The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.991-1000
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2021
Among non-invasive blood glucose detection technologies, the optical technique is a method that uses light reflection, absorption, and scattering characteristics when passing through a biological medium. It reduces pain or discomfort in measurement and has no risk of infection. So it is becoming a major flow of blood glucose detection research. Among them, near-infrared spectroscopy has a disadvantage in that the complexity increases when analyzing signals detected due to interferences between proteins and acids that share a similar absorption function with blood glucose molecules. In this study, a non-invasive sensor system with multiple near-infrared bands was designed and manufactured to alleviate the deterioration of blood glucose detection function that may occur due to skin absorption of near-infrared rays. A blood survey was conducted to verify the system, and the degree of blood glucose response in the blood was collected as spectral data, and the results of this study were quantitatively verified in terms of correlation between the data and blood glucose.
For a long time now, general-purpose processors have provided dedicated hardware / software tracing modules to provide developers with tools to fix bugs. A hardware tracer generates its enormous data into a log that is used for both performance analysis and debugging. Processor Trace (PT) is a new hardware-based tracing feature for Intel CPUs that traces branches executing on the CPU, which allows the reconstruction of the control flow of all executed code with minimal labor. Hardware tracer has been integrated into the operating system, which allows tight integration with its profiling and debugging mechanisms. However, in the Windows environment, existing studies related to PT focused on decoding only one flow in sequence. In this paper, we propose an extended PT decoder structure that provides basic data for real-time trace and malicious code detection using the functions provided by PT in Windows environment.
To develop a virtual world-based immersive tutoring system, we would like to develop a simulation in the spatial aspect to maximize the diversity and realism of the situation. This implementation requires the modeling of virtual space as well as the knowledge and intelligent thinking functions of virtual humans. First, information structures are needed to simulate the hierarchical and multifaceted composition of space and the corresponding knowledge of virtual humans. Specifically, four structures for 2.5D spatial distribution expression, complex spatial relationship expression, object expression, and temporal and spatial representation of events are developed respectively. It then uses these expressed knowledge to develop the spatial thinking function of virtual humans needed to make spatial movement. In general, events have a chain effect on adjacent or connected objects through force, resulting in a variety of situations and reflected in the planning of the next action by the virtual humans involved. For this purpose, the development of events according to historical trends is recorded on the representation structure of time and space. It embodies typical events to demonstrate the feasibility of independent behavior in complex spaces among virtual people.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1045-1054
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2020
In this paper, we designed a TCP/IP based ring buffer system that can stably transfer bulk data streams in the unstable network environments. In the scheme we proposed, The observation data stream generated and output by each radio observatory's backend system as a UDP frame is stored as a UDP packet in a large capacity ring buffer via a socket buffer in the client system. Thereafter, for stable transmission to the remote destination, the packets are processed in TCP and transmitted to the socket buffer of server system in the correlation center, which packets are stored in a large capacity ring buffer if there is no problem with the packets. In case of errors such as loss, duplication, and out of order delivery, the packets are retransmitted through TCP flow control, and we guaranteed that the reliability of data arriving at the correlation center. When congestion avoidance occurs due to network performance instability, we also suggest that performance degradation can be minimized by applying parallel streams.
