Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.1
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pp.8-15
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2021
The Fourth Industrial Revolution is currently leading humanity into a super-connected, super-intelligent, and super-converged society through key technologies such as artificial intelligence, the Internet of Things (IoT), and big data. Blockchain technology has the potential to lead social innovation that will improve the mutual harmony and understanding of the complex structures of human society as well as various phenomena (e.g., antagonism, confrontation, and ideological conflict). With such progress in social innovation, blockchain technology will result in a fairer and more transparent human society. In addition, blockchain technology is emerging as a core infrastructure technology, and its growth and expansion are expected to bring about revolutionary improvements to nearly all fields of development and research. In this paper, we briefly outline the main features of blockchain technology. Through a further analysis of its ecosystem, we intend to offer suggestions for a more robust and efficient development of blockchain-related industries.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.3
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pp.216-224
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2023
Smart lighting systems have become increasingly popular in several public sectors because of trends toward urbanization and intelligent technologies. In this study, we designed and implemented a web application platform to explore and monitor data acquired from lighting devices at Thammasat University (Rangsit Campus, Thailand). The platform provides a convenient interface for administrative and operative staff to monitor, control, and collect data from sensors installed on campus in real time for creating geographically specific big data. Platform development focuses on both back- and front-end applications to allow a seamless process for recording and displaying data from interconnected devices. Responsible persons can interact with devices and acquire data effortlessly, minimizing workforce and human error. The collected data were analyzed using an exploratory data analysis process. Missing data behavior caused by system outages was also investigated.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.280-282
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2020
최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.125-126
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2019
스마트농장과 스마트양식장으로 구분하여 첨단 정보통신기술(ICT), 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 그리고 빅데이터 등이 적용된 국내외 스마트농장과 스마트양식장 사례와 해수를 이용한 해수온실의 사례 그리고 플로팅 팜과 스마트 플로팅 팜의 계획안 및 실제 사례를 분석했다. 사례분석을 통해 스마트 플로팅 팜에 적용되는 다양한 종류의 시스템을 분류하여 해수복합형 시스템 개념을 도출해냈다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.219-220
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2023
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 관련 기술의 발전으로 자율운항선박 상용화가 임박하게 되었다. 국제해사기구(IMO)는 새로운 기술도입을 촉진하는 한편, 신기술 도입에 따른 위험을 최소화하기 위하여 자율운항선박 협약(MASS Code)을 개발하고 있다. 대한민국 또한 '자율운항선박 기술개발 사업(KASS)' 추진을 통하여 기술개발과 핵심기술의 국제표준화를 추진하고 있다. 이 연구에서는 현재까지 협약 개발의 국제적 현황을 분석 후 대한민국 핵심기술을 국제적으로 표준화하기 위한 대응방안에 대해 제시하였다.
IoT(Internet of Things), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence), 클라우드와 같은 ICT(Information and Communications Technology) 기술이 발전함에 따라 ICT와 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 발전하고 있다. 이는 2개의 영역과 5개의 계층으로 구성되어 기타 환경들과 상이한 구조를 가지고 있으며, 각 영역·계층별 발생 가능한 보안위협도 상이하다. 또한, 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 발생 가능한 보안위협이 증가하고 있으며, 이에 대한 효율적인 대응을 위하여 스마트팩토리 영역·계층별 환경을 고려한 대응체계 마련이 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 영역·계층별 발생 가능한 보안위협을 분석하고, 이에 대응하기 위한 대응체계 도출 기법을 제안한다.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.12
no.5
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pp.9-20
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2024
Purpose: This study aims to analyze the application of Industry 5.0 technologies to improve residential welfare, focusing on vulnerable groups such as the elderly and one-person households. Research design, data, and methodology: Through a literature review and SWOT analysis, it examines both the strengths and challenges of these technologies, which include AI, IoT, energy management solutions, and personalized systems. Results: The application of Industry 5.0 technologies in residential welfare offers opportunities for enhanced personalization, energy efficiency, and security, especially for vulnerable groups like the elderly and one-person households. However, challenges such as high costs, data privacy, infrastructure limitations, and technological inequality must be addressed to ensure equitable access and widespread adoption. Conclusions: The research identifies key areas for improvement, including data privacy, infrastructure limitations, and the need for equitable access to advanced housing solutions. By addressing these areas, the adoption of Industry 5.0 technologies can help create a more resilient, inclusive, and efficient residential welfare system for future generations.
This paper presents a deep learning-based weight sensor, using optical speckle patterns of multimode fiber, designed for real-time intrusion detection. The weight sensor has been trained to identify 11 distinct speckle patterns, ranging in weight from 0.0 kg to 2.0 kg, with an interval of 200 g between each pattern. The estimation for untrained weights is based on the generalization capability of deep learning. This results in an average weight error of 243.8 g. Although this margin of error precludes accurate weight measurement, the system's ability to detect abrupt weight changes makes it a suitable choice for intrusion detection applications. The weight sensor is integrated with the Google Teachable Machine, and real-time intrusion notifications are facilitated by the ThingSpeakTM cloud platform, an open-source Internet of Things (IoT) application developed by MathWorks.
The Internet of Things market, a technology that connects the Internet to various things, is growing day by day. Besides, various smart home services using IoT and AI (Artificial Intelligence) are being launched in homes. Related to this, existing smart home-related studies focus primarily on ICT technology, not on what service improvements should be made in customer positions. In this study, we will use smart home application customer review data to classify functional and design elements of smart home usability value and examine the ways customers think of service improvement. For this, LG Electronics and Samsung Electronics" Smart Home application, the main provider of Smart Home in Korea, customer reviews were crawled to conduct a comparative analysis between them. In this study, the review of IoT home-applications was analyzed to find service improvement insights from customer perspective, and related analysis of text mining, social network analysis and Doc2vec was used to efficiently analyze data equivalent to about 16,000 user reviews. Through this research, we hope that related companies effectively seek ways to improve smart home services that reflect customer needs and are expected to help them establish competitive strategies by identifying weaknesses and strengths among competitors.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2061-2066
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2017
The voice recognition technology is to recognize the voice of an user and execute the command. Recently, the voice recognition is evolving to the artificial intelligence voice recognition by adding the scheme of the natural language processing. The AI voice recognition is exploited to control the IoT devices or provide the information, such as the news or the wether. The University Information which is one of fields serviced by the information provider is mainly presented on the web. However, since too much information are presented on the web, it is difficult for an user to find efficiently the specific information which the user want to know. In this paper, we design and implement the university guidance system to recognize the user voice searching the information and provide the result using the voice. To do this, we classify the university data and design the lambda function to provide the data.
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