• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.1
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• pp.47-52
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• 2017

This study is BIT(: Bus Information Terminal) features that take advantage of KEPCO eIoT(: energy Internet of Thing) platform, and it's Network configuration is composed of display terminal device, gateway, platform, and the service server. The key features are parts for processing protocol data between the gateway and the device using LoRa(: Long Range) technology, Intelligent applications and SIP(: Session Initiation Protocol) data handling connected to the Taxi reservation system. And the resource tree provided BIT for the service, which commonly used in the application server and the device.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.12
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• pp.291-306
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• 2020

Nowadays, Data-Network-AI (DNA)-based intelligent services and applications have become a reality to provide a new dimension of services that improve the quality of life and productivity of businesses. Artificial intelligence (AI) can enhance the value of IoT data (data collected by IoT devices). The internet of things (IoT) promotes the learning and intelligence capability of AI. To extract insights from massive volume IoT data in real-time using deep learning, processing capability needs to happen in the IoT end devices where data is generated. However, deep learning requires a significant number of computational resources that may not be available at the IoT end devices. Such problems have been addressed by transporting bulks of data from the IoT end devices to the cloud datacenters for processing. But transferring IoT big data to the cloud incurs prohibitively high transmission delay and privacy issues which are a major concern. Edge computing, where distributed computing nodes are placed close to the IoT end devices, is a viable solution to meet the high computation and low-latency requirements and to preserve the privacy of users. This paper provides a comprehensive review of the current state of leveraging deep learning within edge computing to unleash the potential of IoT big data generated from IoT end devices. We believe that the revision will have a contribution to the development of DNA-based intelligent services and applications. It describes the different distributed training and inference architectures of deep learning models across multiple nodes of the edge computing platform. It also provides the different privacy-preserving approaches of deep learning on the edge computing environment and the various application domains where deep learning on the network edge can be useful. Finally, it discusses open issues and challenges leveraging deep learning within edge computing.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.4
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• pp.73-79
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• 2013

Recently, smart TVs have widely spread in our daily lives. However, it is difficult for users to find proper TV contents among a lot of TV and application contents because of inconvenience of input devices compared with those of smart phones or smart pads, so there are some problems with very low utilization of the smart functionalities of smart TVs. We suggest a personalized contents recommender system on smart TVs to resolve these problems and help for users to search appropriate contents easily and quickly in this research. We design and implement an intelligent system for personalized contents recommendation on the smart TVs based on multi-dimensional analysis considering user profiles and preferences, watching patterns of TV programs, and TV contents use statistics of TV users.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.3
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• pp.79-89
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• 2022

With the popularity and the advanced graphics hardware technology of mobile devices, various mobile applications that help children with physical activities have been studied. This paper presents SandUp, a mobile application that guides the play of building sand castles using artificial intelligence and augmented reality(AR) technology. In the process of building the sandcastle, children can interactively explore the target virtual sandcastle through the smartphone display using AR technology. In addition, to help children complete the sandcastle, SandUp informs the sand shape and task required step by step and provides visual and auditory feedback while recognizing progress in real-time using the phone's camera and deep learning classification. We prototyped our SandUp app using Flutter and TensorFlow Lite. To evaluate the usability and effectiveness of the proposed SandUp, we conducted a questionnaire survey on 50 adults and a user study on 20 children aged 4~7 years. The survey results showed that SandUp effectively helps build the sandcastle with proper interactive guidance. Based on the results from the user study on children and feedback from their parents, we also derived usability issues that can be further improved and suggested future research directions.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.9
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• pp.4193-4199
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• 2012

In this study, the intelligent robot equipped with an Android-based smartphone to enable the implementation of the performance of smartphone applications and robot platform has been designed and implemented. Smart phone that have touch screen, sound input/output, network and various sensor functions to robot platform that have simplicity function of power and motor etc. graft together and embodied so that can achieve function of remote control, home automation, game machine, R-running race etc. Phone used in the study of the Bluetooth communication sending and receiving data between the robot and from a remote computer over the Internet via WI-FI is designed to perform communication.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.388-393
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• 2008

유비쿼터스 지능 공간 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 최적의 서비스를 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 유비쿼터스 지능 공간은 분산 배치된 수많은 애플리케이션 및 장치와 같은 스마트 객체들이 존재하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 환경이다. 유비쿼터스 지능 공간에서는 각 스마트 객체가 수집하는 데이터는 무수히 많다. 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해선 데이터들을 빠르게 처리하여 서비스를 제공하여야 한다. 현재 연구된 스케줄링 방법은 데이터 처리에만 중점을 두었기 때문에 스스로 상황을 인지하여 예측하여야 하는 유비쿼터스 지능 공간을 위한 미들웨어에는 적합하지 않다. 본 논문은 수집한 데이터를 바탕으로 상황을 인식하고 태스크의 우선순위를 재조정하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법인 U-RM, U-EDF와 기존의 RM, EDF 알고리즘을 비교하여 성능평가를 한 결과 U-RM은 기존의 RM보다 최대 20.7%의 성능 향상을 보였으며, U-EDF의 경우 기존의 EDF 보다 최대 26.8%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.233-241
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• 2004

본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.5
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• pp.329-334
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• 2013

A positioning based service uses one's position information with GPS. This application also use the position based characters and change the smart phone to the vibration mode at the registered position. If the user register some places to be vibrated in the smart phone, the smart phone will be automatically changed to the vibration mode as the registered position is same with the position of GPS in the smart phone. If the smart phone is being leaving some distance from the position, the phone will be released from the vibration mode. Therefore, this paper propose aims for intelligent smart phone.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.6
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• pp.139-153
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• 2011

1990년 후반 이후, 스마트 카메라가 널리 대중화되면서 비디오 감시(video surveillance) 분야와 머신 비전(machine vision) 분야의 산업에서 스마트 카메라가 사용되기 시작했다. 스마트 카메라는 단순히 영상정보를 획득하고 획득한 영상정보를 저장하는 기존의 카메라 기능에서 벗어나, 미리 정해진 여러 가지 필요한 작업을 수행하는 비전시스템으로 정의할 수 있다. 특히, 최근 들어 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트 카메라는 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량의 번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 오늘날 스마트 카메라는 빌딩관리나 빌딩제어 분야 애플리케이션의 핵심 디바이스가 되었으며, 향후에는 우리 주변 곳곳에 스며들어 주변 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있는 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 자리매김하게 될 것이다. 본 고에서는 스마트 카메라의 기술적인 정의와 특징을 살펴본 후에 스마트 카메라의 기술적인 동향들을 살펴볼 것이다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.2
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• pp.180-191
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• 2005

The rapid growth of mobile communication technology has provided the expansion of mobile internet services, particularly mobile commerce takes much weight among them. Even though current mobile commerce service has serious problems which check its development, such as limited contents, expensive charge system and hardware restriction of mobile device, it is strongly expected as one of the next generation Internet services. In this paper, we summarize the problems like above and provide some total solution to meet them as follows: a function for automatic gathering of product information on online Internet and automatic translation it to data for mobile commerce, a middlelet application which provides functions for product search and order on the mobile device through off-line processing, and a function of user adaptive recommendation. We have actually designed and implemented the proposed system and verified the functions and effectiveness of the system.