Recently, the era in which various services using smart devices are used is sometimes referred to as the so-called "smart era". Among these, Smart Home Service' have not only brought about significant changes in the residential environment and culture, but are evolving very rapidly. and The 'Smart Home Service' provides more convenient services to users through communication between various electronic products in general homes, and has a bright future in the future. In particular,'Smart Home Service' provides various services combined based on IoT(Internet of Things) technology and wired/wireless communication in connection between various devices. However, such a "smart home service" inherits the security vulnerabilities of the underlying technologies such as the Internet of Things and wired and wireless communication technologies, and accidents that lead to the leakage of personal information and invasion of privacy continue to occur. So, it is necessary to prepare a countermeasure and prevention against the weak factors of the underlying technologies. Therefore, this paper is expected to be used as basic data for future application technology development and countermeasure technology by examining various security vulnerability factors of 'Smart Home Service'.
This paper is a study on the self-powered wireless bus information and disaster information system based on Internet of Things (IoT). The existing bus information system supplies power and communication by cable, which causes a problem of increased installation cost and limited installation site due to cable burial. To solve this problem, a self-powered wireless bus information and disaster information system was proposed. The proposed system provides bus arrival information. Furthermore, in the event of a disaster such as a natural disaster, it can also reduce confusion and damage by notifying the disaster information through the system's speaker. In this study, a self-powered system using a solar module was proposed. As data are transmitted and received through wireless WiFi or LTE, the installation cost can be reduced and the problem of installation location restrictions can be solved.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.67-77
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2023
This study represents an innovative research conducted in the smart farm environment, developing a deep learning-based disease and pest detection model and applying it to the Intelligent Internet of Things (IoT) platform to explore new possibilities in the implementation of digital agricultural environments. The core of the research was the integration of the latest ImageNet models such as Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet, and preprocessing methods to detect various diseases and pests in complex agricultural environments with high accuracy. To this end, ensemble learning techniques were applied to maximize the accuracy and stability of the model, and the model was evaluated using various performance indicators such as mean Average Precision (mAP), precision, recall, accuracy, and box loss. Additionally, the SHAP framework was utilized to gain a deeper understanding of the model's prediction criteria, making the decision-making process more transparent. This analysis provided significant insights into how the model considers various variables to detect diseases and pests.
The 4th industrial revolution will develop the network environment of future warfare through the increase of IoT devices, individual warrior platforms, the operation of manned and unmanned weapon systems, intelligent command post. They are leading to the weapon system combined with hundreds or thousands of sensors will be used for surveillance and reconnaissance, electronic warfare, and deception operations on the battlefield. This change to the environment brings superiority in operational performance on the battlefield, but if the weapon system is exposed to the outside, it will lead to fatal results. In this paper, we analyze the network environment that is changing in the future warfare environment, focusing on the currently used network. In addition, it considers information security issues that must correspond to the evolving network technology and suggests various security measures to suggest the direction our military should take in the future.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.05a
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pp.623-643
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2017
최근 인공지능 기술이 발달하면서 챗봇이 글로벌 IT기업들에게 새로운 IoT플랫폼으로 주목받고 있다. 챗봇이란 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용(interaction)을 하는 서비스를 지칭한다. 챗봇은 현재 간단한 정보검색 및 가상비서 서비스를 제공하는 수준이지만, 향후 IoT와 O2O 영역의 핵심적인 인공지능 플랫폼으로 부상할 전망이다. 챗봇은 스마트폰 디바이스와 어플리케이션을 기반으로 빠르게 확산되어 핵심 플랫폼의 지위를 차지할 것으로 예상된다. 그러나 챗봇 사용자의 수용행태에 관한 학술적 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 기존의 기술수용이론(TAM)보다 수용의도에 대한 설명력이 높다고 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 적용하여 챗봇의 사용자 수용행동에 관한 모델을 구축하였다. 구체적으로, 수용의도의 결정요인인 성과기대, 예상노력, 사회적영향, 촉진조건이 수용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이 과정에서 수용의도 결정요인과 수용의도 간의 관계를 성별, 연령, 개인혁신성이 조절할 것으로 보았다. 본 연구는 챗봇의 수용에 영향을 미치는 결정요인과 조절변인의 효과를 검증하여 실무적 시사점을 제공하고자 한다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.413-421
