IoT 환경의 서비스 규모는 센서의 수량에 의하여 결정된다. 센서의 수량이 증가함은 IoT 환경에서 발생하는 데이터의 양도 증가함을 의미한다. 네트워크 환경에서 데이터 폭주 시 네트워크 혼잡제어를 위한 연구와 동적 버퍼운영으로 네트워크를 안정적으로 운영하기 위한 연구들이 있다. 또한 비연결형 네트워크 환경에서 스트림 데이터 처리에 대한 연구들이 있다. 본 연구에서는 IoT환경의 빅데이터를 처리하기 위한 센서 게이트웨이를 제안한다. 이를 위하여 센서 미들웨어를 설계하기 위한 RESTful 을 확인하고, 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 이중버퍼 알고리즘을 적용한다. 마지막으로 제안하는 시스템을 평가하기 위하여 TCP 상의 HTTP 프로토콜을 기반으로 하는 MJpeg 스트림을 이용하여 빅 데이터 트래픽을 발생 시키며, 오픈소스 미디어 플레이어인 VLC를 이용하여 영상 수신 처리율을 이용하여 성능을 비교한다.
This landscape design proposal was presented to a design competition for the KangWon Province Police Agency(KPA). The site, about 27,711 $m^2$, is located at 293-4 Udu-dong, Chunchun, KangWon-Do. Design objectives of the KPA were to build a symbolic place which fall community members with pride, to elevate an identity and status of the KPA by creating a landscape correspondent to the concept of the building design, to provide community residents with a space to enjoy cultural and social activities, and to make environment friendly space. The main concept was developed by one of characteristics of the traditional spatial structure of Korea known as an, 'Open and Closed spatial structure.'By re-interpreting the traditional spatial structure and applying it to the site, the design met the various desires of the KPA. The site is primarily segmented into 6 sub spaces; entrance space Podori plaza, symbolic court, police billeting area, sports area, and rear rest area. The entrance space, Podori plaza, and symbolic court on the south-west part of the site represent the publicity of the site as the concept of ″open space.″ On the contrary, considering the specialty of police affairs, the north-east part of the site, which contains the police billeting area and rest area, were designed to maintain security by using the concept of ″closed space.″ To express an identity of the KPA, 'Podori', a police mascot, the plaza was designed and is suppose to function as the hub of the community. In the front section of the plaza, a symmetrical planting pattern, centering the strong axis, was introduced to strengthen its symbolic meaning. Traditional window frames such as the pattern of 'Pisal-jige'and 'Umulsal-jige' were used for the paving system which is applied as the environment friendly design. Site facilities and furnitrue were placed at every important spot in order to connect various spaces organically. As these well-tied spaces properly shared their function, spatial sequence and management would be promoted. The entire space was designed to allow free access of handicapped people. This proposal is meant to create a new image of KangWon province and to enhance the way of inhabitants' think about their community.
본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.
최근 영상감시시장은 공공부문과 민간보안부문 등에서 CCTV 수요확대로 큰 성장세를 보이고 있다. 공공부문과 민간보안부분에 CCTV의 활용은 확대되고 있으나, 재난 재해분야에 CCTV의 활용은 아직까지 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 재난 재해 상황 변화를 감시자의 눈으로 담아내는 CCTV의 역할을 재조명하여 상습적으로 내수침수가 발생하고 있는 강남역 일대를 중심으로 재난원인분석을 위한 사례분석을 수행하였다. 먼저, 강남역 일대의 주요 침수지점에 대한 CCTV영상자료를 수집하고 영상 분석 및 현장조사를 통해 강우발생에 따른 침수시간과 침수심을 산정하였다. 또한 과거침수이력과 AWS(Automatic Weather System)강우자료를 이용하여 강우분석을 수행하였다. 강우분석결과와 CCTV영상에서 추출한 침수시간과 침수심 정보의 비교분석을 통해 과거 침수이력을 바탕으로 한 강남역 침수발생 강우량과 대응방안을 제시하였다. 이 결과는 상습침수지역인 강남역의 침수피해를 상당히 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3916-3936
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2014
Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.
