• Title/Summary/Keyword: 전자비임

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App-based Pet Obesity Management Feeding System (앱 기반 애완동물 비만 관리 급식 시스템)

  • Min-Seok Choi;Chan-Wook Choi;Sun-Ho Song;Jun-Kyo Oh;Young-Oh Han
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.19 no.1
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    • pp.275-282
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    • 2024
  • This paper proposes an app-based feeder that performs functions such as distributing food and measuring exercise amount and a wearable collar that measures activity level to manage pet obesity in modern society where the obesity rate of pets is increasing. The wearable collar measures the pet's activity level and suggests the appropriate amount of food based on the average daily activity level. We studied an app-based pet feeding system that can provide the appropriate amount of feed per day through an app to enable obesity management even in unexpected situations.

국소 비선형 근사를 이용한 전자탐사 3차원 모델링 및 역산

  • 조성준;송윤호;서정희;정승환
    • Proceedings of the KSEEG Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.198-200
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    • 2002
  • 경제적이며 정확한 3차원 전자탐사 모델링을 위해 위해 Habashy et al. (1993)에 의해 제안된 국소 비선형 근사(localized nonlinear approximation)를 이용하여 전자탐사 모델링 알고리듬을 개발하였다. 전자탐사 수치모델링시 많은 계산시간 및 기억용량을 필요로 하는 Green 텐서 적분을 정확하고 빠르게 계산하기 위해, 단일 미소체를 이용한 공간파수 영역에서의 Green 텐서 적분 알고리듬을 제안하였다. 더욱이 Green 텐서의 송수신 방향 및 상반성을 고려하여 각각의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분을 한 개의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분 값으로 구하게 하므로 매우 적은 기억용량 만으로 Green 텐서 적분 행렬을 구성할 수 있어, 역산법에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 수치 모델링 알고리듬을 기본으로 하여 평활화 제한을 가한 최소자승 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 역산 알고리듬을 지표 전자탐사 및 시추공-지표 전자탐사 등에 적용하여 PC에서도 빠르게 3차원 전자탐사 역산이 수행됨을 보였다.

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Fast Detection of Abnormal Data in IIoT with Segmented Linear Regression (분할 선형 회귀 분선을 통한 IIoT의 빠른 비정상 데이터 탐지)

  • Lee, Tae-Ho;Kim, Min-Woo;Lee, Byung-Jun;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.101-102
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    • 2019
  • 산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

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