With the development of information and communication technology and the increasing use of smart devices, universities are using an electronic attendance-absence management system using smart devices to facilitate efficient attendance management. Currently, the electronic attendance-absence management system has the disadvantage of causing an error in attendance when the Wi-Fi connection is not well established because the student's smartphone independently conducts electronic attendance, and it is difficult to manage attendance because the real-time push message transmission function is excluded. In this paper, we propose an electronic attendance-absence management system to prevent irregular attendance, provide real-time attendance results, and solve delays in attendance processing due to Wi-Fi connection problems. The proposed system can prevent delays in attendance processing as a result of irregular attendance because the instructor's smartphone processes proposed system using the Bluetooth communication function of the instructor's smartphone and the students' smartphone. In addition, it has the advantage of being able to notice management result in real time with the push message server.
Han, Seong-Il;Lee, Dae-Sik;Han, Ji-Hwan;Shin, Han Jae
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.4
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pp.257-270
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2022
In this paper, we design a smart factory risk improvement system and risk improvement method using AI edge devices. The smart factory risk improvement system collects, analyzes, prevents, and promptly responds to the worker's work performance process in the smart factory using AI edge devices, and can reduce the risk that may occur during work with improving the defect rate when workers perfom jobs. In particular, based on worker image information, worker biometric information, equipment operation information, and quality information of manufactured products, it is possible to set an abnormal risk condition, and it is possible to improve the risk so that the work is efficient and for the accurate performance. In addition, all data collected from cameras and IoT sensors inside the smart factory are processed by the AI edge device instead of all data being sent to the cloud, and only necessary data can be transmitted to the cloud, so the processing speed is fast and it has the advantage that security problems are low. Additionally, the use of AI edge devices has the advantage of reducing of data communication costs and the costs of data transmission bandwidth acquisition due to decrease of the amount of data transmission to the cloud.
Smart device appeared as IT technology develops and it caused the proliferation of digital contents. It is because that App technology supports to install and use the contents in the smart device easily. App is developed by the creativity and the programming skill and the commercial value is generated in the process of development. In this paper, we taught how to develop APP to elementary school students by Android App Inventor program and observed the changes of their thinking through reflection-note which describes thinking of them. This research was carried out for 28 elementary school students, 5th and 6th grade. We found the attitude that students try to solve problem actively with the high interest. They enjoy showing developed App to others easily and quickly, which is the characteristic of smart devices. We also found a phenomenon that the students consider commercial value.
Applying evolved IT technology to increase the satisfaction of the consumer is a typical feature of the rapidly transformed service industry. Smart devices have taken a place as the mainstream of major media, moreover, IT service strategies utilizing smart devices have been constantly developed. Location recognition method of users has been proposed as one of the significant features to the IT service industry. The long-term care home services can be one example of user location recognition methods that real time computerization of service record utilize an attached tag to home of pensioners with RFID reader or an NFC function of mobile when a home carer provides service. And, the Homecare Electronics Management System (HEMS) and the various location recognition methods will be discussed to improve effectiveness of services. In this paper, we propose a home applicable electronic management system which insurer, home care service facilities, home cares, pensioners and guardians which enables to simultaneously check service records based on the improved system by use of iBeacon.
Radiofrequency(RF) signal is a key medium to the most of the present wireless communication devices including RF identification devices(RFID) and smart sensors. However, the most critical barrier to overcome in RFID application is in the failure rate in detection. The most notable improvement in the detection was from the introduction of EPC Class1 Gen2 protocol, but the fundamental problems in the physical properties of the RF signal drew less attention. In this work, we focused on the physical properties of the RF signal in order to understand the failure rate by noting the existence of the ground planes and noise sources in the real environment. By using the mathematical computation software, Maple, we simulated the distribution of the electromagnetic field from a dipole antenna when ground planes exist. Calculations showed that the dark area can be formed by interference. We also constructed a test system to measure the failure rate in the detection of a RFID transponder. The test system was composed of a fixed RFID reader and an EPC Class1 Gen2 transponder which was attached to a scanner to sweep in the x-y plane. Labview software was used to control the x-y scanner and to acquire data. Tests in the laboratory environment showed that the dark area can be as much as 43 %. One who wants to use RFID and smart sensors should carefully consider the extent of the dark area.
