Various technical and societal approaches are being made to realize the auto driving (AD) and cooperative driving (CD) including communication network and extended advanced driver support system is under development. In CD, it is important to share the roles of the driver and the system and to secure the stability of the driving, so a efficient interface scheme between the driver and the vehicle is required. This study proposes a research model including driver, system and driving environment considering the role and function of driver and system in CD. An efficient interface between the driver and the vehicle to cope with various driving situations on the CD using the analysis of the driving environment and the research model is also proposed. Through this study, it is expected that the proposed research model and interface scheme could contribute to CD system design, cockpit module development and interface device development.
Due to the characteristics of the farmland in Korea, forward and reverse shift is the most used. The fatigue of farmers is caused by forward and reverse shifting with a manual transmission. Therefore, it is necessary to improve the convenience of forward and backward shifting. This study was a basic study on the development of a current control system for forward and reverse shifting of agricultural tractors using proportional control valves and a controller. A test bench was fabricated to evaluate the current control accuracy of the control system, and the stability of the controller was evaluated through CPU (central processing unit) load measurements. A controller was selected to evaluate the stability of the proportional valve controller. The stability evaluation was performed by comparing and analyzing the command current of the controller and the actual current measured. The command current was measured using a CAN (controller area network) communication device and DAQ (data acquisition). The actual current was measured with a current probe and an oscilloscope. The control system and stability evaluation was performed by measuring the CPU load on the controller during control operations. The average load factor was 12.27%, and when 5 tasks were applied, it was shown to be 70.65%. This figure was lower than the CPU limit of 74.34%, when 5 tasks were applied and was judged to be a stable system.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.1
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pp.179-187
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2019
With the recent development of small computing devices, IoT sensor network can be widely deployed and is now readily available with sensing, calculation and communi-cation functions at low cost. Sensor data management is a major component of the Internet of Things environment. The huge volume of data produced and transmitted from sensing devices can provide a lot of useful information but is often considered the next big data for businesses. New column-wise compression technology is mounted to the large data server because of its superior space efficiency. Since sensor nodes have narrow bandwidth and fault-prone wireless channels, sensor-based storage systems are subject to incomplete data services. In this study, we will bring forth a short overview through providing an analysis on IoT sensor networks, and will propose a new storage management scheme for IoT data. Our management scheme is based on RAID storage model using column-wise segmentation and compression to improve space efficiency without sacrificing I/O performance. We conclude that proposed storage control scheme outperforms the previous RAID control by computer performance simulation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.7-14
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2021
The emergence of the automated smart grid has become an essential device for responding to these problems and is bringing progress toward a smart grid-based society. Smart grid is a new paradigm that enables two-way communication between electricity suppliers and consumers. Smart grids have emerged due to engineers' initiatives to make the power grid more stable, reliable, efficient and safe. Smart grids create opportunities for electricity consumers to play a greater role in electricity use and motivate them to use electricity wisely and efficiently. Therefore, this study focuses on power demand management through machine learning. In relation to demand forecasting using machine learning, various machine learning models are currently introduced and applied, and a systematic approach is required. In particular, the GP learning model has advantages over other learning models in terms of general consumption prediction and data visualization, but is strongly influenced by data independence when it comes to prediction of smart meter data.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.3
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pp.427-438
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2012
The SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) systems are used to control some critical national infrastructures such as electricity, gas, and water distribution systems. Recently, there are many researches on key management scheme for secure communication due to change to the open network environment. We propose a new key management method which is established on ID-based cryptosystem using pairing on MTU(Master Terminal Unit), Sub-MTU, and RTU(Remote Terminal Unit). Furthermore, we present a redistribution protocol of private key of each device and a system recovery protocol as a countermeasure of exposure of KMS(Key Management System) master key which is occurred by some unexpected accidents or malicious attacks.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.20
no.1
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pp.73-83
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2010
Recently, as IT technologies developed, communication technologies of a various forms that satisfied convenience of user are being researched. Among various research, unlike traditional forms of communication, M2M communication is getting attention that without any control or involvement of people to establish communication between devices. However, the M2M communication could more easily be exposed to many security problems such as data exposure, data theft, unauthorized change and delete and privacy. Therefore, in this paper, we derive security requirements and propose the M2M communication architecture that provide a secure M2M communication environment. Also, we propose a secure mutual authentication and key establishment protocol between a M2M device or gateway domain and a M2M network domain. The proposed protocol is secure against replay attack, impersonation attack and protect a user privacy and tracing.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1618-1623
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2019
In this paper, inductive couplers realizing broadband powerline communication (PLC) are fabricated using Fe-based nanocrystalline alloy and their performance is analyzed. As a result of the field tests using the distribution automation system (DAS), the couplers achieve comparatively excellent data communication in the principal frequency band of broadband PLC although there is a difference in communication rate depending on the presence or absence of a branch. In addition, it has been confirmed that the communication speed is maintained for a real-time transmission even in a high current environment although there is a difference in the transmission rate depending on the distance. Hence, it is considered that the inductive couplers can be used as a core device to realize the intelligent power network by exploiting them for the monitoring and remote controlling of the power plant equipments for the DAS located in the inaccessible areas.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.571-576
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2021
This study was carried out to overcome the problems of the existing fitness business and to build a fitness system that can meet the increased demand in the Corona situation. As a platform technology for non-face-to-face fitness edutainment service, it is a next-generation fitness exercise device that can use various body parts and synchronize network-type information. By synchronizing the exercise information of the fitness equipment, it was composed of learning contents through MR-based avatars. A quantified result was derived from examining the applicability of the customized evaluation system through momentum analysis with A.I analysis applying the LSTM-based algorithm according to the cumulative exercise effect of the user. It is a motion capture and 3D visualization fitness program for the application of systematic exercise techniques through academic experts, and it is judged that it will contribute to the improvement of the user's fitness knowledge and exercise ability.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.2
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pp.19-38
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2021
This study empirically analyzed the effect of media literacy on the formation of the smart divide, which is a multi-faceted digital divide that occurs in the context of the use of smart devices. As a result, most of the factors of media literacy affect the establishment of social relations and social network through the use of smart devices, which, in turn, leads to the expansion of the range of informational and social activities. In addition, media literacy has a significant effect on the competence to evaluate the value of information acquired through the use of smart devices. Based on these results, there can be social disparity between those who have secured media literacy and those who do not from the perspective of informational and social benefits through the use of smart devices, which can function as a mechanism to generate the smart divide.
Existing human activity recognition systems detect activities through devices such as wearable sensors and cameras. However, these methods require additional devices and costs, especially for cameras, which cause privacy issue. Using WiFi signals that are already installed can solve this problem. In this paper, we propose a CNN-based human activity recognition system using channel state information of WiFi signals, and present results of designing and implementing accelerated hardware structures. The system defined four possible behaviors during studying in indoor environments, and classified the channel state information of WiFi using convolutional neural network (CNN), showing and average accuracy of 91.86%. In addition, for acceleration, we present the results of an accelerated hardware structure design for fully connected layer with the highest computation volume on CNN classifiers. As a result of performance evaluation on FPGA device, it showed 4.28 times faster calculation time than software-based system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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