International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.56-67
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2019
The aim of this study is to develop Artificial Intelligence (AI) based business models of media firms. We define AI and discuss 'AI activity model'. The practices of the efficiency model are home equipment-based personalization and media content recommendation. The practices of the expert model are media content commissioning, content rights negotiation, copyright infringement, and promotion. The practices of the effectiveness model are photo & video auto-tagging and auto subtitling & simultaneous translation. The practices of the innovation model are content script creation and metadata management. The related use cases from 2012 to 2017 are introduced along the four activity models of AI. In conclusion, we propose for media companies to fully utilize the AI for transforming from traditional to successful digital media firms.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.1-11
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2021
Development of ICT technologies leads exponential growth of various sharing economy over the last couple of years. The intuitive advantage of the sharing economy is efficient utilization of idle goods and services, but there are safety and security concerns. In this paper, we propose a onetime password based access control system to support secure accommodation sharing service and show the implementation results. To provide a secure service to both the provider and the user, the proposed system issues a onetime access password that is valid only during the sharing period reserved by the user, thereafter access returns to the accommodation owner. Especially, our system provides secure user access by merging the two elements of speaker recognition using voice and a one-time password to open and close the door lock. In this paper, we propose a secure system for accommodation sharing services as a use-case, but the proposed system can be applicable to various sharing services utilizing security-sensitive facilities.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.49-54
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2022
It is challenging to select appropriate technology in education to interact with students in today's digital world. Especially when the technologies used at home on smart devices like tablets and mobile phones are very advanced, on the other side, it may be more challenging to find sharing technology in the classroom. One of the ways is to use new technologies like Augmented Reality (AR). The current study aims to develop usability principles for the development and evaluation of education using AR technology applications. We develop usability principles for AR applications by analyzing existing research about heuristic evaluation methods, design principles for AR systems.
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.
Recently various attempts to control hardware through integration of sensors and artificial intelligence have been made. This paper proposes a smart hazardous sound detection at home. Previous sound recognition methods have problems due to the processing of background sounds and the low recognition accuracy of high-frequency sounds. To get around these problems, a new MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) algorithm using Wiener filter, modified filterbank is proposed. Experiments for comparing the performance of the proposed method and the original MFCC were conducted. For the classification of feature vectors extracted using the proposed MFCC, DNN(Deep Neural Network) was used. Experimental results showed the superiority of the modified MFCC in comparison to the conventional MFCC in terms of 1% higher training accuracy and 6.6% higher recognition rate.
본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.
자원의 고갈로 인한 에너지 부족으로 인해 전 세계가 IT의 역할과 가능성에 주목하고 있다. 24시간 방치하는 가전기기의 대기전력낭비가 이러한 에너지 부족의 주요 원인중 하나로 손꼽히고 있다. 이러한 대기전력의 낭비를 막기 위해 본 논문에서는 저 전력 통신 모듈을 이용하여 대기전력 절감을 위한 에너지 절감형 스마트 홈네트웍 시스템을 구현 및 개발 하였다.
홈 네트워크 분야는 현재 유무선 통신과 디지털 정보 기기를 기반으로 지능화 된 주거 공간을 제공하고자 하는 스마트 홈 연구가 활발하게 진행 중이다. 최근 사용자에게 더 편리하고 실용적인 스마트 홈 서비스를 어떻게 제공할 것인가에 대한 이슈가 대두되고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 범용성, 유용성, 편의성을 고려한 서비스에 대해 연구하였다. 플랫폼 독립적인 웹서비스를 기반으로 홈 내 자원에 대한 기본 정보을 제공하고, 자원 사이의 관계 상황을 찾아 새로운 관계 정보를 제공한다. 이를 활용하여 사용자 편의적인 인터페이스를 가진 모바일 응용 프로그램을 개발하였다. 향후 장애 정보와 결합하여 홈 내 유지보수 서비스로의 확장을 기대한다.
그동안 사회는 유한한 에너지의 과도한 사용으로 인해 온난화가 발생하고, 기상이변과 사회적으로 여러 문제점이 나타나고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정부는 그린 ICT를 국가전략으로 내세우고 있다. 늘어난 전력량의 큰 원인중 하나는 가전 제품들의 불필요한 재 작동에 있는데, 본 논문에서는 스마트 홈 시스템을 위한 가전기기 재가동 제어를 통해 점점 낭비되는 에너지를 절약 할 수 있는 방법을 제시한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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