Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.803-806
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2016
'Pokemon Go',which is game program, provides a clue to solve the problem of healthcare in the sense of leading changes in behavior of the users. 'Pokemon Go'is a spin-off of the $Pok{\acute{e}}mon$ game series and uses Augmented Reality(AR) technology. AR, which can be said to complement the real world, has been used in many fields such as medical applications, broadcasting, manufacturing, the mobile sector as a wide range of technologies. In particular, the medical field as area of the active application from the start of AR, provides a great help in medical fields, that is accurate medical diagnosis and prevention of unnecessary dissection by synthesizing the patient information and the image of actual patient on three-dimensional data of the sensor such as MRI or ultrasonic wave. In this study, we analyze the VR technology trends, application examples, and the future of VR and AR based medical services in healthcare.
Kim, Tae-Jin;Kim, Hyung-Jun;Park, Seong-Jun;Park, In-Soo;Park, Sung-Won;Kim, Sung-Chan
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.809-810
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2016
In this study, Speed-sensitive vehicle brake using the LED, When the driver presses the brake pedal, range step while being turned in connection taillights brake of the vehicle, such as speed-sensitive vehicle brake using the LED, It is turned on according to the deceleration of the vehicle to be series of points are displayed. The rear vehicle can prevent collision about an abrupt stop of preceding vehicle by perceiving deceleration state of preceding vehicle easier and faster. Also, if the inter-vehicle distance by using an ultrasonic sensor is closer than a certain distance, the emergency light turns on to convey the situation to the driver of the rear vehicle with a buzzer.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1874-1881
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2021
Black ice, which occurs mainly on the road, vehicle traffic bridges and tunnel entrances due to the sub-zero temperature due to the slip of the road due to heavy snow, is not recognized because the image of asphalt is transmitted in the driver's view, so the vehicle loses braking power because it causes serious loss of life and property. In this paper, we propose a method to identify the black ice by using infrared camera and to identify the road condition by using deep learning to compensate for the disadvantages of existing black ice detection methods (artificial satellite imaging, checking the pattern of slip by ultrasonic reception, measuring the temperature of the road surface, and checking the difference in friction force of the tire during vehicle driving) and to reduce the size of the sensor to detect black ice.
Kim, Tae-Sun;Kim, Sang-Hyeok;Kim, Ki-Hun;Oh, Yong-Teak;Lee, Jae-Hong;Jo, Woo-Bin;Jang, Won-Young;Moon, Jea-Woong;Kim, Kyung-Ho
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.177-178
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2021
우리나라 차량의 수는 매년 증가한다. 한 가구당 2대 이상의 차량을 가지고 있는 경우는 드물지 않다. 이는 도로의 포화를 발생시키고 교통사고의 원인이 된다. 본 연구에서는 안전성을 더욱 증가시키는 것을 전제로 아두이노를 이용한 초음파 센서와 라즈베리를 통한 블루투스 기술을 통해 LED 패널에 적용하고자 한다. 현재 많은 차량에는 후방 감지 센서와 차량 후방에서 다가오는 차량을 감지하는 센서 등을 사용하고 있다. 이 기술들은 운전자를 보호하는 장치이지만 모두 개인적으로 사용되는 장치이므로 다른 운전자를 보호하기 위한 장치가 필요하다. 또한, 이러한 시스템이 설치되어 있지 않은 차량이 많다. 추가로 설치하기 위해서 보다 큰 비용을 내야 하므로 적은 비용에 비해 큰 효율을 발생할 수 있는 가성비 좋은 장치가 필요하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 버스에 장착된 LED 패널과 도로정비 차량 후방에 장착된 LED 패널에서 아이디어에 착안하여 '차량용 후방 안전 LED 패널' 기술을 제안한다. 기존에 글자를 이용해 단순히 의사소통이 가능한 LED 패널을 아두이노와 라즈베리 파이를 통해 사용자가 출력하고 싶은 문구를 실시간으로 출력하여 다른 운전자에게 정보를 전달할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.259-260
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2020
기존의 전동휠체어를 사용하는 약자 또는 중증 장애인 등 지체(肢體)가 불편한 사람들이 휠체어 사용 시 생기는 문제점을 해소할 목적으로 시작되었다. 이는 전동휠체어가 보행 기구임에도 자동차에 준하는 교통사고에 대해 무방비하게 노출되고, 중증 장애인에 대한 이동권 보장이 아직 미흡하여 생기는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 불편함을 해소하고자 아이트래킹을 이용한 스마트 전동휠체어 기술을 적용하고자 한다. 루게릭병 등으로 인해 지체(肢體)의 움직임에 제한이 있는 사람들에게 보호자가 밀어주는 휠체어에 의존하는 것이 아닌 Eye-Tracker를 이용한 시선 추적(Eye-Tracking) 기술로 휠체어 동작이 가능하다. Web-Cam과 라즈베리 파이를 통해 얻은 전·후·좌·우의 영상정보를 디스플레이 화면에 송출한다. 그 후 Eye-Tracking 기술을 이용해 디스플레이 화면에 표시된 전·후·좌·우 이동에 관한 UI(User Interface)룰 사용자가 송출된 영상을 보면서 눈의 움직임만으로 선택해 휠체어의 방향을 제어한다. 또한 전동휠체어의 조작 실수로 다른 행인 또는 장애물과 충돌하는 문제점을 초음파 센서를 이용하여 일정 거리 내에 사물이나 사람이 있을 경우 디스플레이 화면에 경고표시 및 경고음, 각 초음파 센서 위치에 맞는 LED작동으로 사용자들에게 추돌 위험경고와 함께 장애물의 위치파악이 가능하도록 한다. 따라서 스마트 전동휠체어를 통하여 수동적인 움직임이 아닌 능동적이고, 초음파 센서로 인해 안전한 이동이 가능하게 한다.
