Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.39-48
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2014
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.1
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pp.63-68
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2018
Recently, safety accidents that occur in laboratories have occurred in various forms, so that a system that can reduce safety accidents in laboratories is required. The existing system identifies the danger situation according to the change of the temperature and the humidity, but the type of the danger situation is not known and the operation of the device is manually performed. Therefore, in this paper, we propose a system that identifies the danger situation of a reagent cabinet using multiple sensors and automatically operates the device. The internal environment of the reagent cabinet is measured in real time through the sensors and the sensor data is used to identify the danger situation. Also, when a danger situation is identified, the appropriate device is selected and operated automatically. In this way, identification of the danger situation of the reagent cabinet and automatic operation of the device will reduce the safety accidents occurring in the reagent cabinet.
본 연구에서는 퍼블릭 블록체인 기술을 적용하여 탈중앙화된 식별 정보(DID) 어플리케이션을 개발하였다. 기존의 컨소시엄 블록체인을 사용한 DID는 일부 참가자들 간의 신뢰를 기반으로 동작하여 특정 그룹의 중앙화된 통제 가능성으로 인해 보안 문제가 발생하는데, 이를 극복하기 위해 퍼블릭 블록체인을 도입하여 안전하고 투명한 디지털 식별 체계를 제시한다. 또한, 본 연구에서는 웹앱 형태의 DID 어플리케이션을 사용자 친화적이고 직관적인 디자인으로 구현하여 사용자들이 쉽게 식별 정보를 관리하고 교환할 수 있도록 하였다. 더불어 안전한 키 관리 및 전자 서명 기술을 적용하여 사용자들은 자신의 식별 정보를 완전히 통제할 수 있으며, 이를 통해 탈중앙화된 신뢰 모델을 체험할 수 있다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.2
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pp.27-32
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2016
Several sensor devices have been developed for monitoring individual's health and status information and services which visualize customized information by associating applications running on smartphones with sensor devices also have been emerged. Though these applications provide similar information to a user, each sensor device has its own application caused by non-standardized packet formats. In this paper, we propose a sensor device identification for dynamic interworking between a smartphone and personal sensor devices. In the proposed scheme, we can use the same application which plays role of a client on the smartphone as changing sensor devices because server stores packet information of sensor devices.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.29-30
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2024
본 논문은 Krafton의 PUBG: BATTLEGROUNDS 게임에서 플레이어 분류를 목표로 하며, 포즈 추정기술을 사용하여 일반 플레이어와 봇을 구분한다. 이는 게임에서 직접 수집한 비디오 데이터를 기반으로 하며, 다음과 같은 두 가지 접근 방식을 제안한다. 첫 번째 방법은 동작 시퀀스 분석을 통해, 사용자의 특정동작 패턴을 식별하고 로지스틱 회귀 모델을 활용해 사용자 유형을 분류한다. 두 번째 방법은 YOLO-pose 모델을 사용하여 비디오 데이터에서 키포인트를 추출하고, 이를 LSTM 모델에 적용하여 프레임별로 사용자의 유형을 분류한다. 이러한 이중 접근 방식은 게임의 공정성과 사용자 경험을 향상시키는 새로운 도구를 제공하며, 보다 안전한 게임 환경에 기여할 수 있다. 이 연구는 게임 산업뿐만 아니라 보안 및 모니터링 분야에서도 동작 분석에 대한 혁신적인 접근 방식으로 활용될 잠재력을 가지고 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.3C
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pp.125-132
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2005
This paper describes a computer vision system based on active IR illumination for real-time gaze discrimination system. Unlike most of the existing gaze discrimination techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process for each person, our gaze discrimination system can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using generalized regression neural networks (GRNNs). With GRNNs, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. Futhermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. To further improve the gaze estimation accuracy, we employ a reclassification scheme that deals with the classes that tend to be misclassified. This leads to a 10% improvement in classification error. The angular gaze accuracy is about 5°horizontally and 8°vertically. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.1
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pp.38-46
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2010
This paper describes a computer vision system based on active IR illumination for real-time gaze discrimination system. Unlike most of the existing gaze discrimination techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process for each person, our gaze discrimination system can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using generalized regression neural networks (GRNNs). With GRNNs, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. Furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. To further improve the gaze estimation accuracy, we employ a reclassification scheme that deals with the classes that tend to be misclassified. This leads to a 10% improvement in classification error. The angular gaze accuracy is about $5^{\circ}$horizontally and $8^{\circ}$vertically. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
As electric and electronic control systems have sharply increased in vehicles, safety accident has emerged as an important issue. Therefore, in order to ensure safety of the vehicle, engineers are required to identify the hazards utilizing PHA and HAZOP, etc. in the early phase of development and implement safety mechanisms to prevent them. HAZOP has been widely used in a systematic manner based on guidewords. However, HAZOP identifies malfunctions from the top-level functionality provided by the system, so it cannot sufficiently identify hazards during the system operation. This leads to restrictions in designing testcases, because the safety requirements are derived from only some of the hazards. This research aimed to provide a hazard identification method utilizing Use case description, which defines operation procedure of the system and HAZOP and a testcase design method based on safety requirements. We introduced a case study on Smart Key Control System in vehicles and compared with hazards identification results based on HAZOP, to demonstrate the effectiveness of this study. The result of this study could potentially reduce development cost and increase system quality by adequately identifying hazards and safety requirements and designing the related testcase.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.2
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pp.322-329
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2005
This paper describes a computer vision system based on active IR illumination for real-time gaze discrimination system. Unlike most of the existing gaze discrimination techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process for each person, our gaze discrimination system can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using generalized regression neural networks (GRNNS). With GRNNS, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. To further improve the gaze estimation accuracy, we employ a reclassification scheme that deals with the classes that tend to be misclassified. This leads to a 10$\%$ improvement in classification error. The angular gaze accuracy is about $5^{circ}$horizontally and $8^{circ}$vertically. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.586-589
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2015
A computer presentation system by using hand-motion identification rules is proposed. To identify hand motions of a presenter, a face region is extracted first using haar classifier. A motion status(patterns) and position of hands is discriminated using the center of gravities of user's face and hand after segmenting the hand area on the YCbCr color model. User's hand is applied to the motion detection rules and then presentation control command is then executed. The proposed system utilizes the motion identification rules without the use of additional equipment and it is then capable of controlling the presentation and does not depend on the complexity of the background. The proposed algorithm confirmed the stable control operation via the presentation of the experiment in the dark illumination range of indoor atmosphere (lx) 15-20-30.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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