Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Young, Ko Eun;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.8-14
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2020
Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.
본 연구에서는 욕창 예방과 치유를 위해 개발된 의료용 로봇 침대의 제어기 구조와 제어 알고리즘에 대해 기술한다. 상용의 기존 욕창 예방 매트리스는 수동으로 동작하고 잔존 최대 체압이 욕창 발생 임계 체압을 넘어서기 때문에 이론적으로는 항상 욕창이 발생할 여지가 있지만, 본 연구에 개발된 시스템은 능동형 전기구동 건반을 사용하여 침대의 건반이 하강하면 체압이 0으로 떨어져서 욕창이 발생하지 않는다. 또한, 침대의 건반이 상승하여 욕창 임계 체압 이상이더라도 지속시간을 욕창 발생 임계시간 이내로 하도록 기구와 제어 알고리즘이 설계되어 있어서 욕창 발생 자체가 일어나지 않으며, 이는 바로 상용화가 가능한 욕창 예방 로봇 침대임을 뜻한다. 침대 건반의 모터는 의료용으로 적합한 BLDC 서보 드라이버를 설계한 모터로 되어있고 전장이 단순하여 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, CAN(Car Area Network)방식으로 서로 통신한다. 제작된 시스템은 욕창 예방에 효과적인 새로운 의료용 로봇 침대로 욕창으로 고통받는 많은 환자들에게 제공될 수 있도록 보급할 예정이다.
사용자 스마트폰에서 네트워크 비디오를 실시간으로 재생하려면, 서버가 비디오 콘텐츠를 스트리밍 방식으로 전송해야 한다. 일반적으로 상거래 서버는 유료 가입자 인증과 콘텐츠 분배를 담당한다. 단점은 사용자들의 서비스 요구가 급증하면 서버의 과부하, 전송 대역폭의 제한으로 고객에게 돌아가는 서비스 품질이 저하된다는 것이다. P2P 프로토콜은 콘텐츠를 보유한 사용자가 서버 역할을 분담하기 때문에 수요가 집중될 수록 서비스 품질이 좋아진다. 하지만 P2P 프로토콜은 분산된 서버를 제어할 수 없기 때문에 불법 콘텐츠 분배가 가능하여 상거래 용도로 적합하지 않다. 본 논문에서는 P2P 기반의 모바일 상거래에 적합한 동적 그룹 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공통키 생성, 공통키 업데이트, 그룹 서명 및 검증 프로토콜로 구성된다. 그룹을 구성하는 시더의 가입과 탈퇴를 반영할 수 있고, 하이브리드 P2P 기반의 상거래 모델에 적용되어 상거래 서비스는 중앙 서버가 담당하고 콘텐츠는 P2P 기반으로 분배할 수 있다.
최근 소셜 미디어 사용의 증가, 산업간 융합의 확대, 다양한 스마트 기기의 보급을 통한 인터넷의 이용이 증가하면서 수많은 데이터를 발생시키고 있다. 이들 데이터들은 크기가 매우 크고, 형식이 다양하며, 순환속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리기술만으로는 관리와 분석이 어려운 실정이다. 즉, 수십 테라에 이르는 데이터의 폭증 및 데이터의 다양화에 따라 빠르게 분석하는 기술이 미흡하며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 새로운 기술적 방안이 절실히 요구되고 있다. 이러한 빅데이터의 처리기술에 대한 많은 연구가 최근 활성화 되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 관점에서 빅데이터 플랫폼의 효과적인 인덱싱 엔진의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 즉, 기존의 데이터 처리기술의 범위를 초과하는 대규모의 데이터 집합을 효율적으로 관리하고, 인덱싱을 통한 검색속도의 향상으로 데이터 분석 시 소요되는 시간 단축을 연구목표로 한다. 본 연구의 실험을 위해서는 대규모 SNMP(Simple Network Management Prtocool) 로그 데이터를 사용하였으며, 효율적 데이터의 인덱싱을 통한 빠른 검색으로 데이터 분석시의 시간을 최대한 단축하고자 하였다. 또한 분석된 데이터의 표현의 가시화를 통하여 사용자의 데이터 분석에도 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 디지털 컨버전스는 현실세계를 기반으로 만들어진 미디어 콘텐츠에 가상 콘텐츠를 투영시켜 사용자에게 새로운 경험을 제공 할 수 있도록 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 HMD AR 기술을 이용한 Light ID 및 HMD-AR 기반 인터렉티브 전시를 제안하였다. 이 접근법은 현재 사용되고 있는 전시물에 추가적인 인프라를 설치할 필요 없이 기존 사용되고 있는 조명 또는 디스플레이를 사용 할 수 있다. 또한 Light ID는 웹 콘텐츠로의 접근을 위해서만 사용되는 QR 태그와 달리 위치 인식을 위한 식별자 및 통신 매체로도 사용될 수 있는데, 이는 카메라를 기반으로 한 광 무선 통신 (OWC)의 장점을 활용하여 스마트 장치에서 미디어 콘텐츠에 대한 ID를 수신하고 AR형태로 실감 3D 콘텐츠를 시각화하여 제공한다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 사용하여 제안한 설계 기법에 대해 전주 한옥 마을을 타겟으로 Light ID 기반 광무선통신 기술을 활용한 실감 3D View 제공 기술을 구현하고 테스트를 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법을 통해 전시물에 관한 실시간 몰입형 3D 뷰를 제공 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 휴대하기 편하고 3D 콘텐츠 제작이 용이한 트윈 카메라 모듈 시스템을 구현하고자 하였다. 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 2D 스테레오 카메라로 부터 입력되는 영상을 변환하여 3차원 영상으로 출력할 수 있는 시스템이다. 본 눈문에서 제안한 시스템의 성능평가를 위해 Test Platform을 이용하여 좌, 우 두 개의 렌즈로 촬영된 스테레오 입체 영상의 좌, 우 영상 간의 시차에 따른 회전(Rotation), 기울기(Tilt)에 대한 보정을 평가하였다. 또한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 3D 입체 영상의 거리오차(Depth Error)를 검증하여 트윈 카메라 모듈 시스템의 효율성을 검증하고자 하였다. 본 논문에서 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 촬영된 영상을 3D 입체 영상과 준비 영상으로 변화하여 외부에 출력하면 각기 다른 3D 입체 영상 제작 방식에 따른 출력장치에 맞춰 디스플레이가 가능하다. 또한 생성된 영상을 준비 영상과 입체 영상을 각기 다른 채널을 통해 출력하여 많은 제품에 적용하기 쉽고 간편하게 3D 입체 영상 콘텐츠를 제작하는데 이용할 수 있을 거라 기대한다.
