Amin, Muhammad Bilal;Lee, Sung-Young;Lee, Young-Koo
Annual Conference of KIPS
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2011.04a
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pp.40-42
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2011
Smart hand-held devices like iPhone, iPad, Andriod and other mobile-OS machines are becoming a well known part of our daily lives. Utilization of these devices has gone beyond the expectations of their inventors. Evolution of Apple's iOS from a mobile phone Operating System to a wholesome platform for Portable Gaming is an adequate proof. Using these smart devices people are downloading applications from numerous online App Stores. Utilizing remote storage facilities and confining themselves to computing power far below than an entry level laptop, netbooks have emerged. Google's idea of Chrome OS coupled with Google's AppEngine is an eye-opener for researchers and developers. Keeping all these industry-proven innovations in mind we are proposing a Context-Driven Cloud-Oriented Application Architecture for smart devices. This architecture enables our smart devices to behave smarter by utilizing very less of local resources.
Blue straggler stars (BSs) are "rejuvenated" main sequence stars first recognized by Allan Sandage from his observation of the prominent northern globular cluster M3 in the year of 1953. BSs are now known to be present in diverse stellar environments including open clusters, globular clusters, dwarf galaxies, and even the field populations of the Milky Way. This makes them a very useful tool in a wide range of astrophysical applications: Particularly BSs are considered to have a crucial role in the evolution of stellar clusters because they affect on the dynamics, the binary population, and the history of the stellar evolution of the cluster they belong to. Here we report a part of the preliminary results from our ongoing research on the BSs in the two metal-poor globular clusters (GCs) in the Large Magellanic Cloud (LMC), Hodge 11 and NGC1466. Using the high precision multi-band images obtained with the Advanced Camera for Survey (ACS) onboard the Hubble Space Telescope (HST), we extract time-series photometry to search for the signal of periodic variations in the luminosity of the BSs. Our preliminary results confirm that several BSs are intrinsic "short period (0.05 < P < 0.25 days)" variable stars with either pulsating or eclipsing types. We will discuss our investigation on the properties of those variable BS candidates in the context of the formation channels of these exotic main sequence stars, and their roles in the dynamical evolution of the host star clusters.
Globally, the medical field is growing very fast with technology development and convergence with ICT technology, and Precision Medicine using personal health information, genetic information, and clinical information is growing into a next-generation medical industry. Since Precision Medicine deals with individual health and life, the issues of personal information protection and health and medical information protection are emerging.Accordingly, this paper presents security improvements by domestic and foreign standards, laws, and systems in the cloud and medical field, and proposes a plan to protect healthcare and medicine information protection for safe Precision Medicine.
Ha Tran Thi;Hien Pham The;Yun-Seok Mun;Ic-Pyo Hong
Journal of IKEEE
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v.27
no.4
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pp.439-449
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2023
In an era marked by the increasing use of drones and the growing demand for indoor surveillance, the development of a robust application for detecting and tracking both drones and humans within indoor spaces becomes imperative. This study presents an innovative application that uses FMCW radar to detect human and drone motions from the cloud point. At the outset, the DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm is utilized to categorize cloud points into distinct groups, each representing the objects present in the tracking area. Notably, this algorithm demonstrates remarkable efficiency, particularly in clustering drone point clouds, achieving an impressive accuracy of up to 92.8%. Subsequently, the clusters are discerned and classified into either humans or drones by employing a deep learning model. A trio of models, including Deep Neural Network (DNN), Residual Network (ResNet), and Long Short-Term Memory (LSTM), are applied, and the outcomes reveal that the ResNet model achieves the highest accuracy. It attains an impressive 98.62% accuracy for identifying drone clusters and a noteworthy 96.75% accuracy for human clusters.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.261-269
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2023
We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.5
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pp.95-102
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2024
In distributed computing, accessible encryption strategy over Auditable data is a hot research field. Be that as it may, most existing system on encoded look and auditable over outsourced cloud information and disregard customized seek goal. Distributed storage space get to manage is imperative for the security of given information, where information security is executed just for the encoded content. It is a smaller amount secure in light of the fact that the Intruder has been endeavored to separate the scrambled records or Information. To determine this issue we have actualize (CBC) figure piece fastening. It is tied in with adding XOR each plaintext piece to the figure content square that was already delivered. We propose a novel heterogeneous structure to evaluate the issue of single-point execution bottleneck and give a more proficient access control plot with a reviewing component. In the interim, in our plan, a CA (Central Authority) is acquainted with create mystery keys for authenticity confirmed clients. Not at all like other multi specialist get to control plots, each of the experts in our plan deals with the entire trait set independently. Keywords: Cloud storage, Access control, Auditing, CBC.
