Recently, artificial intelligence (AI) technologies has been widely used in various fields such as finance, and distribution. Accordingly, Korea has also announced its AI R&D strategy for the realization of i-Korea 4.0 in May 2018. However, Korea's AI technology is inferior to major competitors such as the US, Canada, and Japan Therefore, in order to cope with the 4th industrial revolution, it is necessary to allocate AI R&D budgets efficiently through selection and concentration so as to gain competitive advantage under a limited budget. In this study, the importance of each AI technology was evaluated in multi-dimensional way through the questionnaire of expert group using the evaluation index derived from the literature review From the results of this study, we draw the following implication. In order to successfully establish the AI technology development strategies, it is necessary to prioritize the cognitive computing technology that has great market growth potential, ripple effect of technology development, and the urgency of technology development according to the principle of selection and concentration. To this end, it is necessary to find creative ideas, manage assessments, converge multidisciplinary systems and strengthen core competencies. In addition, since AI technology has a large impact on socioeconomic development, it is necessary to comprehensively grasp and manage scientific and technological regulations in order to systematically promote AI technology development.
기존의 에너지는 특정한 회사가 생산하여 소비자들에게 판매하는 시스템이었지만, 가까운 미래에는 생산자가 소비자가 되고, 소비자가 생산자가 되는 방식으로 변화될 것으로 예상한다. 최근 클라우드 시스템, 5G 네트워크 구축, 그리고 태양 에너지를 비롯한 에너지 재사용의 등장이 에너지 시장의 형태를 변화시키고 있다. 에너지를 공유하기 위해서는 다양한 에이전트 시스템, 에너지 네트워크, 그리고 시장을 형성하는 구조가 있다. 본 연구에서는 위의 3가지를 정의하고, 안전하고 공정한 에너지 시장을 위한 블록체인을 적용하여 안전한 에너지 트레이드 모델 (Secure Energy Model, SEM)을 이용한 전략을 제안하였다. 분석적 결과로 에너지 트레이드에 참여한 에너지 생산자와 소비자들 간의 신뢰성이 형성됨을 보여주었다.
With the rapid growth of high-tech, the development of cultural and creative industries has gradually become the focus of national industrial development. With the proposal of China's "Belt and Road" strategy, the role of cultural and creative industries in the provinces and cities along the "Belt and Road" in the entire international trade is becoming increasingly critical. It is necessary to explore solutions to improve the competitiveness of China's cultural and creative industries, factoring the surrounding cities of the "Belt and Road" as an example. Thus, this paper proposes the six-element diamond model based on innovation capability and government support to render a comprehensive evaluation of the competitiveness of the cultural and creative industries in the 31 provinces and cities across the country. The results show that the overall competitiveness of the 18 provinces and cities along the "Belt and Road" cultural and creative industries is weak. Focusing on the 18 provinces and cities along the "Belt and Road", using the linear regression measurement model quantitative analysis, the four types of influencing factors affecting the development of the competitiveness of cultural and creative industries along the "Belt and Road" were obtained. Finally, according to the four types of influence, the competitiveness improvement plan is proposed from the four aspects: government role, consumption preference, industrial innovation ability, and the introduction of high-quality talent.
It is well known that the model of nuclear reactors features natural nonlinearity, and variable parameters during power tracking operation. In this paper, a disturbance observer-based adaptive sliding mode control (DOB-ASMC) strategy is proposed for power tracking of the pressurized-water reactor (PWR) in the presence of lumped disturbances. The nuclear reactor model is firstly established based on point-reactor kinetics equations with six delayed neutron groups. Then, a new sliding mode disturbance observer is designed to estimate the lumped disturbance, and its stability is discussed. On the basis of the developed DOB, an adaptive sliding mode control scheme is proposed, which is a combination of backstepping technique and integral sliding mode control approach. In addition, an adaptive law is introduced to enhance the robustness of a PWR with disturbances. The asymptotic stability of the overall control system is verified by Lyapunov stability theory. Simulation results are provided to demonstrate that the proposed DOB-ASMC strategy has better power tracking performance than conventional sliding mode controller and PID control method as well as conventional backstepping controller.
This paper deals with a strategy of gain optimization for the kinematic control algorithm of a wire-driven surgical robot. The proposed controller consists of the closed-loop inverse kinematics with the back-calculation method. The closed-loop inverse kinematics has 18 PID control gains, and the back-calculation method has 6 gains. An efficient strategy is designed to optimize 18 values first and then the remaining 6 values. The optimal gain sets are searched under the step input with performance indices. In this gain optimization, the objective function is defined as the minimum value of signal-to-noise ratio of the performance indices for 6 DoF (Degree-of-Freedom) motion that is based on the Taguchi method, and the constraints are applied to obtain stable responses for each motion evenly. The gain sets obtained are verified by simulations using the test trajectories. In comparative results, the optimal gain value based on the performance index combined with ISE (integral of square error) and settling time showed the best control performance.