Kim, Dae Gun;Jung, James J;Cho, Kwang Hwan;Ryu, Mi Ryeong;Moon, Seong Kwon;Bae, Sun Hyun;Ahn, Jae Ouk;Jung, Jae Hong
한국의학물리학회지:의학물리
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제27권4호
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pp.250-257
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2016
The purpose of this study was to compare the patient setup errors of two different immobilization devices (Feet Fix: FF and Leg Fix: LF) for pelvic region radiotherapy in Tomotherapy. Thirty six-patients previously treated with IMRT technique were selected, and divided into two groups based on applied immobilization devices (FF versus LF). We performed a retrospective clinical analysis including the mean, systematic, random variation, 3D-error, and calculated the planning target volume (PTV) margin. In addition, a rotational error (angles, $^{\circ}$) for each patient was analyzed using the automatic image registration. The 3D-errors for the FF and the LF groups were 3.70 mm and 4.26 mm, respectively; the LF group value was 15.1% higher than in the FF group. The treatment margin in the ML, SI, and AP directions were 5.23 mm (6.08 mm), 4.64 mm (6.29 mm), 5.83 mm (8.69 mm) in the FF group (and the LF group), respectively, that the FF group was lower than in the LF group. The percentage in treatment fractions for the FF group (ant the LF group) in greater than 5 mm at ML, SI, and AP direction was 1.7% (3.6%), 3.3% (10.7%), and 5.0% (16.1%), respectively. Two different immobilization devices were affected the patient setup errors due to different fixed location in low extremity. The radiotherapy for the pelvic region by Tomotherapy should be considering variation for the rotational angles including Yaw and Pitch direction that incorrect setup error during the treatment. In addition the choice of an appropriate immobilization device is important because an unalterable rotation angle affects the setup error.
IoT는 다양한 디바이스들이 통신을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 환경이다. IoT의 특성으로 인해 데이터들은 이종간의 정보시스템에 분산되어 저장된다. 이러한 상황에서 IoT 엔드 애플리케이션은 데이터가 어디에 있는지 또는 스토리지의 형태가 어떠한지 알 수 없어도 데이터를 액세스할 수 있어야 한다. 이러한 메커니즘을 SD(Service Discovery)라고 한다. 그러나 현재까지의 SD 구조는 물리적 디바이스를 중심으로 탐색하기 때문에 몇 가지 문제점이 발생한다. 첫째, 물리적 위치에 따른 서비스 탐색으로 인해 반환시간이 증대된다. 둘째, 디바이스와 서비스를 따로 관리하는 데이터 구조가 요구된다. 이는 관리자의 서비스 구성복잡도를 증가시킨다. 이로 인해 디바이스 중심의 SD 구조는 실제 IoT에 적용하기에는 적합하지 않은 구조로 되어 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 NSSD(Name-based Service Centric Service Discovery)라는 SD 구조를 제안한다. NSSD는 이름 기반의 중앙집중형 SD를 제공하며 IoT 에지 게이트웨이를 캐싱 서버로 사용해 서비스 탐색속도를 향상시킨다. 기존의 DNS와 DHT 기반 DS 구조와의 시뮬레이션을 통해 NSSD가 평균 반환시간에 있어 약 2배 정도 향상된 성능을 제공함을 입증하였다.
본 연구팀이 개발한 신개념 강내형 치과 진단 장치에서 촬영한 X선 치아영상으로부터 치아 우식증을 조기 단계에서 판별하고 치과의사의 정확한 진단을 돕기 위해서 병변진단 보조시스템인 치아 와동 자동 검출 프로그램을 개발하고자 하였다. 치아 와동 자동 검출 시스템을 구성하고 있는 기본 알고리즘은 치아 와동과 정상 치아를 구분 할 수 있는 영상분별 알고리즘과 치아 영상의 고유 특성 정보를 분석하고 이를 병변 검출에 적용할 수 있는 알고리즘으로 나눌 수가 있는데, 본 연구에서는 먼저, DRLSE 방법을 적용하여 병변과 정상치아 사이의 윤곽선 분할 성능을 테스트 하였다. 개발된 알고리즘의 와식 판별 성능을 테스트하기 위해서 다양한 형태의 와식을 포함하는 전치, 견치, 소구치 등의 7개의 치아팬텀을 제작하고 치아 와식 분별을 실시하였다. 총 14 개의 와식 중에 와식의 경계를 부분적으로 식별한 2개를 제외하고는 12개 와식의 경계를 정확하게 구별하여 개발된 자동 치아 병변 알고리즘의 가능성을 입증하였다. 그러나 실제 치아 와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이 필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.
최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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