Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.01a
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pp.341-342
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2016
사용자가 필요에 따라 부가적으로 구매하는 통합 리모컨은 사용자 편의 측면에서의 접근성과 효율성이 매우 중요하다. 이러한 사용자 편의가 보장된 상태에서 부가적인 기능성이 제공될 때 사용성을 높일 수 있다. 하지만 기존 통합형 리모컨의 경우 제한된 기능과 설정의 불편함이 있으며, 최근 스마트화 되고 있는 가전기기의 제어에는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 통합형 리모컨의 제한된 기능을 개선하고, 사용자 접근을 손쉽게 한 통합 리모컨을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.869-871
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2014
DLNA 프로토콜은 홈 네트워크에서 멀티미디어 콘텐츠 공유를 위해 널리 사용되고 있는 프로토콜이다. 최근 IoT 시장의 급속한 확장 및 댁내 스마트 가전의 보급에 따라 DLNA Alliance에서는 댁내 가전을 제어할 수 있는 기능을 DLNA 가이드라인에 포함시키고자 새로운 프로젝트를 진행 중에 있다. 본 논문에서는 DLNA Alliance에서 진행 중인 홈 네트워크 프로토콜의 기술을 분석하고 기존의 홈 네트워크 기술과의 차이점을 도출하여 추후 홈 네트워크의 발전 방향을 모색해 본다.
Disasters are now becoming commonplace and especially the vulnerable group such as the disabled, the elderly, children and foreigners are in a state of overlapping disasters. In this situation, ATSC 3.0-based UHDTV disaster information service for the visually and hearing impaired has been developing. This study focuses on the demand data collected through in-depth interview with the impaired. The demand analysis data is very important to development process of technology. The results of the interview show that it is essential to link the UHDTV disaster signals with home-network, IoT, wearable devices, and various assistive devices for the impaired (hearing aid, smart light bulbs, warning light, etc.). In outdoor space, UHDTV disaster information must be connected to public display media, digital signage, kiosk, screens in bus or taxi. If communication aids for the visually and hearing impaired are equipped with a function that can transmit and receive disaster information, it will help to minimize disaster damage.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.193-195
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2020
최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.31
no.4
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pp.149-161
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2019
At present, we are at the point of change of the 4th industrial revolution era due to the development of artificial intelligence(AI) and rapid technological innovation that no one can predict until now. This study started from the question of 'What role should home economics education play in the era of the Fourth Industrial Revolution?'. The Fourth Industrial Revolution is characterized by AI, cloud computing, Internet of Things(IoT), big data, and Online to Offline(O2O). It will drastically change the social system, science and technology and the structure of the profession. Since the dehumanization of robots and artificial intelligence may occur, the 4th Industrial Revolution Education should be sought to foster future human resources with humanity and citizenship for the future community. In addition, the implication of education in the fourth industrial revolution, which will bring about a change to a super-intelligent and hyper-connected society, is that the role of education should be emphasized so that humans internalize their values as human beings. Character education should be established as a generalized and internalized consciousness with a concept established in the integration of the curriculum, and concrete practical strategies should be prepared. In conclusion, home economics education in the 4th industrial revolution era should play a leading role in the central role of character education, and intrinsic improvement of various human lives. The fourth industrial revolution will change not only what we do, or human mental and physical activities, but also who we are, or human identity. In the information society and digital society, it is important how quickly and accurately it is possible to acquire scattered knowledge. In the information society, it is required to learn how to use knowledge for human beings in rapid change. As such, the fourth industrial revolution seeks to lead the family, organization, and community positively by influencing the systems that shape our lives. Home economics education should take the lead in this role.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.327-332
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2017
As Internet of Things (IoT) technology advances, there is a growing demand for location-based services (LBSs) to identify users' mobility and identity. The initial LBS system was mainly used to measure position information by measuring the phase of a signal transmitted from a global positioning system (GPS) satellite or by measuring distance to a satellite by tracking the code of a carrier signal. However, the use of GPS satellites is ineffective, because it is difficult to receive satellite signals indoors. Therefore, research on wireless communications systems like ultra-wide band (UWB), radio frequency identification (RFID), and ZigBee are being actively pursued for location recognition technology that can be utilized in an indoor environment. In this paper, we propose an LBS system that includes the 2.45GHz band for chirp spread spectrum (CSS), and the 3.1-10.6GHz band and the 250-750MHz bands for UWB using the IEEE 802.15.4a standard for low power-based location recognition. As a result, we confirmed that the 2.45GHz Industrial, Scientific and Medical (ISM) band RF transceiver and the ranging function can be realized in the hardware and has 0dBm output power.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.12
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pp.491-498
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2019
Digital twin is a technology that virtualizes physical objects of the real world on a computer. It is used by collecting sensor data through IoT, and using the collected data to connect physical objects and virtual objects in both directions. It has an advantage of minimizing risk by tuning an operation of virtual model through simulation and responding to varying environment by exploiting experiments in advance. Recently, artificial intelligence and machine learning technologies have been attracting attention, so that tendency to virtualize a behavior of physical objects, observe virtual models, and apply various scenarios is increasing. In particular, recognition of each robot's motion is needed to build digital twin for co-robot which is a heart of industry 4.0 factory automation. Compared with modeling based research for recognizing motion of co-robot, there are few attempts to predict motion based on sensor data. Therefore, in this paper, an experimental environment for collecting current and inertia data in co-robot to detect the motion of the robot is built, and a motion prediction model based on the collected sensor data is proposed. The proposed method classifies the co-robot's motion commands into 9 types based on joint position and uses current and inertial sensor values to predict them by accumulated learning. The data used for accumulating learning is the sensor values that are collected when the co-robot operates with margin in input parameters of the motion commands. Through this, the model is constructed to predict not only the nine movements along the same path but also the movements along the similar path. As a result of learning using SVM, the accuracy, precision, and recall factors of the model were evaluated as 97% on average.
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.
Since WSNs (Wireless Sensor Networks) applied to their application areas such as smart home, smart factory, environment monitoring, etc., depend on sensor data, the sensor data is the most important among WSN components. The resources of each node consisting of WSN are extremely limited in energy, hardware and so on. Due to these limitation, communication failure probabilities become much higher and the communication failure causes data loss to occur. For this reason, this paper proposes 2MC (Maximum/Minimum Compression) that is a method to compress sensor data by selecting circular queue-based maximum/minimum sensor data values. Our proposed method reduces sensor data losses and value errors when they are recovered. Experimental results of 2MC method show the maximum/minimum 35% reduction efficiency in average sensor data accumulation error rate after the 3 times compression, comparing with CQP (Circular Queue Compression based on Period) after the compressed data recovering.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.2
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pp.29-35
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2017
In this paper, we present a 5W1H programming model for IT non-experienced people who are not familiar with computer programming and those who need programming education. Based on this model, we can design a development tool that can be easily programmed by beginners. This development tool is a programming method applying the 5W1H concept and constructs a sentence to satisfy the control condition of 'Who, When, Where, What, and How', which is the sentence element of 5W1H. Therefore, the user can easily develop the target system as if constructing the sentence without learning the programming language of the target system. In this paper, to verify the effectiveness of the 5W1H programming model proposed in this paper, we applied the concept of 5W1H programming to Arduino and developed the development tool and performed the first verification and applied the second verification to the speech recognition smart home development platform.
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