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2017
4차 산업혁명과 관련하여 대두되는 핵심기술로 인공지능, 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 가상현실(VR)과 증강현실(AR), 자율주행자동차, 드론, 3D 프린팅, 블록체인 등을 들고 있다. 과거와 현재는 생산자가 최적의 비용으로 고성능 고품질 상품과 서비스를 제공했으나 4차 산업 혁명 시대는 소비자가 제품의 종류 및 특성, 생산 시점 등 전 과정에 관여하고 상품 자체보다 상품이 제공하는 가치를 중시하게 될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 생산자 중심에서 소비자 중심으로 소비 트렌드가 변한 것은 AI, IoT, VR, 3D 프린팅 등 4차 산업혁명의 기술혁명이 지대한 기여를 했기 때문으로 볼 수 있다. 이처럼 다양한 제품과 서비스에서 새로운 유형의 소비자문제도 발생하고 기존의 소비자문제도 발생할 수 있으므로 이에 대한 체계적인 검토로 사전 예방적인 소비자정책과 사후구제의 소비자정책 모두 새롭게 정립해 두어야 한다. 사전예방적인 소비자정책으로는 (1) 위해방지, (2) 규격의 적정화, (3) 거래의 적정화, (4) 표시광고의 적정화, (5)소비자정보제공의 충실화 및 소비자능력의 향상을 위한 소비자교육의 강화, (6) 개인정보보호의 강화가 필요하다. 사후구제의 소비자정책으로는 (1) 소비자분쟁해결기준의 정비, (2) 피해구제 관련 법률의 제정이나 개정 등이 필요하다.
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.
The aging of the population has a fundamental impact on the national economy, including decline in productive population, atrophy of available funds, slowdown of technological innovation, slowdown of economic growth, and decrease in vitality of society as a whole. Increase of elderly population would lead to increase in elderly welfare consumers, which would also lead to increase the demand for elderly welfare services. However, due to the continuation of the low birth rate, there is a great shortage of human resources who can handle this. In such a situation, the main goal of the elderly welfare system in the future should aim to actively try to design effective policies, prepare systems, and implement services for the problems of the aged society, and to find ways to expand the finances, manpower, methods, and facilities necessary for the welfare of the elderly. Elderly welfare services in Korea have been changed and developed in accordance with socioeconomic changes such as industrialization and urbanization. This study examines the changes in elderly welfare services in Korea by the flow of times and presents a method which utilizes artificial intelligence and Internet of Things in services for the elderly welfare consumers to improve both quality and efficiency.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.34
no.6
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pp.475-479
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2021
There are many difficulties in the applications of smart manufacturing technology in the era of the 4th industrial revolution. In this paper, a test bed was built to aim for acquiring smart manufacturing technology, and the test bed was designed to acquire basic technologies necessary for PLC (Programmable Logic Controller), HMI, Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI) and big data. By building a vehicle maintenance lift that can be easily accessed by the general public, PLC control technology and HMI drawing technology can be acquired, and by using cloud services, workers can respond to emergencies and alarms regardless of time and space. In addition, by managing and monitoring data for smart manufacturing, it is possible to acquire basic technologies necessary for embedded systems, the Internet of Things, artificial intelligence, and big data. It is expected that the improvement of smart manufacturing technology capability according to the results of this study will contribute to the effect of creating added value according to the applications of smart manufacturing technology in the future.
The global trade environment is rapidly changing. The spread of COVID-19 promotes digitalization, and online transactions are becoming the new normal. Currently, Korea is actively introducing information and communication technology (ICT) that uses the internet of things (IoT) in relation to agriculture. However, few studies have analyzed the impact of digitalization on trade in the agricultural sector. Thus, the purpose of this study is to examine how the introduction of digital technology can affect the economy and trade of Korea. In this study, we estimate the impact of introducing digital technologies using the computable general equilibrium (CGE) model. The results of this analysis indicate that the GDP could increase by 3.82% to 10.53%. Also, agricultural production and trade according to the model will significantly increase to 8.67% and 5.72%, respectively, through a productivity increase from Blockchain, IoT, and artificial intelligence (AI) technologies, despite logistics inefficiencies. Although the effects of digitalization could be significant, farmers are still struggling to introduce digital technologies, stemming from the fact that government support systems are concentrated in only a few sub-sectors. In this regard, support in this area must be expanded and diversified according to the current environment of agriculture in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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