Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.5
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pp.37-47
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2004
The security of personal informations has been an important issue since the field of smart card applications has been expanded explosively. The security of smart card is based on cryptographic algorithms, which are highly required to be implemented into hardware for higher speed and stronger security. In this paper, a SEED cryptographic processor is designed by employing one round key generation block which generates 16 round keys without key registers and one round function block which is used iteratively. Both the round key generation block and the F function are using only one G function block with one 5${\times}$l MUX sequentially instead of 5 G function blocks. The proposed SEED processor has been implemented such that each round operation is divided into seven sub-rounds and each sub-round is executed per clock. Functional simulation of the proposed cryptographic processor has been executed using the test vectors which are offered by Korea Information Security Agency. In addition, we have evaluated the proposed SEED processor by executing VHDL synthesis and FPGA board test. The die area of the proposed SEED processor decreases up to approximately 40% compared with the conventional processor.
As the meter reading method of gas meters develops, smart gas meters capable of remote meter reading (leak checking meters and multi-function safety meters) are being used. These meters have a function to judge leakage by utilizing the flow rate and pressure data collected as an additional function. Leakage judgment function using flow rate data has valid cases in the actual field, but the pressure data-based leakage judgment standard is based on not only the pressure value change due to leakage but also various factors (pressure regulator pressure, connection with adjacent meters, usage of adjacent houses, location of meters, etc.). There is a problem with pressure magnitude changes (levels). In this paper, as a technique that can judge leaks by using pressure data collected from smart gas meters, it was developed through preprocessing of pressure data, criteria for pressure value ranges related to leaks, leak judgment techniques, and application case verification.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.5
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pp.1213-1220
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2015
By the dissemination of the electronic blackboard systems, smart devices, and digital contents, the Korean government is recently conducting the project that replaces the classic education which utilizes paper textbooks with SMART education using various devices. Also, teachers in the field must be easily able to use SMART education infrastructure for the activation of SMART education. Especially, since the electronic blackboard is expected as a education device which will be most common for teachers, the writing software operated on the this device must supports a simple interface. And the usage of it must be simple. In this paper, we developed the writing software for the electronic blackboard which everyone can use easily. Our writing software supports the basic writing function, the human gesture recognition function which recognizes the user gesture and performs works corresponding with that gesture, and the automatic button alignment function based on the frequency of the usages.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.6
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pp.842-848
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2018
The Smart plug is a device that connects between the outlet and the product at home, and it is an IoT type device that can drive energy saving and transmit information to the outside by power on / off control function and power measurement function. In this case, a smart plug that incorporates deep learning of intelligence technology that allows people to learn how to think about a computer, automatically classifies a product as it operates, and automatically tests the operating status of the washing machine by using input AC current pattern. Through this study, even if the product does not function as IoT, it can classify product type and operation state by smart plug connection alone, so we can draw a new paradigm of life pattern and energy saving in one family.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.150-156
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2022
As the 4th industrial revolution emerges, the implementation of smart factories are essential in the manufacturing industry. However, 80% of small and medium-sized enterprises that have introduced smart factories remain at the basic level. In addition, in root industries such as injection molding, PLC and HMI software are used to implement functions that simply show operation data aggregated by facilities in real time. This has limitations for managers to make decisions related to product production other than viewing data. This study presents a method for upgrading the level of smart factories to suit the reality of small and medium-sized enterprises. By monitoring the data collected from the facility, it is possible to determine whether there is an abnormal situation by proposing an appropriate algorithm for meaningful decision-making, and an alarm sounds when the process is out of control. In this study, the function of HMI has been expanded to check the failure frequency rate, facility time operation rate, average time between failures, and average time between failures based on facility operation signals. For the injection molding industry, an HMI prototype including the extended function proposed in this study was implemented. This is expected to provide a foundation for SMEs that do not have sufficient IT capabilities to advance to the middle level of smart factories without making large investments.
With the current global need for eco-friendly energies, the large scale use of Electric Vehicles (EVs) is predicted. However, the need to frequently charge EVs to an electrical power system involves risks such as rapid increase of demand power. Therefore, in this paper, we propose a practical smart EV charging scheme considering a Time-of-Use (ToU) price to prevent the rapid increase of demand power and provide load leveling function. For a more practical analysis, we conduct simulations based on the actual distribution system and driving patterns in the Republic of Korea. Results show that the proposed method provides a proper load leveling function while preventing a rapid increase of demand power of the system.
In this study, a function that informs the trash can users about daily collectable trash types and the visiting schedule of collection trucks with an application-based push alarms is proposed along with other function that lets the user to receive the information regarding the volume of trash cans located near his/her residence and monthly average trash volume once the user registers his/her personal information online. This functions are used for the UX design between smart trash can and users. The proposed system allows trash collection trucks to find the most efficient path from their current positions by finding out users' trash can volumes in advance. The UX design and the smart trash can system proposed in this study aim to improve the trash processing efficiency by allowing users to check the volume of their trash.
We consider $M_1,M_2/M/1$ retrial queues with two classes of customers in which the service rates depend on the total number or the customers served since the beginning of the current busy period. In the case that arriving customers are bloced due to the channel being busy, the class 1 customers are queued in the priority group and are served as soon as the channel is free, whereas the class 2 customers enter the retrical group in order to try service again after a random amount of time. For the first $N(N \geq 1)$ exceptional services model which is a special case of our model, we derive the joint generating function of the numbers of customers in the two groups. When N = 1 i.e., the first exceptional service model, we obtain the joint generating function explicitly and if the arrival rate of class 2 customers is 0, we show that the results for our model coincide with known results for the M/M/1 queues with smart machine.
Kwon, Seong Kyung;Hyun, Eugin;Lee, Jin-Hee;Lee, Jonghun;Son, Sang Hyuk
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.5
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pp.267-276
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2016
Human detection technologies are widely used in smart homes and autonomous vehicles. However, in order to detect human, autonomous vehicle researchers have used a high-resolution LIDAR and smart home researchers have applied a camera with a narrow detection range. In this paper, we propose a novel method using a low-cost and low-resolution LIDAR that can detect human fast and precisely without complex learning algorithm and additional devices. In other words, human can be distinguished from objects by using a new human characteristics function which is empirically extracted from the characteristics of a human. In addition, we verified the effectiveness of the proposed algorithm through a number of experiments.
A station is the place for the passenger who load the baggage or for bus, taxi, train to stop regularly. For example, bus stop which is installed on many areas for bus as a public transportation provides some space to the passenger who waits for getting on the bus. The bus stop built up recently carries on many kinds of function to make the passenger convenient different from the conventional simple bus stop. Smart station for Bimodal Tram combined with ITS(Intelligent Transportation System) technology has the advantages of both new and conventional stations. This paper has investigated the function and role of newly developed smart station which is able to be adaptive to the rapid variation of road station.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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