Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.10
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pp.107-114
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2016
In this paper, we propose the building method for the unified IoT service platform between the variety of legacy systems with the heterogeneous structures and the operating environments. To accommodate the structural diversity of legacy systems, we develop a virtual integrated structure and interface abstracting method. By this, the new platform can use the data sources of the legacy systems as if the data source is in the new platform. In a manner without modification of the legacy systems with performing minimum tasks, we proposes a model that can be integrated without affecting the availabilities of the legacy systems.
This paper proposes an integrated lighting enabler system (ILES) based on standard machine-to-machine (M2M) platforms. This system provides common services of end-to-and M2M communication for smart lighting system. It is divided into two sub-systems, namely end-device system and server system. On the server side, the M2M platform OpenMTC is used to receive data from the sensors and send response for activating actuators. At the end-device system, a programmable smart lighting device is connected to the actuators and sensors for communicating their data to the server. Some experiments have been done to prove the system concept. The experiment results show that the proposed integrated lighting enabler system is effective to reduce the power consumption by 25.22% (in average). The proving of significance effect in reducing power consumption is measured by the Wilcoxon method.
Recently, the platforms for open science are being developed for helping researchers and scientists who are interested in convergence studies. This paper is focused on deriving a design method for an integrated architecture for knowledge infrastructure in science and technology and to set up the integration level of details and association between data and services in the integrated architecture. To facilitate the open science in research lifecycle, reconstructing individual services into modular and independent function blocks needs to be reusable and interoperable. The proposed design methodology is used for manipulating a service integration for the convergence service of S&T(Science and Technology) knowledge infrastructure. It can support to seamlessly access computing resources and the research results including artifacts digitally enabled scholars, researchers, and engineers participating in multidisciplinary collaborations.
In this study, in order to efficiently perform smart city river management, we developed an integrated platform that connects flood analysis models on the web and provides information by converting input and output data into a database. In the integrated platform, a watershed analysis model, a river flow analysis model and an urban runoff analysis model were applied to perform flood analysis in smart city. This platform is able to obtain more reliable results by step-by-step approach to urban runoff that may occur in smart city through the applied model. In addition, since all analysis processes such as data collection, input data generation and result storage are performed on the web, anyone in an environment that can access the web without special equipment or tools can perform analysis and view results. Through this, it is expected that smart city managers can efficiently manage urban runoff and nearby rivers, and can also be used as educational materials for urban outflows.
In this article, a smart multifunctional optical system-on-a-chip (SOC) sensor platform is presented and its application for fiber Bragg grating (FBG) sensor interrogation in optical sensor networks is investigated. The smart SOC sensor platform consists of a superluminescent diode as a broadband source, a tunable microelectromechanical system (MEMS) based Fabry-P$\acute{e}$rot filter, photodetectors, and an integrated microcontroller for data acquisition, processing, and communication. Integrated with a wireless sensor network (WSN) module in a compact package, a smart optical sensor node is developed. The smart multifunctional sensor platform has the capability of interrogating different types of optical fiber sensors, including Fabry-P$\acute{e}$rot sensors and Bragg grating sensors. As a case study, the smart optical sensor platform is demonstrated to interrogate multiplexed FBG strain sensors. A time domain signal processing method is used to obtain the Bragg wavelength shift of two FBG strain sensors through sweeping the MEMS tunable Fabry-P$\acute{e}$rot filter. A tuning range of 46 nm and a tuning speed of 10 Hz are achieved. The smart optical sensor platform will open doors to many applications that require high performance optical WSNs.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.34-46
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2023
A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.
Su Young Choi;Hak Yi;Chanyong Park;Subin Joo;Ohwon Kwon;Dongkyu Lee
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.45
no.3
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pp.109-117
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2024
We developed a device that integrates digital otoscope and stethoscope for telemedicine. The integrated device was utilized for the collection of tympanic membrane images and cardiac auscultation data. Data accumulated on the platform server can support real-time diagnosis of heart and eardrum diseases using artificial intelligence. Public data from Kaggle were used for deep learning. After comparing with various deep learning models, the MobileNetV2 model showed superior performance in analyzing tympanic membrane data, and the VGG16 model excelled in analyzing cardiac data. The classification algorithm achieved an accuracy of 89.9% for eardrums data and 100% for heart sound data. These results demonstrate the possibility of diagnosing diseases without the limitations of time and space by using this platform.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.42-49
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2021
As cyber attacks become more intelligent, there is difficulty in detecting advanced attacks in various fields such as industry, defense, and medical care. IPS (Intrusion Prevention System), etc., but the need for centralized integrated management of each security system is increasing. In this paper, we collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform using deep learning and CNN (Convolutional Neural Networks). In this paper, we design an intelligent big data platform that collects data by observing and analyzing user visit logs and linking with big data. We want to collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform based on CNN model. In this study, we evaluated the performance of the Intrusion Detection System (IDS) using the KDD99 dataset developed by DARPA in 1998, and the actual attack categories were tested with KDD99's DoS, U2R, and R2L using four probing methods.
Lee, Chang Yeol;Park, Gil Joo;Kim, Junggon;Kim, Taehwan
Journal of the Society of Disaster Information
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v.18
no.3
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pp.609-621
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2022
Purpose: Natural Disaster has well formed framework more than social disaster, because natural disaster is controlled by one department, such as MOIS, but social disaster is distributed. This study is on the design of the integrated service platform for the social diaster data. and then, apply to the local governments. Method: Firstly, we design DB templates for the incident cases considering the incident investigation reports. For the risk management, life-damage oriented social disaster risk assessment is defined. In case of the real-time incident data from NDMS, AI system provides the prediction information in the life damage and the cause of the incident. Result: We design the structured and unstructured incident data management system, and design the integrated social disaster and safety incident management system. Conclusion: The integrated social disaster and safety incident management system may be used in the local governments
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.4
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pp.95-103
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2015
In this paper, we designed a platform-based $ERP^+$ system, which integrates ERP system and SCM system. With platform-based technology we can connect online and offline platforms, enterprise management systems, and government systems. In our research, first we examined the problems of the existing ERP systems, and second we discussed all basic tasks of our $ERP^+$ system. We also designed several modules for this platform-based system and system network. Our results showed that a platform-based $ERP^+$ system can effectively manage the information and the human/material resources, by using O2O (online to offline) technic. Even different systems can be integrated effectively. It can reduce the costs of enterprise management activities, enhance the enterprise competitiveness.
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