Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.731-733
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2016
The primary goal of the line tracer is to accurately and quickly detect the movement up to the target position given by the sensor juhaengseon. It has been used in applications in various fields such as the current unmanned transport vehicles, laser cutting machine, autonomous mobile robots and unmanned driving is possible, and is held annually at various universities in the competition field with the possibility of great progress, depending on the application. However, there arises a large difference in running performance, depending on the hardware design and control. In this paper, improving the characteristics of the tracer line and characters to design a PID controller is to apply the point on ways of improving the properties of the system.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.24
no.3
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pp.283-299
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2021
As the intelligent revolution triggered by digital technology, unmanned vehicles such as self-driving cars, robots, and drones appeared, which brought about innovative changes in the industry. Gyeonggi Local government has established both an ordinance and a basic plan regarding unmanned vehicles. It is time to prepare a data-based policy by understanding the current state of the unmanned vehicle industry in the province. As a result of the survey, the unmanned vehicle industry in Gyeonggi Province is 25% of the nationwide, and more than 88% is concentrated in the southern part of Gyeonggi Province. The land sector such as the robot and autonomous vehicles are focused on 71.4% and the aviation sector such as drones are 26.7%. However, unmanned vehicle companies in Gyeonggi-do are mostly small-sized businesses with less than 10 years of experience and are in the stage of introduction and growth level. They have a plan to improve technology through continuous R&D by hiring human resources. Therefore, Gyeonggi-do needs to consider policy support for sustainable growth of start-up and small enterprises and for fostering professional manpower and technical skills as well as for establishing an unmanned vehicle industry network to create, share, and spread knowledge.
The 4th industrial revolution refers to the next-generation industrial revolution led by information and communication technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), robot technology, drones, autonomous driving and virtual reality (VR) and it also has made a significant impact on the development of the advertising industry. However, the world is rapidly changing to a non-contact, non-face-to-face living environment to prevent the spread of COVID 19. Accordingly, the role of the 4th industrial revolution and advertising is changing. Therefore, in this study, text analysis was performed using Big Kinds to examine the 4th industrial revolution and changes in advertising before and after COVID 19. Comparisons were made between 2019 before COVID 19 and 2020 after COVID 19. Main topics and documents were classified through LDA topic model analysis and Word2vec, a deep learning technique. As the result of the study showed that before COVID 19, policies, contents, AI, etc. appeared, but after COVID 19, the field gradually expanded to finance, advertising, and delivery services utilizing data. Further, education appeared as an important issue. In addition, if the use of advertising related to the 4th industrial revolution technology was mainstream before COVID 19, keywords such as participation, cooperation, and daily necessities, were more actively used for education on advanced technology, while talent cultivation appeared prominently. Thus, these research results are meaningful in suggesting a multifaceted strategy that can be applied theoretically and practically, while suggesting the future direction of advertising in the 4th industrial revolution after COVID 19.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.729-735
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2021
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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