차량 환경의 통신에서 콘텐츠의 사전 캐싱은 사용자로부터 콘텐츠 서버까지의 지연시간을 감소시킬 수 있다. 하지만 어디에, 어느 량 만큼의 사전 캐싱을 해야하는 지에 대한 문제점은 아직도 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 차량의 이동 확률을 토대로 차량이 다음으로 이동하게 될 기지국 후보들에게 각각 최적화된 량만큼의 콘텐츠를 분산시켜 사전 캐싱하는 방안을 제시한다. 우선, 각 차량의 이동 확률은 Markov Chain을 이용하여 학습되었다. 그리고 분산하여 사전 캐싱할 콘텐츠의 량은 무선 환경을 기반으로 최적화되었다. NS-3를 기반으로 진행된 실험에서 제안방안은 기존 방안에 비하여 최소의 지연시간을 유지하며 트래픽을 가장 많이 절약한 결과가 도출되었다.
This study presents a stable start-up strategy for v/f scalar-controlled permanent magnet synchronous motors (PMSMs). The v/f-controlled PMSMs easily lose synchronism under low-speed conditions if an insufficient stator voltage is applied to the machine due to errors in measured motor parameters and inverter nonlinearity, such as inverter dead time and on-state voltage drop. The proposed method adopts the I/f control method to ensure a stable start at low speeds and then switches to the v/f control method at medium speeds. A smooth transition method from I/f control to v/f control is proposed to minimize the oscillation of the stator current and rotor speed during transition. Moreover, the stability of the I/f and v/f control methods is analyzed using a small-signal model. Simulation and experimental results are provided to verify the performance of the proposed control strategy.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권4호
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pp.21-36
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2020
E-commerce represents the acquisition and sale, or the transmission of funds or data through an electronic platform. E-commerce is a paradigm shift that influences marketers and customers to improve current market processes. The significant challenges in e-commerce are the accuracy and performance factors during a business transaction, which has been substantially enhanced using Cloud Computing Techniques (CCT). The growth of e-commerce management has been increased due to massive internet penetration, and particularly small and emerging companies are increasingly using this alternative as a differentiated business model. E-commerce has significant environmental impacts and highly utilized in today's market scenario. Further, the replacement has not been thoroughly explored. Current research has been carried out to describe the e-commerce scenario to analyze market trends. This study further discusses the essential variables to the performance of market models for e-commerce. For example, e-procurement of products/services, electronic supply chain management, e-distribution and selling support (supplier connections, e-fulfilment) and online e-auctions (transactional) can represent important e-commerce capabilities, which can contribute to marketing strategy implementation effectiveness, resulting in higher export performance.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권5호
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pp.69-80
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2020
Recently, luxury brands are selling their products to consumers using their own direct online channels. In the online channel, marketing strategy through storytelling is needed because consumers do not have enough product experience. Therefore, luxury brands are actively utilizing social media and delivering stories includes their birth and growth. Unlike mass media, social media communicates with consumers more quickly and frequently and delivers the story of brand naturally. This study classifies luxury brands into four groups based on story recognition of luxury brands and self-esteem, and analyzes and materializes each group of the propensities of luxury brand consumption. It also tries to draw strategic implications for effective SNS advertising by analyzing narrative transportation on SNS advertising, interests in videos, and the interests in story based on these typified groups of luxury consumption. The result of the analysis shows that there is a difference in consumption propensity among consumers who were classified into four groups according to story cognition of luxury brands and self-esteem. There is also a difference in the response to narrative images through SNSs, such as narrative transportation, interests in videos, and interests in brand stories.
A novel multistage approach is developed for structural model updating based on sensitivity ranking of the selected updating parameters. Modal energy-based sensitivities are formulated, and maximum-normalized indices are designed for sensitivity ranking. Based on the ranking strategy, a multistage approach is proposed, where these parameters to be corrected with similar sensitivity levels are updated simultaneously at the same stage, and the complete procedure continues sequentially at several stages, from large to small, according to the predefined levels of the updating parameters. At every single stage, a previously developed cross model cross mode (CMCM) method is used for structural model updating. The effectiveness and robustness of the multistage approach are investigated by implementing it on an offshore structure, and the performances are compared with non-multistage approach using numerical and experimental vibration information. These results demonstrate that the multistage approach is more effective for structural model updating of offshore platform structures even with limited information and measured noise. These findings serve as a preliminary strategy for structural model updating of an offshore platform in service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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