이 연구는 고령화 시대에 실버 인구가 급증하는 4차산업 시대에 따라 새롭게 생기는 지식과 정보활용 능력을 ICT 교육 효과로 인해 실버세대들의 IOT 생활 적응에 미치는 영향에 따른 초점을 두고 분석하여 바림직한 교육 방향을 모색 하는데 목적을 둔다. 문헌연구 및 설문조사로 실제 실버 정보화교육 대상자로 분석한 결과 대체로 정보화 교육은 실버 세대들의 전 삶의 질 향상 및 실제 IOT 기반의 웹 모바일 사용에도 긍정적 효과를 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 정보화 교육의 기간에 따라 역량에 차이를 두고 있었으며, 전 직업 및 학력 등 다양한 기준에 따른 세분화와 이에 따른 4차 산업시대에 맞춤형 교육의 제공 및 실 삶의 질, 후 취업의 ICT 교육의 바람직한 방향에도 개괄적인 논의 및 과정 제시를 병행 한다.
교량은 중요한 교통 인프라지만 다양한 환경적 요인과 지속적인 교통 부하로 손상 및 균열을 겪게 되며, 이러한 요인들은 교량의 노후화를 가속화시킨다. 현재 건설한 지 오래된 교량이 많아지면서 안전성을 보장하고 노후화를 진단하기 위한 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이미 교량에서는 실시간 또는 주기적으로 교량의 상태를 모니터링하기 위해 구조물 건전도 모니터링(SHM) 기술이 활용되고 있다. 이 기술과 함께 인공지능과 사물인터넷 기술을 활용한 지능형 교량 모니터링 기술 개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 노후화된 교량의 유지관리를 위해 고속 푸리에 변환과 차원 축소 알고리즘을 활용한 교량 안전성을 예측 엣지 시스템 기법을 연구한다. 특히, 기존 연구와는 다르게 실제 교량에서 수집된 센서 데이터를 이용하여 데이터셋을 형성하고 교량의 안전성을 확인할 수 있는지 알아본다.
In the orthopedic field which firstly used zirconia as artificial joints, researchers had studied the reasons for collapsing zirconia used as restorative material by accumulated inner cracks in several years and they found out Low Temperature Degradation is one of the reasons. In the dentistry field, it has not been too long since they used zirconia as the cores of all-ceramic restoration; however, the study is needed as prophylactic measure against Low Temperature Degradation which can be caused by saliva wetting the mouth all the time and frictional forces such as bite pressure and masticatory pressure. Artificial aging by autoclaving is used because there are difficulties of testing in the patient's mouth. To study the changes in the material properties, the flexural strength of dental zirconia ceramic is measured before and after the test. The following are the result of the test. 1) The zirconia blocks in the autoclaves at $130^{\circ}C$ and $200^{\circ}C$ are phase-shifted tetragonal to monoclinic by Low Temperature Degradation. 2)The non-autoclaved specimens have the average fractural strength of 1346.4MPa, the specimens autoclaved at $130^{\circ}C$ have 1226.4Mpa and the specimens autoclaved at $200^{\circ}C$ have 1024.1MPa. The tests show that as the temperature increases, the flexural strength tend to decrease and the differences are noticeable(p<0.001). 3)Through the Duncan's post-hoc test, the differences in flexural strength of the 3 groups were listed in order of strength like normal temperature>at $130^{\circ}C$ autoclave low temperature degradation> at $200^{\circ}C$ autoclave low temperature degradation.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.215-221
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2020
The paradigm of agriculture is also changing to address the problem of food shortages due to the increase of the world population, climate conditions that are increasingly subtropical, and labor shortages in rural areas due to aging population. With the development of Information Communication Technology (ICT), our daily lives are changing rapidly and heralds a major change in agricultural management. In a hyper-connected society, the introduction of high-tech into traditional Agriculture of the past is absolutely necessary. In the development process of Agriculture, the first generation produced by hand, the second generation applied mechanization, and the third generation introduced automation. The fourth generation is the current ICT operation and the fifth generation is artificial intelligence. This paper investigated Smart Farm that increases productivity through convergence of Agriculture and ICT, such as smart greenhouse, smart orchard and smart Livestock. With the development of sustainable food production methods in full swing to meet growing food demand, Smart Farming is emerging as the solution. In overseas cases, the Netherlands Smart Farm, the world's second-largest exporter of agricultural products, was surveyed. Agricultural automation using Smart Farms allows producers to harvest agricultural products in an accurate and predictable manner. It is time for the development of technology in Agriculture, which benchmarked cases of excellence abroad. Because ICT requires an understanding of Internet of Things (IoT), big data and artificial intelligence as predicting the future, we want to address the status of theory and actual Agriculture and propose future development measures. We hope that the study of the paper will solve the growing food problem of the world population and help the high productivity of Agriculture and smart strategies of sustainable Agriculture.
