• Journal of Practical Engineering Education
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• v.16 no.2
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• pp.159-165
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• 2024

This study investigates the comprehensive system for collecting intelligent learning activity data tailored to learner-centered personalized education. We compared and analyzed the characteristics of xAPI, Caliper analytics, and cmi5, which are learning activity data collection standards, and established a system that allows not only standardized data but also non-standardized learning activity data to be stored as big data for artificial intelligence learning analysis. As a result, the system was structured into five stages: defining data types, standardizing learning data using xAPI, storing big data, conducting learning analysis (statistical and AI-based), and providing learner-tailored services. The aim was to establish a foundation for analyzing learning data using artificial intelligence technology. In future research, we will divide the entire system into three stages, implement and execute it, and correct and supplement any shortcomings in the design.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.53-56
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• 2022

본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.945-947
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• 1999

첨단의 자동화 시스템을 구축하기 위해서는 각 필드기기에서 생산되는 정보들을 적절한 형태로 가공하여 적시에 필요한 공정으로 제공하여 줄 수 있는 지능형 센서 및 필드기기의 도입이 필요하다. 이러한 필드기기들이 유기적으로 정보를 교환하고 공유하기 위해서는 통신망 시스템을 구축할 필요가 있다. 필드버스는 자동화 및 분산 제어 시스템의 컴퓨터 통신망 계층구조에서 최하위 계층 기기들 간에 실시간 통신을 제공하는 산업용 통신망이다. 본 연구에서는 통신용 프로세서인 Mc68360을 기반으로 하여 필드버스의 일종인 Profibus의 물리계층과 데이터링크계층 프로토콜을 구현하였다. 물리계층은 프로세서의 UART 통신 기능과 RS-485칩을 사용하여 구현하고, 데이터링크계층 프로토콜은 프레임 분석과 송수신, 에러처리, 흐름제어, 매체접속권한 관리 등의 기능을 소프트웨어로 구현하였다. 또한 지능형 센서 본래의 목적중의 하나인 원격관리 기능을 위하여 각 필드기기의 노드 주소, 타이머 값 등의 통신 파라미터를 원격 마스터에서 설정할 수 있도록 관리계층의 기능을 추가하였다. 본 연구에서는 각각 하나의 노드기능을 담당하는 여러 개의 보드들로 구성된 testbed를 구축하고, 다양한 통신환경에서 초기화, 정상, 비정상 상태 등의 동작을 실험하였으며, 이를 통하여 지능형 센서용 필드버스의 데이터링크계층 프로토콜이 정상적으로 동작됨을 확인하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.11
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• pp.58-64
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• 2016

본고에서는 미래창조과학부, 정보통신기술진흥센터 (IITP)에서 2016년도 대학ICT연구센터(ITRC) 신규과제로 선정한 다차원 감시정찰 정보자산 통합, 지능형 경계체계 기술 및 지능형 국방 ICT연구센터에 대해 알아본다. 첫째, 다차원 감시정찰 정보자산 통합 기술은 시대의 발전과 함께 국가 안보에서 정보자산의 중요성은 날로 증가하고 있다. 현재 군에서 운영되고 있는 다차원적인 영상정보수집자산으로부터 수집되는 비정형의 고용량 영상데이터에 대한 자동화된 통합화 및 분석기술이 반영되어 있지 않아, 이를 자동화 처리하는 표준화된 플랫폼 개발이 시급한 실정이다. 둘째, 디지털화된 CCTV 영상은 여러 IT 정보 가운데 가장 복잡한 데이터 중 하나이며, 이상 징후를 사전에 파악하여 범죄와 사고를 예방하거나 저장된 영상 정보에서 특정한 사람을 자동으로 찾아내는 지능형 시스템으로 발전해 왔다. 최근에는 특히, 국방분야의 현 경계 및 관제 시스템에 대한 연구 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.4
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• pp.71-84
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• 2007