The application of deep neural networks (DNNs) to connect the world with cyber physical systems (CPSs) has attracted much attention. However, DNNs require a large amount of memory and computational cost, which hinders their use in the relatively low-end smart devices that are widely used in CPSs. In this paper, we aim to determine whether DNNs can be efficiently deployed and operated in low-end smart devices. To do this, we develop a method to reduce the memory requirement of DNNs and increase the inference speed, while maintaining the performance (for example, accuracy) close to the original level. The parameters of DNNs are decomposed using a hybrid of canonical polyadic-singular value decomposition, approximated using a tensor power method, and fine-tuned by performing iterative one-shot hybrid fine-tuning to recover from a decreased accuracy. In this study, we evaluate our method on frequently used networks. We also present results from extensive experiments on the effects of several fine-tuning methods, the importance of iterative fine-tuning, and decomposition techniques. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by deploying compressed networks in smartphones.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.95-99
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2013
This study empirically analyzed between the use hours and the emotional intelligence of elementary school students and also, analyzed between the exercise time and the emotional intelligence of elementary school students. As a result of the regression analysis, the smart devices using time of elementary school students impact on the emotional intelligence of elementary school students. We also concluded there is no relationship between the exercise time and emotional intelligence of elementary school in the regression analysis. It seems that additional research is needed, existing studies and obtained different results for sports activities and emotional intelligence in the future.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2232-2239
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2016
IoT industry has been highlighted in the domestic and foreign country. Since most IoT systems operate separate servers in Internet to control IoT hardwares, there exists the possibility of security problems. Also, IoT systems in markets use their own hardware controllers and devices. As a result, there are many limitations in adding new sensors or devices and using applications to access hardware controllers. To solve these problems, we have developed a novel IoT hardware control system based on a mobile messenger. For the security, we have adopted a secure mobile messenger, Telegram, which has its own security protection. Also, it can improve the easy of the usage without any installation of specific applications. For the enhancement of the system accessibility, the proposed IoT system supports various network protocols. As a result, there are many possibility to include various functions in the system. Finally, our IoT system can analyze the collected information from sensors to provide useful information to the users. Through the experiment, we show that the proposed IoT system can perform well.
Altayeva, Aigerim Bakatkaliyevna;Omarov, Batyrkhan Sultanovich;Cho, Young Im
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.254-261
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2016
The present research paper is devoted to solving an urgent problem, i.e., the energy saving and energy efficiency of buildings. A rapid settlement method and experimental control of the energy conservation based on the specific characteristics of the thermal energy consumption for the heating and ventilation of the buildings, and as well as the rapid development of wireless sensor networks, can be used in a variety of monitoring parameters in our daily lives. Today's world has become quite advanced with smart appliances and devices such as laptops, tablets, TVs, and smartphones with various functions, and their use has increased significantly in our day-to-day lives. In this case, the most important role is played by a wireless sensor network with its development and use in heterogeneous areas and in several different contexts. The fields of home automation, process management, and health management systems make extensive use of wireless sensor networks. In this paper, we explore the main factors of the microclimate in an indoor environment. We control the temperature humidity, and other factors remotely using sensors and Internet-of-Things technologies.
Big data processing is a broad term for processing data sets so large or complex that traditional data processing applications are inadequate. Widespread use of smart devices results in a huge impact on the way we process data. Many organizations are contemplating how to incorporate or integrate those devices into their enterprise data systems. We have proposed a way to process big data by way of integrating Raspberry Pi into a Hadoop cluster as a computational grid. We have then shown the efficiency through several experiments and the ease of scaling of the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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