Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.9
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pp.1272-1278
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2022
The government enacted and promulgated the 'Severe Accident Punishment Act' in January 2021 and is implementing this law. However, the number of occupational accidents in 2021 increased by 10.7% compared to the same period of the previous year. Therefore, safety measures are urgently needed in the industrial field. In this study, BLE Mesh networking technology is applied for safety management of high-risk industrial sites with poor communication environment. The complex sensor AIoT device collects gas sensing values, voice and motion values in real time, analyzes the information values through artificial intelligence LSTM algorithm and CNN algorithm, and recognizes dangerous situations and transmits them to the server. The server monitors the transmitted risk information in real time so that immediate relief measures are taken. By applying the AIoT device and safety management system proposed in this study to high-risk industrial sites, it will minimize industrial accidents and contribute to the expansion of the social safety net.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.118-121
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2022
국내 산업재해 사고 사망자의 상당수가 건설업에서 발생하고 있다. 건설 현장에는 굴삭기, 크레인과 같은 중장비가 많고 높은 곳에서 작업하는 경우가 흔해 위험 요소에 노출될 가능성이 높다. 물리적 사고 외에도 작업 중 발생하는 미세먼지에는 여러 유해 인자가 존재하여 건설근로자들에게 호흡기질환과 같은 직업병을 유발한다. 정부에서는 산업현장 안전 관리의 중요성이 증가함에 따라 각종 산업재해로부터 근로자를 보호하기 위한 법안을 마련하였다. 따라서 건설 현장의 경우 산업재해를 방지하기 위해서 위험요소를 사전에 인지하고 즉각 대응할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통한 자동화 기술을 활용하여 24시간 안전 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 IoT 기반 통합안전 관리 시스템은 AI를 적용한 CCTV를 통해 산업 현장을 모니터링하고, 다수의 IoT 센서가 측정한 수치를 근로자 및 관리자가 실시간으로 확인할 수 있게 하여 산업 현장 내 안전사고를 예방한다. 구체적으로 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도, 가스 농도, 온도, 습도, 안전모 착용 여부 등을 모니터링할 수 있다. 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기거나 안전모를 착용하지 않은 근로자가 발견될 경우 근로자 및 관리자에게 경고 알림을 발송한다. 유해물질 농도는 IoT 센서를 통해 측정하며 안전모 착용 여부는 카메라 센서에 딥러닝 모델을 적용하여 인식하였다. 본 연구에서 제시한 통합안전관리시스템을 통해 건설현장을 비롯한 산업현장의 산업재해 감소와 근로자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.3
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pp.93-102
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2023
Data processing through the cloud causes many problems, such as latency and increased communication costs in the communication process. Therefore, many researchers study edge computing in the IoT, and autonomous driving is a representative application. In indoor self-driving, unlike outdoor, GPS and traffic information cannot be used, so the surrounding environment must be recognized using sensors. An efficient autonomous driving system is required because it is a mobile environment with resource constraints. This paper proposes a machine-learning method using neural networks for autonomous driving in an indoor environment. The neural network model predicts the most appropriate driving command for the current location based on the distance data measured by the LiDAR sensor. We designed six learning models to evaluate according to the number of input data of the proposed neural networks. In addition, we made an autonomous vehicle based on Raspberry Pi for driving and learning and an indoor driving track produced for collecting data and evaluation. Finally, we compared six neural network models in terms of accuracy, response time, and battery consumption, and the effect of the number of input data on performance was confirmed.
Kim, Hakkyeom;Yoo, Yeonjoon;Shin, Daehyun;Oh, Juhyeon;Lee, Jin-a;Kim, Youngwoon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1215-1218
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2021
한국을 방문하는 외국인들은 매년 증가하고 있고 방한 목적 중 식도락관광이 3위에 오를 만큼 세계에서 한국 음식은 위상이 높아지고 있다. 하지만, 한국에서의 알레르기 성분 표시는 법적 의무가 아니기 때문에 대부분의 한식당에서는 이를 표시하지 않고 있고 알레르기가 있는 외국인 관광객들은 한국 음식 섭취에 있어서 상당한 위험과 불편함을 부담하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝을 활용하여 사진 촬영만으로 쉽고 정확하게 알레르기 성분을 제공하고자 사물 이미지 데이터 전처리를 위한 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미지의 HSV의 평균 및 분산, 표준편차를 통해 불필요한 데이터를 제거한다. 성능평가에서는 비빔밥, 불고기, 제육볶음 등 사진 약 500장의 데이터 셋을 구성하여 HSV의 평균 및 분산을 통해 이미지를 제거하는 방식으로 구축한 데이터 셋을 TensorFlow를 통해 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과, 제안하는 기법으로 구축한 데이터 셋은 최소 15%에서 최대 25% 높은 정확도와 최소 37.96%에서 최대 42.85% 높은 정도 낮은 학습시간을 보여주었다. 향후 HSV를 활용한 데이터 전처리 기법은 더 많은 데이터를 통해 더욱 구체적인 성능 분석이 필요하다. 또한, 실질적인 개발 및 구현을 통해 제안하는 데이터 전처리 기법의 더욱 현실적인 검증이 필요하다.
