JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.3
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pp.293-299
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2016
Recently, as IoT (Internet of Things) becomes more important, low cost implementation of sensor nodes also becomes critical issues for two well-known standards, IEEE 802.15.4 and IEEE 802.15.6 which stands for WPAN (Wireless Personal Area Network) and WBAN (Wireless Body Area Network), respectively. This paper presents the area-optimized AES-CCM (Advanced Encryption Standard - Counter with CBC-MAC) hardware security engine which can support both IEEE 802.15.4 and IEEE 802.15.6 standards. First, for the low cost design, we propose the 8-bit AES encryption core with the S-box that consists of fully combinational logic based on composite field arithmetic. We also exploit the toggle method to reduce the complexity of design further by reusing the AES core for performing two operation mode of AES-CCM. The implementation results show that the total gate count of proposed AES-CCM security engine can be reduced by up to 42.5% compared to the conventional design.
The most lethal foreign body in meat is a needle, and X-ray images are used to detect it. However, because the difference in thickness and fat content is severe depending on the type of meat and the part of the meat, the shade difference and contrast appear severe. This problem causes difficulty in automatic classification. In this paper, we propose a method for generating training patterns by efficient pre-processing and classifying needles in meat using a convolution neural network. Approximately 24000 training patterns and 4000 test patterns were used to verify the proposed method, and an accuracy of 99.8% was achieved.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.145-148
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2020
Wearable computing is growing rapidly as research on body area communication network using wireless sensor network technology is actively conducted. In particular, there is an increasing interest in smart clothing measuring unrestrained and insensitive bio signals, and research is being actively conducted. However, research on smart clothing is mainly based on 1: 1 wireless communication. In this paper, we propose a multi-access monitoring system that can measure bio-signals by multiple users wearing smart clothing. The proposed system consists of wireless access device, multiple access control server and monitoring system. It also provides a service that allows multiple users to monitor and measure bio signals at the same time.
This research develops a sensorless hydraulic servo system of Parallel-Typed robot for harbour construction. Purpose of the robot is to mechanize the construction, which is accomplished through a joystick's operating by a stoneworker (or diver). The robot is attached on the end of an excavator as its attachment or transported by a crane to reach the desired place. The embedded compact controller is installed on the robot body and controlled by wireless telecommunication. For underwater work, it is necessary to waterproof the robot and its sensors. Especially, a sensor waterproof is a main drawback for the underwater robot. This leads us to develop a hydraulic robot position controller using an observer which gives the position information without any position sensor. We design a neural network to identify the displacement change according to the command voltage to servo valve. To verify the sensorless controller, this paper presents the performance of the sensorless control for which the position is given by the observer comparing with that of the sensor control for which the position is measured by LVDT sensors.
This study aims to develop a mobile-based portable u-Health Monitoring System which provides a personal medical service on demand by processing patients' data intellectually achieved through sensing technique of non-restriction/non-consciousness oriented and deciding. To do this, we composed a USN-based portable monitoring unit. It is the one, that contains a somatometry sensor which is attached to patient's body and detects bio information, a portable wireless terminal which receives information from the sensor and transmits it to monitor server, and a monitor server which interprets received data through wireless network and processes. Also, it tries to develop a non-restriction /non-consciousness oriented sensing technique which is related to glycosuria and cardiovascular diseases.
Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.2
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pp.386-394
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2017
FANET is an ad hoc network formed among the unmanned aircraft in the three-dimensional space for data transfer. Most of the research on FANET application has focused on the use of the camera sensor mounted on the unmanned aircraft to collect data from the ground, and process and delivery of the data for a specific purpose. However, the research on the fusion of WBAN and FANET that collects the data of the human body and passes through the FANET has not been studied much until now. Therefore, in this study, we study the data transmission system that collects the human body data of people working in the areas that are vulnerable to communication difficulties and passes the collected data through the FANET. In particular we analyze the possible methods to transfer the emergency data of the body in the fusion network of WBAN and FANET and provide a data transfer model that can be transmitted most efficiently.
In this experiment, we proposed and implemented a disease forecasting system using a received signal strength indication ZigBee-based wireless network with a 3-axis acceleration sensor to detect illness at an early stage by monitoring movement of experimentally infected weaned piglets. Twenty seven piglets were divided into control, Salmonella enteritidis (SE) infection, and Escherichia coli (EC) infection group, and their movements were monitored for five days using wireless sensor nodes on their backs. Data generated showed the 3-axis movement of piglets (X-axis: left and right direction, Y-axis: anteroposterior direction, and Z-axis: up and down direction) at five different time periods. Piglets in both infected groups had lower weight gain and feed intake, as well as higher feed conversion ratios than the control group (p<0.05). Infection with SE and EC resulted in reduced body temperature of the piglets at day 2, 4, and 5 (p<0.05). The early morning X-axis movement did not differ between groups; however, the Y-axis movement was higher in the EC group (day 1 and 2), and the Z-axis movement was higher in the EC (day 1) and SE group (day 4) during different experimental periods (p<0.05). The morning X and Y-axis movement did not differ between treatment groups. However, the Z-axis movement was higher in both infected groups at day 1 and lower at day 4 compared to the control (p<0.05). The midday X-axis movement was significantly lower in both infected groups (day 4 and 5) compared to the control (p<0.05), whereas the Y-axis movement did not differ. The Z-axis movement was highest in the SE group at day 1 and 2 and lower at day 4 and 5 (p<0.05). Evening X-axis movement was highest in the control group throughout the experimental period. During day 1 and 2, the Z-axis movement was higher in both of the infected groups; whereas it was lower in the SE group during day 3 and 4 (p<0.05). During day 1 and 2, the night X-axis movement was lower and the Z-axis movement was higher in the infected piglets (p<0.05). Overall, the movement of infected piglets was altered, and the acceleration sensor could be successfully employed for monitoring pig activity.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.131-140
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2009
A key challenge for Wireless Body Area Network (WBAN) is to maximize the network lifetime with power-efficient and flexible duty cycling techniques on energy-constraint sensor nodes. In this paper, we propose a novel power-efficient MAC protocol for WBAN that accommodates normal, emergency, and on-demand traffic in a reliable manner. This protocol supports two wakeup mechanisms, a traffic-based wakeup mechanism, which accommodates normal traffic by exploiting the node's traffic patterns, and a wakeup radio mechanism, which accommodates emergency and on-demand traffic by using a wakeup radio. It can be seen that the proposed protocol not only improves the lifetime of WBAN but also provides a reliable method to handle sporadic events. Simulation results show that the proposed protocol outperforms WiseMAC in terms of low-power consumption and delay.
In this paper, we analysis to consider the performance of PSPM (Phase Shift Pulse-position Modulation), the one of the low power communication technique, in near-field underwater sound channel by sea trial. PSPM is a QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) modulation combined with PPM(Pulse Position Modulation) for low power communication in WBAN(Wireless Body Area Network). It is known that the bandwidth efficiency of PSPM is lower than conventional PSK but the power efficiency increases. In this paper, we will analyze the BER performance of PSPM using data acquired from the sea trials. The BER of QPSK was $6.04{\times}10^{-2}$, PSPM was $3.5{\times}10^{-1}$. Also, PSNR of QPSK was 9.37 dB and in case of PSPM was 9.11 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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