This study analyzed technology application field and technology transfer type related to the 4th industrial revolution using frequency, visualization, and association analysis of text mining of Big Data. The analysis was conducted between the last three years (2015 - 2017) registered with the NTB of KIAT transfer technology database was utilized. As a result of analysis, First, First, transfer technologies called core technologies of the Fourth Industrial Revolution are a lot of about robots, 3D, autonomous driving, and wearables. Second, as the year go by, transfer technolgy registration such as IoT, Cloud, VR is increasing. Third, the results of the association analysis of technology transfer type are as follows. IoT and VR showed preference for technology trading and licensing, autonomous driving technology trading, wearable licensing, robots preferring technology cooperation, licensing, and technology trading.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.6
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pp.517-524
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2017
The objective of this research is to improve the efficiency of data collection from many machine components on smart factory floors using IoT(Internet of things) techniques and cloud platform, and to make it easy to update outdated diagnostic schemes through online deployment methods from cloud resources. The short-term analysis is implemented by a micro-controller, and it includes machine-learning algorithms for inferring snapshot information of the machine components. For long-term analysis, time-series and high-dimension data are used for root cause analysis by combining a cloud platform and multivariate analysis techniques. The diagnostic results are visualized in a web-based display dashboard for an unconstrained user access. The implementation is demonstrated to identify its performance in data acquisition and analysis for rotating machinery.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.10
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pp.1958-1968
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2015
Things intelligence communication (M2M or IoT) service activation and global company of OneM2M-related business on aggressive investing and has led to the acceleration of change in the ICT market. But a variety of hacking security technology because of the possibility of secure communication (data exposure, theft, modification, deletion, etc.) has been issued as an important requirement. In this paper, we propose a mutual authentication protocol for secure communications chameleon hash based on the M2M environment. The results of performance analysis efficiency is encryption and decryption an average of 0.7%, calculated rate showed good results as compared to the target algorithm, equivalent to a 3%(Average 0.003 seconds) difference, mutual authentication and encryption region by using the key update advantage of ECC(Elliptic Curve Cryptography)based Chameleon hash function is signed of the operational efficiency, using a collision message verifiable properties demonstrated strong security of the communication section.
The purpose of the study focuses on increasing dangers of using smartphones while driving recently, and then is to come up with measures to reduce traffic accidents caused by using devices like a smartphone. This study conducted a survey of drivers using their smartphones while driving to understand risks caused by using a smartphones while operating vehicles. Results showed that a lot of activities may lead to distracted driving, such as texting, making phone calls, using GPS or road maps, game, etc. In this paper, we presented that functions of smartphone should be controlled partially while driving for safe driving performance. These results suggest that using IoT-based smart devices like a beacon and a smartphone application implemented, tentatively called "Safe driving solution", while driving can reduce traffic accidents. Thus, in order to effectively prevent dangerous driving due to the use of smartphones, a "Safe driving solution" which restricts all functions except for calls and driver assistance functions is suggested.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.2
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pp.113-119
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2017
In this paper, we have shown the performance analysis results of the LoRa low power wide area network under duty cycle local regulation in Korean RFID/USN frequency band. Especially, we analyzed uplink throughput and data transmission time of a single LoRa end device. From the analysis results, duty cycle regulation, in which a data transmission should be ended within 0.4 second, limits the performance of LoRa network. Therefore, it is necessary to revise Korea's duty cycle regulation referencing EU regulation in order to assess LoRa network in Korea.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.1037-1043
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2020
This paper presents a new Physical Unclonable Function (PUF) security chip based on a low-cost, small-area, and low-power semiconductor process for IoT devices. The proposed security circuit has multiple challenge-to-response pairs (CRP) by adding the switching circuit to the cross-coupled path between two inverters of the SRAM structure and applying the challenge input. As a result, the proposed structure has multiple CRPs while maintaining the advantages of fast operating speed and small area per bit of the conventional SRAM based PUF security chip. In order to verify the performance, the proposed switched SRAM based PUF security chip with a core area of 0.095㎟ was implemented in a 180nm CMOS process. The measurement results of the implemented PUF show 4096-bit number of CRPs, intra-chip Hamming Distance (HD) of 0, and inter-chip HD of 0.4052.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.57-64
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2020
Recently, due to the proliferation of IoT sensors, the development of big data and artificial intelligence, time series prediction research on fine dust pollution is actively conducted. However, because the data representing fine dust contamination changes rapidly, traditional time series prediction methods do not provide a level of accuracy that can be used in the field. In this paper, we propose a method that reflects the classification results of environmental conditions through CNN when predicting micro dust contamination using LSTM. Although LSTM and CNN are independent, they are integrated into one network through the interface, so this method is easier to understand than the application LSTM. In the verification experiments of the proposed method using Beijing PM2.5 data, the prediction accuracy and predictive power for the timing of change were consistently improved in various experimental cases.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.4
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pp.771-780
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2024
In this study, we implemented a real-time pest detection and prediction system for a strawberry farm using a computer vision model based on the YOLOv5 architecture and an Isolation Forest Classifier. The model performance evaluation showed that the YOLOv5 model achieved a mean average precision (mAP 0.5) of 78.7%, an accuracy of 92.8%, a recall of 90.0%, and an F1-score of 76%, indicating high predictive performance. This system was designed to be applicable not only to strawberry farms but also to other crops and various environments. Based on data collected from a tomato farm, a new AI model was trained, resulting in a prediction accuracy of over 85% for major diseases such as late blight and yellow leaf curl virus. Compared to the previous model, this represented an improvement of more than 10% in prediction accuracy.
Smoothing is a transmission plan that converts video data stored at a variable bit rate into a constant bit rate. In the study of [6-7], when a data rate increase is required, the frame with the smallest increase is set as the start frame of the next transmission rate section, when a data tate decrease is required. the frame with the largest decrease is set as the start frame of the next transmission rate section, And the smoothing algorithm was proposed and performance was evaluated in an environment where network traffic is not considered. In this paper, the smoothing algorithm of [6-7] evaluates the adaptive CBA algorithm and performance with minimum frame rate, average frame rate, and frame rate variation from 512KB to 32MB with E.T 90 video data in an environment that considers network traffic. As a result of comparison, the smoothing algorithm of [6-7] showed superiority in the comparison of the minimum refresh rate.
현대 사회에서 날씨 관련 정보를 좀 더 다양하고 쉽고 빠르게 얻을 수 있지만 피상적인 데이터일 뿐이기 때문에 정보의 전달과 인식이 한계가 있다. 따라서 이를 어떻게 하면 좀 더 직관적인 방식으로 정보를 인식 할지를 고민 한 결과 말 그래도 날씨를 보이게 했다. Arduino 기반으로 쉽고 간결 하게 구현 했으며 데이터 전달의 방식에 대한 생각을 뒤집어 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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