Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.6
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pp.943-948
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2022
Drones have been widely used in various fields due to the rapid development of done-related technologies, which causes various problems. The schemes which can track target drones by using signal transmitted by target drones have been investigated as a key technology for anti-drone systems to solve these problems. In this paper, we investigate an illegal drone tracking system based on swarming flight that consists of multiple small drones in order to resolve the limitations of a conventional system that consists of a single drone. In addition, we also propose a scheme with which we can adaptively adjust the separation distance between small drones in a swarm according to channel situations. We analyzed the performance of the proposed scheme in terms of success ratio and the number of movements. The proposed scheme can improve the success ratio and the number of movements by 170% and 63% respectively, compared to the conventional scheme.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1495-1504
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2021
An ultra-compact binary power generation plant converts thermal energy into electric power using temperature difference between heat source and cooling source. In the actual power generation environment, the characteristic value of the plant changes due to any negative effects such as environmental condition or corrosion of related equipment. If the characteristic value of the plant changes, it may lead to unstable output of the turbine in a conventional PID control system with fixed PID parameters. A Neuro PID control system based on Neural Network adaptively to adjust the PID parameters according to the change in the characteristic value of the plant is proposed in this paper. Discrete-time transfer function models to represent the dynamic characteristics near the operating point of the investigated plant are deduced, and a design strategy of the proposed control system is described. The proposed Neuro PID control system is compared with the conventional PID control system, and its effectiveness is demonstrated through the simulation results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1559-1565
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2021
In this paper, an antenna selection scheme is proposed in massive multi-user multiple input multiple output (MU-MIMO) systems. The proposed antenna selection scheme can achieve almost the same performance as a conventional scheme while significantly reducing the overhead of feedback by using deep reinforcement learning (DRL). Each user compares the channel gains of massive antennas in base station (BS) to the L-largest channel gain, converts them to one-bit binary numbers, and feed them back to BS. Thus, the feedback overhead can be significantly reduced. In the proposed scheme, DRL is adopted to prevent the performance loss that might be caused by the reduced feedback information. We carried out extensive Monte-Carlo simulations to analyze the performance of the proposed scheme and it was shown that the proposed scheme can achieve almost the same average sum-rates as a conventional scheme that is almost optimal.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.22
no.2
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pp.115-122
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2020
In Korea, the agricultural machinery market has been generally on the rise, and particularly the demand for the diverse agricultural machine is increasing due to the radical changes in agriculture, such as a high supply of the advanced and automated agricultural machine and an increase in aged or female farmer population. Therefore, this study analyzes the technical trends in the precision agricultural machine domestically and globally to guide the direction of development of the ICT-based machine. The investigation of the precision agricultural machine in this study focuses on the production technology through analyzing the trends in sensor-related technology, the decision-making research, variable treatment technology, and academic publication. The result shows that information processing technology including the sensor and the decision-making requires various measurement factors and the established technologies are continually being developed.
Purpose: This paper sought to classify, analyze, and investigate domestic research papers on the physical rehabilitation of children with cerebral palsy, and to suggest a direction for rehabilitation after the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: A literature search was conducted from June 1 to June 30, 2022, and only papers published in domestic journals during the past 10 years were searched. The main search term was "rehabilitation for children with cerebral palsy", and "rehabilitation" such as "exercise rehabilitation," "equestrian rehabilitation", and "aquatic rehabilitation" were reviewed when they appeared in the titles and abstracts. A total of 18 books were selected according to the exclusion criteria. Results: Rehabilitation by area was divided into exercise rehabilitation, Bobath rehabilitation, equestrian rehabilitation, and aquatic rehabilitation. Analysis was undertaken based on the period of rehabilitation, area wise from 2012 to 2017, except for aquatic rehabilitation, which was studied once in 2020. The intervention effects of exercise rehabilitation were summarized as PICO (Participants, Intervention, Comparison, Outcome), and most of the studies showed improvements in the subject's physical functions. Conclusion: Research on the physical rehabilitation of children with cerebral palsy is being conducted in multiple directions and through several methods. In addition to the Bobath and Vojta approaches, equestrian rehabilitation, aquatic rehabilitation using the buoyancy of water, and computer rehabilitation are conducted. For the physical rehabilitation of children with cerebral palsy in the context of COVID-19, programs that are linked with families and those that incorporate Information Communications Technology (ICT) could be developed.
