Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.565-570
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2016
User requirements for access and authentication increase daily because of the diversification of the Internet of Things (IoT) and social structures. The increase in authentication needs requires the generation of new passwords. Users want to utilize the same passwords for memorization convenience. However, system administrators request each user to use different passwords, as well as passwords that include special symbols. Differnet passwords and including special symbols passwords seem to exceed the tolerance range within your memorization skills. It fetches a very negative consequences in terms of password management. This paper proposes a preference symbol password system that does not require memorization by users. First, a survey is conducted to prove statistical safety, and based on this, an evolution-type password system that uses preference symbols is designed. Preference symbol passwords show superiority with respect to installation cost and convenience, compared with conventional non-memorizing password systems such as biometrics, keystrokes, and mouse patterns.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.3
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pp.657-662
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2017
Recently, according to the development of the smart home field, it provides a service to install and keep the smart home appliance in a user's residential environment pleasantly. However, the conventional system method has a problem in that it is not convenient because the user selects a device or manually operates the device. In this paper, we propose a system to set the priority of the devices selected by the user and proceed with the work. When a user selects a device, it recommends a device associated with the device. Compare and set the priority of each device. And it is a system that carries out work according to the set priority. Therefore the proposed system is expected to provide users with increased convenience and efficiency of work management.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2015-2021
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2017
Recently, a lot of attention is fallen to IoT(Internet of Things) for hyper-connected society and the number of unlicensed wireless device has been increasing. Thus, this paper analyzed the impact of unlicensed wireless device on the basis of 802.11ah on licensed LTE user equipment in 900 MHz frequency band for efficient frequency use. As the interference analysis method, Minimum Coupling Loss (MCL) method and Monte Carlo (MC) method were used. In case of one interferer, minimum separation distance between interferer and victim was calculated as about 22 m through the MCL method under the assumption of the worst case. The maximum number of interferer to meet the interference probability of 5% below within a cell radius of the victim was computed as about 3000 by using MC method based on statistical technique. The analysis method and results in this paper are expected to be used for the coexistence between unlicensed wireless device and licensed wireless device.
Effective interaction between user and device is considered an important ability of IoT devices. For some applications, it is necessary to recognize human facial expressions in real time and make accurate judgments in order to respond to situations correctly. Therefore, many researches on facial image analysis have been preceded in order to construct a more accurate and faster recognition system. In this study, we constructed an automatic recognition system for facial expressions through two steps - a facial recognition step and a classification step. We compared various models with different sets of data with pixel information, landmark coordinates, Euclidean distances among landmark points, and arctangent angles. We found a fast and efficient prediction model with only 30 principal components of face landmark information. We applied several prediction models, that included linear discriminant analysis (LDA), random forests, support vector machine (SVM), and bagging; consequently, an SVM model gives the best result. The LDA model gives the second best prediction accuracy but it can fit and predict data faster than SVM and other methods. Finally, we compared our method to Microsoft Azure Emotion API and Convolution Neural Network (CNN). Our method gives a very competitive result.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.1
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pp.10-18
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2017
In this paper, we designed and implemented a visible light identification(VLID) system consisting of a VLID reader and a tag which backscatters incident lights from the reader. A VLID tag sends its ID to the reader by switching an LCD shutter which is located on its surface. The VLID reader consists of six LEDs and a photodiode(PD). The LEDs emit visible light and a PD located in a center position of LEDs receives backscattered light from the VLID tag. A microcontroller and a commercial liquid crystal display(LCD) shutter for 3D-TV glasses are used to implement a VLID tag. Experiments were conducted to confirm VLID system performance. We successfully demonstrated experiments to send NRZ-OOK signal of 100 bps over a distance of 35 cm at daytime. Also, we suggested the theoretical maximum transmission rate and the various methods to enhance the separation distance between a VLID reader and a tag.
Recently, due to the rapid increase of pets, there is a need for an integrated pet-related personalized product recommendation service such as feed recommendation using a health status check of pets and various collected data. This paper implements a product recommendation system that can perform various personalized services such as collection, pre-processing, analysis, and management of pet-related data using big data. First, the sensor information worn by pets, customer purchase patterns, and SNS information are collected and stored in a database, and a platform capable of customized personalized recommendation services such as feed production and pet health management is implemented using statistical analysis. The platform can provide information to customers by outputting similarity product information about the product to be analyzed and information, and finally outputting the result of recommendation analysis.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.1
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pp.23-28
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2018
In this work, we developed a platform that can monitor status and manage events of factory workplaces by providing events and data collected from various types of multi-touch technology based sensors installed in the workplace. By using the image recognition technology, faces of the people in the factory workplace are recognized and the customized contents for each worker are provided, and security of contents is enhanced by the authenticating an individual worker through face recognition. Contents control function through gesture recognition is constructed, so that workers can easily search documents. Also, it is possible to provide contents for workers by implementing face recognition function in mobile devices. The result of this work can be used to improve workplace safety, convenience of workers, contents security and can be utilized as a base technology for future smart factory construction.
This paper describes the construction of knowledge data retrieval management system based on medical image CT. The developed system is aimed to improve the efficiency of the hospital by reading the medical images using the intelligent retrieval technology and diagnosing the patient 's disease name. In this study, the medical image DICOM file of PACS is read, the image is processed, and feature values are extracted and stored in the database. We have implemented a system that retrieves similarity by comparing new CT images required for medical treatment with the feature values of other CTs stored in the database. After converting 100 CT dicom provided for academic research into JPEG files, Code Book Library was constructed using SIFT, CS-LBP and K-Mean Clustering algorithms. Through the database optimization, the similarity of the new CT image to the existing data is searched and the result is confirmed, so that it can be utilized for the diagnosis and diagnosis of the patient.
The research objectives investigates main research topics and trends in the information and communication technology(ICT) field, Korea using LDA(Latent Dirichlet Allocation), one of the topic modeling techniques. The experimental dataset of ICT research and development(R&D) project of 5,200 was acquired through matching with the EZone system of IITP after downloading R&D project dataset from NTIS(National Science and Technology Information Service) during recent five years. Consequently, our finding was that the majority research topics were found as intelligent information technologies such as AI, big data, and IoT, and the main research trends was hyper realistic media. Finally, it is expected that the research results of topic modeling on the national R&D foundation dataset become the powerful information about establishment of planning and strategy of future's research and development in the ICT field.
Kim, Dong-Shik;Yoon, Won-Sang;Chai, Sang-Hoon;Kang, Ho-Yong
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.57-63
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2016
This paper describes implementation of the RF frequency synthesizer with $0.18{\mu}m$ silicon CMOS technology being used as an application of the IEEE802.15.4g SUN sensor node transceiver modules. Design of the each module like VCO, prescaler, 1/N divider, ${\Delta}-{\Sigma}$ modulator, and common circuits of the PLL has been optimized to obtain high speed and low noise performance. Especially, the VCO has been designed with NP core structure and 13 steps cap-bank to get high speed, low noise, and wide band tuning range. The output frequencies of the implemented synthesizer is 1483MHz~2017MHz, the phase noise of the synthesizer is -98.63dBc/Hz at 100KHz offset and -122.05dBc/Hz at 1MHz offset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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