In this paper, we propose a lightweight object classification system using a LiDAR sensor for delivery service robots. The 3D point cloud data is encoded into a 2D pseudo image using a Pillar Feature Network (PFN), and then passed through a lightweight classification network designed based on Depthwise Separable Convolutional Neural Networks (DS-CNN). The implementation results show that the designed classification network has 9.08K parameters and 3.49M Multiply-Accumulate (MAC) operations, while supporting a classification accuracy of 94.94%.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.25
no.3
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pp.37-46
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2024
Recently, 3D laser scanning technology, which can collect accurate and quick information on phenomena, has been attracting attention among smart construction technologies. 3D laser scanning technology can obtain information most similar to reality at construction sites. In this study, we would like to apply a new member identification method to an actual building and present the possibility of applying point cloud data, which can be collected using 3D laser scanning technology, to measuring progress at construction sites. In order to carry out the research, we collected location information for component identification from BIM, set a recognition margin for the collected location information, and proceeded to identify the components that make up the building from point cloud data. Research results We confirmed that the columns, beams, walls, and slabs that make up a building can be identified from point cloud data. The identification results can be used to confirm all the parts that have been completed in the actual building, and can be used in conjunction with the unit price of each part in the project BOQ for prefabricated calculations. In addition, the point cloud data obtained through research can be used as accurate data for quality control monitoring of construction sites and building maintenance management. The research results can contribute to improving the timeliness and accuracy of construction information used in future project applications.
Jung, Jong Jin;Cui, Yun;Kwon, Kyung Min;Lee, Han Ku
Journal of Korea Multimedia Society
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v.20
no.7
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pp.1054-1064
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2017
With the development of cloud computing, internet technology and Internet of Things(IoT), most of applications are being smarter and changing from native application to SaaS (Software as a Service) application. New versatile SaaS applications are being released through various app portals (e.g. appstore, googleplay, T-Store, and so on). However, a user has a difficulty in searching, choosing an suitable application to him. It is also hard for him to know what functions of each SaaS application are useful. He wants to be recommended something inter-operated SaaS service according to his personality and his situation. Therefore, this paper presents a way of making mash-up of SaaS applications in order to provide the most convenient inter-operated SaaS service to user. This paper also presents SaaS Application Mash-up Framework (SAMF), complex context and rule matrix. The proposed SAMF is a main system that totally manage SaaS application mash-up service. Complex context and rule matrix are key components in order to recommend what SaaS applications are needed and how those SaaS applications are inter-operated. The SAMF collects complex contexts (User Description, Status Description, SaaS Service Description) in order to choose which SaaS applications are useful, analyze what functions to use, how to mash-up.
In this study, we improved the water-based condensation particle counter in Atmospheric Research Aircraft NARA and investigated the condensation particle number concentration over the Korean peninsula. Pump and set point information were changed to improve the instrument used by aircraft for observation. Ground-based observational result showed that the error between two instruments, which are water-based condensation particle counter and butanol-based condensation particle counter, was 4.7%. Aerial observational result revealed that the number concentration before improvement indicate large variation with unstable condition, whereas the number concentration after improvement indicate a reasonable variation. After improvement, the number concentration was 706±499 particle/cm3 in the West Sea and 257±80 particle/cm3 in Gangwon-do, and these are similar to the concentration range reported in previous studies. Notably, this is the first attempt to use aerial observation with water-based condensation particle counter to investigate condensation particle number concentration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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