선진국들은 위성개발을 위한 첨단기술의 개발 및 적용을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으며 실제 위성의 개발에도 직접적으로 적용하고 있다. 그러나 이러한 첨단 위성의 기술이전을 기피함에 따라 국내주도의 독자적인 차세대 위성의 개발이 필요하게 되었다. 국내에서도 우주개발 중장기계획에 따라 지구관측위성, 통신위성, 기상위성 등 다양한 위성개발이 추진되고 있으나, 새로운 위성의 설계, 제작, 조립 및 시험, 검증에는 많은 시설 및 장비가 필요하며 오랜 개발기간과 많은 예산이 소요된다. 이를 해결하기 위해 새로운 위성의 개발 시 선진국에서는 범용위성 개발 테스트베드를 제작하여 사전에 위성시스템을 모델링 및 검증함으로써 개발기간의 최적화, 개발예산의 최소화, 신기술의 적용 등에 활용하고 있는 추세이다. 국내의 경우, 현재 위성의 지상관제와 운용요원의 교육을 위해 위성시뮬레이터를 제작하여 활용하는 단계이며, 새로운 위성 개발을 위한 위성전자전산시스템 개발검증장비 및 활용기술에 대한 기반기술 확보를 위한 연구가 진행 중이다. 향후 다양한 위성임무에 대응한 위성의 개발기간 단축 및 비용절감과 첨단 위성전자시스템 및 부품기술의 사전 검증을 위해 위성전자전산시스템 개발검증장비에 대한 기반기술 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 해외 위성선진국에서의 위성전자전산시스템 기술에 대해 살펴보고 현재까지 진행된 차세대 위성개발을 위한 위성시스템 개발검증장비의 설계에 대해 알아보고자 한다.
Small and medium-sized Korean companies are currently changing their industrial structure faster than in the past due to various environmental factors (such as securing competitiveness and developing excellent products). In particular, the importance of collecting and utilizing data produced in smart factory environments is increasing as diverse devices related to artificial intelligence are put into manufacturing sites. This paper proposes an artificial intelligence-based smart factory model to improve the process of products produced at the manufacturing site with the recent smart factory. The proposed model aims to ensure the increasingly competitive manufacturing environment and minimize production costs. The proposed model is managed by considering not only information on products produced at the site of smart factory based on artificial intelligence, but also labour force consumed in the production of products, working hours and operating plant machinery. In addition, data produced in the proposed model can be linked with similar companies and share information, enabling strategic cooperation between enterprises in manufacturing site operations.
Recently, in the industrial field, various studies are being conducted on converging IIoT devices that combine low-power processes and network cards into industrial sites to improve production efficiency and reduce costs. In this paper, we propose a processing model that can efficiently manage products produced by attaching IIoT sensor information to infrastructure built in industrial sites. The proposed model creates production data using IIoT data collection, preprocessing, characteristic generation, and labels to detect abnormally processed sensing information in real time by checking sensing information of products produced by IIoT at regular intervals. In particular, the proposed model can easily process IIoT data by performing tracking and monitoring so that product information produced in industrial sites can be processed in real time. In addition, since the proposed model is operated based on the existing production environment, the connection with the existing system is smooth.
Due to the lack of attendance management system, the training conducted by each existing institution was handwritten at the site and managed in writing about the attendance of participants. It not only takes a lot of manpower and time to store and search, but also has a lot of difficulty in storing. In this paper, we design and implement an integrated smart attendance management system using barcodes. Through this, the attendance system of training applicants is developed, security related to attendance is strengthened, and training attendance data is computerized and collected. In addition, standards for necessary data are selected so that each institution can efficiently manage and utilize training information data. The proposed system can add various institutions in a single construction, making it easy to expand institutional management and can expect additional cost reduction effects. In addition, it is expected that the quality of education will be improved by increasing the convenience of training managers who use the management system provided and controlling/managing attendance data of users.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.437-446
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2017
70 percent of Korea's territory is covered with mountains, whose difficult conditions can cause damage to facilities. Recently, the demand for facilities related to outdoor activities including monorails has been on the rise, and such facilities are much more likely to become damaged. For this reason, a monitoring system applying IoT to mountainous areas was developed and its applicability is evaluated in this study. The current status of the existing mountainous facilities and monitoring systems were reviewed, and the current wired monitoring technology was analyzed. A scenario for IoT-based monitoring was developed, and then sensor nodes were developed, which include an RF-communication module and interface, power-supply and solar-cell. A testbed was set up at K University. The same data was collected by the wireless system as had been collected by the wired one. The study findings are as follows. Firstly, by using the wireless system, it is estimated that the construction duration can be reduced by about 25 percent, while the construction costs can be reduced by about 3~52 percent. Secondly, the safety of the construction workers can be improved by making the working conditions less dangerous, such as by eliminating the need to transport cables.
