The ubiquitous technology is capable of innovating various area to constructing intelligent and network to all objects. This technology can construct network infrastructure to facilities for applying legacy industry and need to develop intelligent service that analyze context-aware through network. This paper derive and propose the introduction range of ubiquitous technology, which should be testified and analyzed network, and studied the detection and analysis of information for managing gas facilities. We investigate the current status of gas facilities and automatic reading system, testing and analyzing wireless personal area network and mobile communication by scalability, self-configuration, connection in underground. Furthermore, we propose modelization method for intelligent service and derive the introduction range for applying ubiquitous technologies for managing gas facilities.
To deliver services suitable to user's situation in the ubiquitous environment, the researches on realizing new services by combining existing ones have been continuously increased. But, it is difficult to provide the personalized services to each user located in the ubiquitous service space where multiple users coexist. In this paper, we propose a service composition model based on user-centered service scenarios and a system for providing personalized services through finding services suitable to user's situation and combining them. The proposed system supports a simple service discovery protocol for finding services from heterogeneous smart objects with limited computing power in the ubiquitous environment. The system aggregates and stores various service scenarios and data derived from users and executes the appropriate services for users. We design and implement a prototype system for the mobile personal device.
Recently, the location-based service for moving customers is becoming one of the most important service in mobile communication area. For moving object applications, there are lots of update operations and such update loads are concentrated on some particular area unevenly. Range queries, whose range can be window or circular, are the most essential query types in LBS. We need to distinguish completely contained cells from partially contained cells in those range queries. Also, it is necessary to consider temporal dimension to filter out qualifying objects correctly. In this paper, we adopt two-level index structures with fixed grid file structures in the second level, which are designed to minimize update operations. We propose a spatial ceil filtering method using VP filtering and a combined spatio-temporal filtering method using time gone concepts. Some experimental results are shown for various window queries and circular queries with different filtering combinations to show the performance tradeoffs of the proposed methods.
Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.1
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pp.45-55
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2019
DEX file and share objects (also known as the SO file) are important components that define the behaviors of an Android application. DEX file is implemented in Java code, whereas SO file under ELF file format is implemented in native code(C/C++). The two layers - Java and native can communicate with each other at runtime. Malicious applications have become more and more prevalent in mobile world, they are equipped with different evasion techniques to avoid being detected by anti-malware product. To avoid static analysis, some applications may perform malicious behavior in native code that is difficult to analyze. Existing researches fail to extract the call relationship which includes both Java code and native code, or can not analyze multi-DEX application. In this study, we design and implement a system that effectively extracts the call relationship between Java code and native code by analyzing DEX file and SO file of Android application.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.962-977
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2019
The human voice is a convenient method of information transfer between different objects such as between men, men and machine, between machines. The development of information and communication technology, the voice has been able to transfer farther than before. The way to communicate, it is to convert the voice to another form, transmit it, and then reconvert it back to sound. In such a communication process, a vocoder is a method of converting and re-converting a voice and sound. The CELP (Code-Excited Linear Prediction) type vocoder, one of the voice codecs, is adapted as a standard codec since it provides high quality sound even though its transmission speed is relatively low. The EVRC (Enhanced Variable Rate CODEC) and QCELP (Qualcomm Code-Excited Linear Prediction), variable bit rate vocoders, are used for mobile phones in 3G environment. For the real-time implementation of a vocoder, the reduction of sound quality is a typical problem. To improve the sound quality, that is important to know the size and shape of noise. In the existing sound quality improvement method, the voice activated is detected or used, or statistical methods are used by the large mount of data. However, there is a disadvantage in that no noise can be detected, when there is a continuous signal or when a change in noise is large.This paper focused on finding a better way to decrease the reduction of sound quality in lower bit transmission environments. Based on simulation results, this study proposed a preprocessor application that estimates the SNR (Signal to Noise Ratio) using the spectral SNR estimation method. The SNR estimation method adopted the IMBE (Improved Multi-Band Excitation) instead of using the SNR, which is a continuous speech signal. Finally, this application improves the quality of the vocoder by enhancing sound quality adaptively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.100-103
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2019
Due to the fourth industrial revolution called 'fusion and connection', interest in 'high connectivity society' and 'highland society' is increasing, and related objects are not limited to automation and connected cars. The Internet of Things is the main concern of the 4th Industrial Revolution and it is expected to play an important role in establishing the basis of the next generation mobile communication service. Several domestic and foreign companies have been studying various types of LPWANs for the construction of the Internet based on things, and there is Semtech's LoRaWAN technology as representative. LoRaWAN is a long-distance, low-power network designed to manage a large number of devices and sensors, with communications from hundreds to thousands to thousands of devices and sensors. In this paper, we analyze the optimum node capacity of gateway for maximum performance while reducing resource waste in using LoRaWAN.
To study how digital content can be effectively developed and transformed in a post-COVID world in which the normal operations of museums have been disrupted, this paper analyzes the rapid development and limitations of VR exhibitions and proposes, as an alternative, the development of AR exhibitions. Studying VR/AR exhibitions that ran before and after COVID-19, this paper finds that VR, on the one hand, translates physical objects into digital video, which lacks aesthetic depth, and encounters operational problems originated by devices. By using mobile devices that are widely distributed and convenient to use, AR exhibitions can, on the other hand, be divided into three types: "museum-specific exhibitions" can present digital content in a specific indoor space, while "place-specific exhibitions" can be used in open outdoor spaces. The "non-place-specific exhibitions", can, as third type, combine digital content with printed material sent by postal mail. Among these three types, the specific/unspecified place type shows the highest "uncontact effect," which can suggest the best direction for effective museum content development in the pandemic era.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.975-980
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2021
As technology utilizing low-power short-range wireless communication is applied in conjunction with medical information as a development of the fourth industrial revolution, interest in medical information is increasing. As the age group of smart devices increases and becomes more common, related research such as linking mobile devices with various objects and equipment is continuously being conducted. In addition, interest in untact (non-face-to-face) is increasing due to the prevalence of Coronavirus Disease-19 (COVID-19), including various infectious diseases. As a result, it is a state that requires distance not only in social but also in life. In this study, using a low-power near-field wireless communication technology of beacons to create an IoT device by communicating with the web server of the medical information system was studied to make it easier to receive medical treatment during visits to medical institutions.
The purpose of this study was to investigate the existing augmented reality (AR) contents in education and to develop digital AR contents to promote the learning outcomes in nursing skills education. AR contents has been widely used in education such as children's books, coloring, or exhibition experiences, but rarely developed in nursing education. We wanted to develop AR contents on nursing skills which required memorization of complex contents. In order to improve nursing students' memorization skills, we developed AR techniques holding and executing cameras along with game elements of time and points. In order to give the effect of placing objects in front of the user's eyes, an augmented reality camera was applied, and a total of 40 levels were created to produce the sequence of nursing techniques. This study showed that learning contents in the medical field requiring expertise could be implemented as AR contents. The content developed in this study will be used as a learning aid for nursing students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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