The importance of prevention of epidemics is increasing due to the serious spread of infectious diseases. For prevention of epidemics, we need to focus on the non-contact industry. Therefore, in this paper, a face recognition door lock that controls access through non-contact is designed and developed. First very simple features are combined to find objects and face recognition is performed using Haar-based cascade algorithm. Then the texture of the image is binarized to find features using LBPH. An non-contact door lock system which composed of Raspberry PI 3B+ board, an ultrasonic sensor, a camera module, a motor, etc. are suggested. To verify actual performance and ascertain the impact of light sources, various experiment were conducted. As experimental results, the maximum value of the recognition rate was about 85.7%.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.2
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pp.217-228
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2024
LiDAR(Light Detection And Ranging) sensors, which play a pivotal role among cameras, RADAR(RAdio Detection And Ranging), and ultrasonic sensors for the safe operation of autonomous vehicles, can recognize and detect objects in 360 degrees. However, since LiDAR sensors use lasers to measure distance, they are vulnerable to attackers and face various security threats. In this paper, we examine several security threats against LiDAR sensors: relay, spoofing, and replay attacks, analyze the possibility and impact of physical jamming attacks, and analyze the risk these attacks pose to the reliability of autonomous driving systems. Through experiments, we show that jamming attacks can cause errors in the ranging ability of LiDAR sensors. With vehicle-to-vehicle (V2V) communication, multi-sensor fusion under development and LiDAR anomaly data detection, this work aims to provide a basic direction for countermeasures against these threats enhancing the security of autonomous vehicles, and verify the practical applicability and effectiveness of the proposed countermeasures in future research.
In order to have a superconductive connection between the wire-wound pickup coil and input coil, typically Nb terminal blocks with screw holes are used. Since this connection structure occupies large volume, large stray pickup area can be generated which can pickup external noise fields. Thus, SQUID and connection block are shielded inside a superconducting tube, and this SQUID module is located at some distance from the distal coil of the gradiometer to minimize the distortion or imbalance of uniform background field due to the superconducting module. To operate this conventional SQUID module, we need a higher liquid He level, resulting in shorter refill interval. To make the fabrication of gradiometers simpler and refill interval longer, we developed a novel method of connecting the pickup coil into the input coil. Gradiometer coil wound of 0.125-mm diameter NbTi wires were glued close to the input coil pads of SQUID. The superconductive connection was made using an ultrasonic bonding of annealed 0.025-mm diameter Nb wires, bonded directly on the surface of NbTi wires where insulation layer was stripped out. The reliability of the superconductive bonding was good enough to sustain several thermal cycling. The stray pickup area due to this connection structure is about $0.1\;mm^2$, much smaller than the typical stray pickup area using the conventional screw block method. By using this compact connection structure, the position of the SQUID sensor is only about 20-30 mm from the distal coil of the gradiometer. Based on this compact module, we fabricated a magnetocardiography system having 61 first-order axial gradiometers, and measured MCG signals. The gradiometers have a coil diameter of 20 mm, and the baseline is 70 mm. The 61 axial gradiometer bobbins were distributed in a hexagonal lattice structure with a sensor interval of 26 mm, measuring $dB_z/dz$ component of magnetocardiography signals.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.5
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pp.442-454
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2017
As the demand for meat products has steadily increased in Korea, so the livestock industry has full grown. However, the opening of import meat products is taking a toll on the local industry. Cost reduction on livestock feed, which comprises the majority of costs involved in the industry is urgent to gain a competitive edge. As Internet of Things (IoT) technologies are being applied across a multiple of industries, so are the cases of applied Smart Farm technology for efficient production. The following research aims to utilize IoT technologies to measure, in real time, the rate of depletion of feed and remaining amount and to propose an effective automated reorder & delivery system. First, a method of utilization of ultrasonic and temperature/humidity sensors to obtain corresponding data of remaining feed in the Feedbin is proposed. In addition, a method of sending the obtained data via on-the-farm gateway to Supply Chain Management (SCM) servers is proposed. Finally, utilization of the stored data to construct an automated reorder & delivery service system is proposed. It is in the researcher's intention to contribute to and enable the local livestock industry with the application of various IoT services.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.262-269
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2020
Recently, many attempts have been made to reduce the time required for payment in various shopping environments. In addition, for the Fourth Industrial Revolution era, artificial intelligence is advancing, and Internet of Things (IoT) devices are becoming more compact and cheaper. So, by integrating these two technologies, access to building an unmanned environment to save people time has become easier. In this paper, we propose a smart shopping cart system based on low-cost IoT equipment and deep-learning object-detection technology. The proposed smart cart system consists of a camera for real-time product detection, an ultrasonic sensor that acts as a trigger, a weight sensor to determine whether a product is put into or taken out of the shopping cart, an application for smartphones that provides a user interface for a virtual shopping cart, and a deep learning server where learned product data are stored. Communication between each module is through Transmission Control Protocol/Internet Protocol, a Hypertext Transmission Protocol network, a You Only Look Once darknet library, and an object detection system used by the server to recognize products. The user can check a list of items put into the smart cart via the smartphone app, and can automatically pay for them. The smart cart system proposed in this paper can be applied to unmanned stores with high cost-effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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