Park, Ji-Hun;Hwang, Seung-Yeon;Yun, Bum-Sik;Choe, Su-Gil;Lee, Don-Hee;Kim, Jeong-Joon;Moon, Jin-Yong;Park, Kyung-won
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.3
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pp.163-170
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2020
With the development of information and communication technologies, the growing volume of data is increasing exponentially, raising interest in big data. As technologies related to big data have developed, big data is being collected, stored, processed, analyzed, and utilized in many fields. Big data analytics in the health care sector, in particular, is receiving much attention because they can also have a huge social and economic impact. It is predicted that it will be able to use Big Data technology to analyze patients' diagnostic data and reduce the amount of money that is spent on simple hospital care. Therefore, in this thesis, patient data is analyzed to present to patients who are unable to go to the hospital or caregivers who do not have medical expertise with close care guidelines. First, the collected patient data is stored in HDFS and the data is processed and classified using R, a big data processing and analysis tool, in the Hadoop environment. Visualize to a web server using R Shiny, which is used to implement various functions of R on the web.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.503-510
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2006
Readout circuit is to convert signal occurred in a defector into suitable signal for image signal processing. In general, it has to possess functions of impedance matching with perception element, amplification, noise reduction and cell selection. It also should satisfies conditions of low-power, low-noise, linearity, uniformity, dynamic range, excellent frequency-response characteristic, and so on. The technical issues in developing image processing equipment for focal plane way (FPA) can be categorized as follow: First, ultraviolet (UV) my detector material and fine processing technology. Second, ReadOut IC (ROIC) design technology to process electric signal from detector. Last, package technology for hybrid bonding between detector and ROIC. ROIC enables intelligence and multi-function of image equipment. It is a core component for high value added commercialization ultimately. Especially, in development of high-resolution image equipment ROIC, it is necessary that high-integrated and low-power circuit design technology satisfied with design specifications such as detector characteristic, signal dynamic range, readout rate, noise characteristic, ceil pitch, power consumption and so on. In this paper, we implemented a $8\times8$ FPA prototype ROIC for reduction of period and cost. We tested unit block and overall functions of designed $8\times8$ FPA ROIC. Also, we manufactured ROIC control and image boards, and then were able to verify operation of ROIC by confirming detected image from PC's monitor through UART(Universal Asynchronous Receiver Transmitter) communication.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.12
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pp.2641-2646
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2009
The more growing on home automation system at automatic control, the more efficiency required for energy consumption and for recycling energy in near future. Heating is essential in general apartment. Heating method is two types in apartment. One uses electricity, and other one uses warm water. If use electricity, is not efficient by rise of electric charges. But, It can reduce much in expense aspect, if use warm water. When use warm water, temperature of warm water is not equal from all pipe parts. Therefore, indoor tempera can be unequal with set point. Solution of these problems is as following. Temperature sensor in warm water attach pipe. The measured temperature transmits by real time. Temperature of warm water controls in receiver side. In this paper, we propose an automatic temperature transmission system for the heating pipe at home, that is a low-power based, and supply the energy source from a small AC motor resided in bottom cement mortal. The proposed system is used in power mechanism from a collision process of water-jet using propeller water-difference and also designed a CPU module by Atmega8 at ATMEL co., Inc. and a communication module by CC1020 at Chipcon co., Inc.
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.
Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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