High-resolution satellite images are used in the fields of mapping, natural disaster forecasting, agriculture, ocean-based industries, infrastructure, and environment, and there is a progressive increase in the development and demand for the applications of high-resolution satellite images. Users of the satellite images desire accurate quality of the provided satellite images. Moreover, the distinguishability of each image captured by an actual satellite varies according to the atmospheric environment and solar angle at the captured region, the satellite velocity and capture angle, and the system noise. Hence , NIIRS must be measured for all captured images. There is a significant deficiency in professional human resources and time resources available to measure the NIIRS of few hundred images that are transmitted daily. Currently, NIIRS is measured every few months or even few years to assess the aging of the satellite as well as to verify and calibrate it [3]. Therefore, we develop an algorithm that can measure the national image interpretability rating scales (NIIRS) of a typical satellite image rather than an artificial target satellite image, in order to automatically assess its quality. In this study, the criteria for automatic edge region extraction are derived based on the previous works on manual edge region extraction [4][5], and consequently, we propose an algorithm that can extract the edge region. Moreover, RER and H are calculated from the extracted edge region for automatic edge region extraction. The average NIIRS value was measured to be 3.6342±0.15321 (2 standard deviations) from the automatic measurement experiment on a typical satellite image, which is similar to the result extracted from the artificial target.
In this paper, It is tested by spraying the spoiled liquids on the materials to prove the process of tracking under the various environments. Our experiments ware examined by setting the materials in the spray chamber, and by spraying the distilled water(DW), the city water(CW), the underground water(UW), the artificial acid rain(AR) and the salt water(SW) in applied voltage 3-6[KV]. As the result, the time of tracking breakdown became shorter in the order of DW < CW < UW < AR < SW. XLPE was eroded and its anti-bracking property was very strong, but that of PVC sheath was week. Especially it was confirmed that spraying by AR and SW on the PVC sheath had a serious effect on the lifetime of cable by the tracking breakdown.
The relationship between the precipitation of secondary phase and the thermal properties of Al-4.5%Cu alloy (in wt.%) after various heat treatments has been studied. Solid solution treatment of alloy was performed at 808 K for 6 hours, followed by warm water quenching; then, the samples were aged in air at 473 K for different times. The thermal diffusivity of the Al-4.5%Cu alloy changed with the heat treatment conditions of the alloy at temperatures below 523 K. The as-quenched specimen had the lowest thermal diffusivity, and as the artificial aging time increased, the thermal diffusivity of the specimen increased in the temperature range between 298 and 523 K. For the specimen aged for five hours, the thermal conductivity was 12% higher than that of the as-quenched specimens at 298 K. It is confirmed that the thermal diffusivity and thermal conductivity of the Al-4.5%Cu alloy significantly depend on their thermal history at temperatures below 523 K. The precipitation and dissolution of the Al2Cu phase were confirmed via DSC for the alloys, and the formation of coefficient of thermal expansion peaks in TMA was caused by precipitation. The precipitation of supersaturated solid solution of Al-4.5%Cu alloys had an additional linear expansion of ≈ 0.05 % at 643 K during thermal expansion measurement.
For the safe and reliable operation of lithium-ion batteries in electric vehicles or energy storage systems, having accurate information of the battery, such as the state of charge (SOC), is essential. Many different techniques of battery SOC estimation have been developed, such as the Kalman filter. However, when this filter is applied to multiple batteries, it has difficulty maintaining the accuracy of the estimation over all cells owing to the difference in parameter values of each cell. The difference in the parameter of each cell may increase as the operation time accumulates due to aging. In this paper, a novel deep neural network (DNN)-based SOC estimation method for multi-cell application is proposed. In the proposed method, DNN is implemented to determine the nonlinear relationships of the voltage and current at different SOCs and temperatures. In the training, the voltage and current data obtained at different temperatures during charge/discharge cycles are used. After the comprehensive training with the data obtained from the cycle test with a cell, the resulting algorithm is applied to estimate the SOC of other cells. Experimental results show that the mean absolute error of the estimation is 1.213% at 25℃ with the proposed DNN-based SOC estimation method.
매년 고령화 사회로 인해 욕창환자가 증가하고 있으며 COVID-19의 팬데믹 상황으로 간호인의 업무 부하로 욕창 관리의 중요성이 대두되고 있다. 욕창은 부동자세로 인해 궤양이 생기는 질병으로 간호인이 주기적으로 체위변경을 해줘야 하기에 간호 부담이 큰 질병이다. 이에 본 연구에서는 인공지능이 욕창 유발 위험을 검출하고 호발 현황을 실시간 모니터링 해줌으로써 간호인의 업무 부담을 줄일 수 있는 시스템을 제시한다. 본 시스템을 통하여 간호인의 욕창 간호의 어려움을 해소시켜 간호 업무의 증대할수 있을 것이다.
최근 IT 기술의 급속한 발전과, 인구노령화에 따른 노동력 부족에 대한 다양한 방안들이 나타난다. 축산업에서도 인공지능 기술을 활용하여 관리하는 시스템들이 늘어나고 있다. 제안하는 메타버스 기반의 스마트 축사 시스템은 디지털 가상 세계와 첨단 농업 기술의 결합으로 구성된 시스템이다. 이 시스템을 통해, 특별한 상황에서는 농부들은 축사에 직접 방문하지 않고도 동물의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 센서와 카메라를 통해 수집된 데이터를 분석하여 보다 효율적인 농업 경영이 가능하다. 추가적으로, 원격 제어 기능을 통해 축사 환경의 조절이 가능하며, 이는 노동력 절감과 축산업의 활성화에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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