The architecture for RFID-based home network and an intelligent agent for efficiently managing home network are proposed in this paper. The agent consists of six modules-Agent Manager, Data Collector, Execution Controller, Data Storage, Data Queue and User Interface. Agent Manager manages the tasks of modules, and Data Collector collects the data from home appliances through the RFID readersm Execution Controller determines the operations home appliances according to the conditions of the home environment and transfers the operations to the appliances through the RFID readers. Moreover, Data Storage keeps the data which is necessary for the operations of the agent, and Data Queue temporarily stores the data which is collected from home appliances. Lastly, User Interface provides the graphical user interface in which an individual can directly control and monitor the home network. The proposed intelligent agent autonomously learns the circumstances of a home network by analyzing the data about the state of home appliances, and controls home appliances according to the preference of the user. Therefore, the user can live in the best-suited home environment without direct appliance control if he/she performs home networking through the agent.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.517-528
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• 2016

This study attempted to explore and examine a new user experience (UX) research method for IoT products which are becoming widely used but lack practical user research. While user experience research has been traditionally opted for survey or observation methods, this paper utilized big data analysis method for user online reviews on an intelligent agent IoT product, Amazon's Echo. The results of topic modelling analysis extracted user experience elements such as features, conversational interaction, and updates. In addition, regression analysis showed that the topic of updates was the most influential determinant of user satisfaction. The main implication of this study is the new introduction of big data analysis method into the user experience research for the intelligent agent IoT products.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.2
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• pp.221-230
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• 2016

As structures' long term performances and users' safety have been highlighted, a new maintenance technique using IT has drawn attention around the globe. Therefore, throughout the paper, by analyzing bridge's static and dynamic data using wireless measuring sensor, a "real time smart bridge monitoring system" has developed. Smart bridge monitoring system is consists of three main parts a sensor that can measure major members' movement, a wireless system that informs the data from the sensor, and the database system that analysis the data. In order to test the performance of the system, five different were placed on the Olympic Bridge, Seoul. The power system of the sensors was replaced by self-sustain solar energy system. In order to validate data from the real time smart bridge monitoring system, the data was collected for a week from both wireless system and the wired system and the two data were compared to see the relevance.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.2
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• pp.317-322
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• 2019

This study is based on big big data base for real-time collection/analysis/processing of data, creative analysis of data assets, and intelligent processing system based on IoT, which can measure distribution phase in real time. The mobile terminal uses the SDK of the provided device to measure the data information on the consumption of specific seafood production and distribution. We use the oneM2M protocol to store various kinds of information needed for seafood production, and implement a DB Server and a system that allows the administrator to manage the system using the UI.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.377-380
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• 2004

본 논문에서는 기존의 교통 상황 검지 장비들이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 실제 통행속도 데이터의 해당 도로 속성들을 이용하여 데이터 마이닝을 통한 합리적인 오차범위 내에서의 실시간 교통 정보 예측 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 데이터 파이닝의 분석 기법중 하나인 신경망(Neural Network)분석을 통하여 통행 속도 예측 근사 모델을 개발하는 것이며, 기존의 교통 상황 판단 알고리즘과의 결과 비교를 통해 비용 절감 효과와 속도 정보가 없는 도로까지의 합리적인 통행 속도 예측, 그리고 Off line상에서의 시간대별 교통 정보 제공이 가능함을 보인다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.18 no.4
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• pp.75-82
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• 2018

With the development of information and communication technology, various methods have been tried to provide learners with a fun educational environment through fun and interest. It is a good example to utilize technologies such as games and robots in education for edutainment and game-based learning. In this study, we propose an intelligent rhythm education system using user data collection and analysis for humanoid robot rhythm generation. To do this, the user selects music and inputs rhythm information according to the selected music. The robot utilization data of this user extracts patterns through collection and analysis. Patterns are based on frequency, and FFT similarity comparison method is applied when past data is insufficient. The proposed method is validated through experiments of kindergarten children.