After COVID-19, hotel industry is rapidly experiencing changes in the business environment, and under the influence of the Fourth Industrial Revolution, hotel industry is striving to secure competitive advantages through differentiation, including the use of big data and the IoT in service provision, as well as the introduction of artificial intelligence(AI) robot services. This study analyzed the perceived value of AI robot services and their impact on usage attitudes and behavioral intentions of customers who have used hotels that have introduced AI robot services. The results of the study showed that the value of robot services perceived by customers who have used robot services in hotels is categorized into three dimensions: social, experiential, and functional, and all of them have a positive effect on usage attitudes, with social, functional, and experiential values having a positive effect on usage attitudes in that order. Attitude toward use was also analyzed to have a positive effect on behavioral intention, which is consistent with the value-attitude-behavior model. Therefore, it is necessary for hotels to improve the satisfaction of hotel guests through diversified services of AI robot service.
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 recent years, the development of defense technology has become digital with the introduction of advanced assets such as drones equipped with artificial intelligence. These assets are integrated with modern information technologies such as industrial IoT, artificial intelligence, and cloud computing to promote innovation in the defense domain. However, the convergence of the technology is increasing the possibility of transfer of cyber threats, which is emerging as a problem of increasing the vulnerability of defense assets. While the current cybersecurity methodologies focus on the vulnerability of a single asset, interworking of various military assets is necessary to perform the mission. Therefore, this paper recognizes these problems and presents a mission-based asset management and evaluation methodology. It aims to strengthen cyber security in the defense sector by identifying assets that are important for mission execution and analyzing vulnerabilities in terms of cyber security. In this paper, we propose a method of classifying mission dependencies through linkage analysis between functions and assets to perform a mission, and identifying and classifying assets that affect the mission. In addition, a case study of identifying key assets was conducted through an attack scenario.
From two viewpoints the writer investigated the beauty of space by overall arrangement and composition of a picture in Oriental painting. In particular, she examined the expanded representation and significance of space use which had not properly been recognized in the field of a colored picture contrary to a painting in India ink. She studied that the boundary for the representation and appreciation of space was unlimited to one field of painting by studying and analyzing it in connection with other fields of art which had something in common with it in techniques or languages of representation. The writer considered the aspects of similar forms and spirits as the methods of understanding and representing the essence of an object in creating a work. She generally considered the aspect of perfecting knowledge by studying the principle of an actual thing for the representation of revealed forms corresponding to the aspect of similar forms, and tried to reach the stage of 'materialization' united with the spirit of the subject of creation for the formless forms corresponding to the aspect of representing an artist's inner world as well as the external shapes of things. She tried to reach the stage of spiritual cultivation in pursuit of the boundary between 'mental vanity' and 'sitting quietly and attaining the state of perfect selflessness', which were presented by Chuang-tzu, to express the spirituality internal to it. She recognized that the projection of the cultivation on a work could convey internal essence as well as external forms to a picture. It was because the image of the form represented in a picture was based on the aesthetic experience got from realty. In the concept of space and a method of representing it, she explored and analyzed the basic concept of space, arranged the concept of space shown in Oriental ideas dividing it into the concepts of space in Confucianism, Taoism and the Zen sect. What she felt acutely through this study was that she should establish the identity of her work by succeeding to, changing and re-creating tradition based on the historical heritage left by successive excellent painters and theorists. Putting together all these things showed that establishing the identity in the world of work pursued and oriented by her required searching the direction in future works by mixing tradition with modern times in a creative way, which is just the purpose of study in this thesis.
With the advent of 'The Forth Industrial Revolution' and the growing demand for quality of life due to economic growth, needs for the quality of medical services are increasing. Artificial intelligence has been introduced in the medical field, but it is rarely used in chronic skin diseases that directly affect the quality of life. Also, atopic dermatitis, a representative disease among chronic skin diseases, has a disadvantage in that it is difficult to make an objective diagnosis of the severity of lesions. The aim of this study is to establish an intelligent severity recognition model of atopic dermatitis for improving the quality of patient's life. For this, the following steps were performed. First, image data of patients with atopic dermatitis were collected from the Catholic University of Korea Seoul Saint Mary's Hospital. Refinement and labeling were performed on the collected image data to obtain training and verification data that suitable for the objective intelligent atopic dermatitis severity recognition model. Second, learning and verification of various CNN algorithms are performed to select an image recognition algorithm that suitable for the objective intelligent atopic dermatitis severity recognition model. Experimental results showed that 'ResNet V1 101' and 'ResNet V2 50' were measured the highest performance with Erythema and Excoriation over 90% accuracy, and 'VGG-NET' was measured 89% accuracy lower than the two lesions due to lack of training data. The proposed methodology demonstrates that the image recognition algorithm has high performance not only in the field of object recognition but also in the medical field requiring expert knowledge. In addition, this study is expected to be highly applicable in the field of atopic dermatitis due to it uses image data of actual atopic dermatitis patients.
This a qualitative research about the virtual personal assistant, voice recognition device SKT 'NUGU' which was launched on September 1, 2016. For the study, an in-depth interview was committed with the 9 research participants who had used this device for more than a month. For the result of the interview, 362 concepts were discovered and through open coding, axis coding, selective coding the concepts got categorized in 16 sub-categories and 10 top categories. After recognizing 362 concepts from the interview sources, I proposed a paradigm model from the open coding. And from the selective coding, the main category of the study has been narrowed down to understand the 'Usage Patterns by Each Type'. As a result of the typification, it was confirmed that the usage pattern can be described in two different types of the dependent and inquiry type. From the result of the research, it provided the basic data about the user experience of virtual assistant which can be utilized when suggesting virtual personal assistant in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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