Jeong, Minhee;Kim, Dongyeong;Rho, Hokyun;Shin, Han-Kyun;Lee, Hyo-Jong;Lee, Sang Hyun
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.28
no.1
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pp.67-71
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2021
In this study, graphene layer was grown on metal microwire using chemical vapor deposition. The difference of carbon solubility between copper and nickel resulted in the formation of mono-layer and multi-layer graphene were formed on the surfaces of copper and nickel microwires, respectively. During the growth of graphene at high temperature, copper and nickel were recrytallized and the grain size increased. The ampacity of graphene/copper microwire was improved by approximately 27%, 1.91×105 A/㎠, compared to pristine copper microwire. Similar to this behavior, the ampacity of multilayer graphene/nickel microwire was 4.41×104 A/㎠ which is about about 36% improved compared to the pure nickel microwire. The excellent electrical properties of graphene/metal composites are beneficial for supplying the electrical energy to the high-power electronic devices and equipment.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1039-1046
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2022
After the COVID-19 pandemic, the spread of the untact culture and the Fourth Industrial Revolution, which generates various types of data, generated so much data that it was not compared to before. This led to higher data throughput, revealing little by little the limitations of the existing network system centered on vendors and hardware. Recently, SDN technology centered on users and software that can overcome these limitations is attracting attention. In addition, SDN-based load balancing techniques are expected to increase efficiency in the load balancing area of the server cluster in the data center, which generates and processes vast and diverse data. Unlike existing SDN load distribution studies, this paper proposes a load distribution technique in which a controller checks the state of a server according to the occurrence of an event rather than periodic confirmation through a monitoring technique and allocates a user's request by weighting it according to a load ratio. As a result of the desired experiment, the proposed technique showed a better equal load balancing effect than the comparison technique, so it is expected to be more effective in a server cluster in a large and packet-flowing data center.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.3
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pp.417-422
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2022
It is always desirable that the continuation of power flow through the lines should not be interrupted for a long time. The optimized guideline of reclosers on distribution lines is known to improve the reliability of power systems, the protection functions on distribution systems heavily rely on the number and placement of such reclosers. This study reviewed the effect of using protection settings methodology with the number of reclosing operations to reduce the damage sustained during faults on distribution networks. The aim of the study is to determine the number of reclosing operations and fault current conditions based on simulation data of PSCAD/EMTDC for standard distribution networks. It is found that the determination of the number of operations on reclosers, which are the protection function of feeders, helped to optimize the operation and reliability of distribution networks.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.1
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pp.127-142
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2023
The management of size and weight, which are the growth information of aquaculture fish in fish-farms, is the most basic goal. In this study, the epoch is defined in fish-farms from the time of stocking or dividing to the time of shipment, and the growth data for a total of three epoch is analyzed from a time series perspective. Growth information such as the size and weight of aquaculture fish that occur over time in fish-farms is compared and analyzed with water quality environmental information and feeding information, and a model is presented using the analysis results. In this study, linear, exponential, and logarithmic regression models are presented using the Box-Jenkins method for size and weight by epoch using data obtained in the field.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.413-415
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2022
Since human joints can be used as useful information for analyzing human behavior as a component of the human body, many studies have been conducted on human action recognition using joint information. However, it is a very complex problem to recognize human action that changes every moment using only each independent joint information. Therefore, an additional information extraction method to be used for learning and an algorithm that considers the current state based on the past state are needed. In this paper, we propose a human action recognition technique considering the positional relationship of connected joints and the change of the position of each joint over time. Using the pre-trained joint extraction model, position information of each joint is obtained, and bone information is extracted using the difference vector between the connected joints. In addition, a simplified neural network is constructed according to the two types of inputs, and spatio-temporal features are extracted by adding LSTM. As a result of the experiment using a dataset consisting of 9 behaviors, it was confirmed that when the action recognition accuracy was measured considering the temporal and spatial relationship features of each joint, it showed superior performance compared to the result using only single joint information.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.2
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pp.321-327
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2023
With the development of artificial intelligence, the prediction system has become one of the essential technologies in our lives. Despite the growth of these technologies, traffic congestion at intersections in the 21st century has continued to be a problem. This paper proposes a system that predicts intersection traffic jams using a Convolutional LSTM (Conv-LSTM) algorithm. The proposed system models data obtained by learning traffic information by time zone at the intersection where traffic congestion occurs. Traffic congestion is predicted with traffic volume data recorded over time. Based on the predicted result, the intersection traffic signal is controlled and maintained at a constant traffic volume. Road congestion data was defined using VDS sensors, and each intersection was configured with a Conv-LSTM algorithm-based network system to facilitate traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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