Magnetic Resonance Imaging (MRI) scanner is the device to draw an image of conditions and the spread of various tissue in the body. It is used by making the patient into rounded superconductor and using high frequency which cause resonances. It uses superconduction magnet and high frequency that is non-ionizing radiation so can acquire biochemical, physical, and functional information of tissue. It is also very useful because it can scan tomography from many different angles to diagnose disease of a nervous system, the heart, and a skeletal structure. It also has advantages of that there is no risk of radiation exposure and the ability of observation on organizations such as brains, livers and the spinal cord of people. Since these features, the rate of use has been increased accordingly more considerations of the security are required when it plans. The weight of devices and the cover problem of the strong magnetic field which is occurred by magnetic resonance at the time of diagnosis can cause very important structure problems and architectural condition. That also the recent tendency which needs stronger equipment means that planning of the MRI unit should generally aim at purposing of the proximity for the device maintenance and up-grade and of further expansion. However there are not enough studies and data on the magnet resonance imaging in domestic hospitals. According to these reasons, this study has an object of indicating basic data on MRI unit plan standard and alternative proposals.
기계학습의 정확도는 학습용 데이터의 양과 데이터의 품질에 많은 영향을 받는다. 기존의 웹을 기반으로 학습용 데이터를 수집하는 것은 실제 학습과 무관한 데이터가 수집 될 수 있는 위험성이 있으며 데이터의 투명성을 보장할 수가 없다. 본 논문에서는 블록체인구조에서 블록들이 직접 병렬적으로 데이터를 수집하게 하고 각 블록들이 수집한 데이터를 타 블록의 데이터와 비교하여 양질의 데이터만을 선별하는 방안을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 블록들은 데이터를 서로 블록체인을 통해 공유하며 All-reduce 구조의 Parallel-SGD를 활용하여 다른 블록들의 데이터와 비교를 통해 양질의 데이터만을 선별하여 학습용 데이터셋을 구성할 수가 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 구조의 성능을 확인하기 위해 실험을 통해 기존의 벤치마크용 데이터셋의 이미지를 활용하여 변조된 이미지 사이에서 원본 이미지만을 양질의 데이터로 판별함을 확인하였다.
어린이를 상대로 한 강력범죄가 매년 계속해서 늘고, 중범죄로 분류할 만큼 심각성은 누구나 인지하고 있다. 하지만 근본적인 범죄를 감소시키기 위한 노력은 부족하다. 따라서 이를 해결 할 수 있는 보안시스템이 필요하다. 본 논문은 어린이에게 위협을 가할 수 있는 존재인 어른을 구분하고 추적 감시하여 어린이를 보호하는 방법이다. 제안 방법은 사람의 키, 팔 길이, 다리 길이, 머리 수직 길이, 머리 너비 등 한국인 표준 신체사이즈를 기준으로 하였다. 또한 제안 방법은 검출 된 객체의 화소 수의 비율과 기준 값 비율의 비교를 통해 어른과 아이를 구분하였다. 제안 방법에서 5가지 구분 방법을 처리 할 때 전체영상에서 특정 객체 영역만을 검출하여 처리하기 때문에 처리 속도가 빠르다. 이를 통하여 특정 객체의 비교가 가능하게 되는 장점이 있다.
As the aging ages, the disease also increases, and the development of AI technology and X-ray equipment used to treat patients' diseases is also progressing a lot. X-ray tube converts only 1% of electron energy into X-ray and 99% into thermal energy. Therefore, when the cooling time of the anode and the X-ray tube are frequently used in large hospitals, the amount of X-ray emission increases due to temperature rise, the image quality deteriorates due to the difference in X-ray dose, and the lifespan of the overheated X-ray tube may be shortened. Therefore, in this study, temperature rise and cooling time of 60kW, 75kW, and 90kW of X-ray tube anode input power were studied. In the X-ray Tube One shot 0.1s, the section where the temperature rises fastest is 0.03s from 0s, and it is judged that the temperature has risen by more than 50%. The section in which the temperature drop changes most rapidly at 20 seconds of cooling time for the X-ray tube is 0.1 seconds to 0.2 seconds, and it is judged that a high temperature drop of about 65% or more has occurred. After 20 seconds of cooling time from 0 seconds to 0.1 seconds of the X-ray tube, the temperature is expected to rise by more than 3.7% from the beginning. In particular, since 90kW can be damaged by thermal shock at high temperatures, it is necessary to increase the surface area of the anode or to require an efficient cooling system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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