To solve the digital divide of the elderly, various institutions are educating how to use various smart devices for the elderly. However, it cannot be expected to have a great effect due to the disadvantages of instructor-to-face education and the learning characteristics of the elderly. Accordingly, educational contents using digital devices using robots for the elderly were developed. In this study, Evaluation Indicators were developed to evaluate the usability of digital education using robots. Also, by using usability evaluation based on the developed Evaluation Indicators, we tried to verify the usability of education using robots and to confirm the possibility of expanding the application area. In order to successfully apply the developing robot technology to various fields, it is essential to verify the usability of contents using robots, and this study on Evaluation Indicators and Evaluation methods is expected to serve as a foundation.
Background and objective: Vertical smart farm (VSF) is an alternative that contributes to solving various problems such as climate change and food shortage. This study focused on the types and awareness of VSF to introduce and diffuse VSF. We aimed to investigate the types of VSF and citizens' awareness on VSF. We analyzed 1) where the smart farm technology could be implemented on a building; 2) what citizens think about VSF; and 3) suggested what is most necessary for the introduction and diffusion of VSF in the future based on citizens' perception. Methods: VSF types were investigated through case studies on VSF in Korea and overseas. Citizens' perception on VSF was investigated through a questionnaire survey. A statistical analysis was conducted with the survey results for implications of the introduction and diffusion of VSF. Results: Four types of VSF were derived: rooftop farms, facade farms, indoor farms, and farms using the whole building. The survey showed that 29.2%, 27.8%, and 22.2% of respondents knew well about urban agriculture, smart farms, and vertical smart farms, respectively. Respondents answered that improving awareness is the most important factor to introduce VSF. According to the statistical analysis, it was determined that education and promotion of the necessity of VSF would be important to diffuse the VSF. Conclusion: VSF can be a solution to a variety of problems we face. The results of this study suggest a direction for the introduction and diffusion of VSF. In order to introduce VSF in the future, additional studies must be conducted on the legal system.
This study analyze the relationship between S&T policy and the R&D performance plans of GRIs which lack relevant research through quantitative information analysis. KISTI which is focused on the case is an ICT-based GRI that is sensitive to changes in the internal and external environment, and the impact of government S&T policy changes on KISTI's R&D performance plans was analyzed in depth.
This study was conducted to find ways to utilize human-centered IT in caring for elderly people who live alone. Through focus group interviews with experts, this study investigated the problems with delivery system, and ethical issues. Problems such as lack of trust, supplier-centered care, and uniform service provision were derived as major problems in the delivery system. These findings indicate that IT should be used as an auxiliary means of face-to-face services and to be controllable and convenient. Issues such as "guaranteeing the right to self-determination," "protecting privacy," "sufficiently guaranteeing the right to know," and "encompassing blind spots" were raised as important ethical issues related to human-centered IT utilization. Based on the research results, this study presented the necessity of designing user-centered information technology and the necessity of developing ethical indicators for the use of human-centered technology.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1649-1654
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2021
In this paper, we introduce a regularization of long short-term memory (LSTM) based fall detection system using TensorFlow that can detect falls that can occur in the elderly. Fall detection uses data from a 3-axis acceleration sensor attached to the body of an elderly person and learns about a total of 7 behavior patterns, each of which is a pattern that occurs in daily life, and the remaining 3 are patterns for falls. During training, a normalization process is performed to effectively reduce the loss function, and the normalization performs a maximum-minimum normalization for data and a L2 regularization for the loss function. The optimal regularization conditions of LSTM using several falling parameters obtained from the 3-axis accelerometer is explained. When normalization and regularization rate λ for sum vector magnitude (SVM) are 127 and 0.00015, respectively, the best sensitivity, specificity, and accuracy are 98.4, 94.8, and 96.9%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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