/MacOS/watchOS에서 원격 임의코드 실행 취약점을 발견하였으며 상용 퍼징 도구 FileFuzz, ZZUF와 비교하여 본 논문의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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