Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.549-551
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2016
In this paper, With the development of modern science and technology are Sheds to stay indoors rather than outdoors space it increased significantly compared to the past. And a wide variety of research about outdoor air quality until recently, efforts are underway but the issue of air quality in the room is the fact that all considered relatively lightly. As the contamination of the room air is polluted, unlike the natural environment, a large outdoor air dilution rate, the dilution rate is very low, once the contaminated air continuously circulating exerts a very bad influence on the health of people staying in the room. In this study, movement characteristics of the person living in a room, the air measuring device for the study of the active indoor environmental control system reflects the life form to measure the quality of the measured air in real time for transmitting the information to the user of the smart devices, alarm bot It was implemented and operational applications.
The use of drone-bots is demanded in times regarding the reduction of military force, the spread of the life-oriented thought, and the use of innovative technology in the defense through the fourth industrial revolution. Especially, the drone's surveillance and reconnaissance are expected to play a big role in the future battlefield. However, there are not many cases in which the concept of operation is studied scientifically. In this study, We propose search algorithms for reconnaissance drone through simulation analysis. In the simulation, the drone and target move linearly in continuous space, and the target is moving adopting the Random-walk concept to reflect the uncertainty of the battlefield. The research investigates the effectiveness of existing search methods such as Parallel and Spiral Search. We analyze the probabilistic analysis for detector radius and the speed on the detection probability. In particular, the new detection algorithms those can be used when an enemy moves toward a specific goal, PS (Probability Search) and HS (Hamiltonian Search), are introduced. The results of this study will have applicability on planning the path for the reconnaissance operations using drone-bots.
Text classification is one of the text mining technologies that classifies a given textual document into its appropriate categories and is used in various fields such as spam email detection, news classification, question answering, emotional analysis, and chat bot. In general, the text classification system utilizes machine learning algorithms, and among a number of algorithms, naïve Bayes and support vector machine, which are suitable for text data, are known to have reasonable performance. Recently, with the development of deep learning technology, several researches on applying deep neural networks such as recurrent neural networks (RNN) and convolutional neural networks (CNN) have been introduced to improve the performance of text classification system. However, the current text classification techniques have not yet reached the perfect level of text classification. This paper focuses on the fact that the text data is expressed as a vector only with the word dimensions, which impairs the semantic information inherent in the text, and proposes a neural network architecture based upon the semantic tensor space model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.29-34
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2021
With the advent of the 4th industrial revolution era, IT technology is creating new services that have not existed by converging with various existing industries and fields. In particular, in the field of artificial intelligence, chatbots and the latest technologies have developed dramatically with the development of natural language processing technology, and various business processes are processed through chatbots. This study is a study on a system that provides a close answer to the question the user wants to find by creating a structural form for legal inquiries through Slot Filling-based chatbot technology, and inputting a predetermined type of question. Using the proposal system, it is possible to construct question-and-answer data in a more structured form of legal information, which is unstructured data in text form. In addition, by managing the accumulated Q&A data through a big data storage system such as Apache Hive and recycling the data for learning, the reliability of the response can be expected to continuously improve.
The worldwide focus on reducing the emissions, fuel and lubricant consumption in T-GDI engines is leading engineers to consider the crankcase ventilation and oil mist separation system as an important means of control. In today's passenger cars, the oil mist separation systems mainly use the inertia effect (e.g. labyrinth, cyclone etc.). Therefore, this study has investigated high efficiency cylinder head-integrated oil-mist separator by using a compact multi-impactor type oil mist separator system to ensure adequate oil mist separation performance. For this purpose, engine dynamometer testing with oil particle efficiency measurement equipment and 3D two-phase flow simulation have been performed for various engine operating conditions. Tests with an actual engine on a dynamometer showed oil aerosol particle size distributions varied depending on operating conditions. For instance, high rpm and load increases bot only blow-by gases but the amount of small size oil droplets. Submicron-sized particles (less than 0.5 ㎛) were also observed. It is also found that the impactor type separator is able to separate nearly no droplets of diameter lower than 3 ㎛. CFD results showed that the complex aerodynamics processes that lead to strong impingement and break-up can strip out large droplets and generate more small size droplets.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.12
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pp.30-35
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2021
In this study, we developed an automatic module changer for agricultural implements for using in unmanned agricultural robots. An automatic module changer is attached by lowering from the top to bottom of the implements and fixing the four fastener bars attached to the implements in combination. The lift function was implemented using seesaw-type structures to keep the engagement point constant when the automatic module changer climbs and descends, and the switching function of the automatic module changer was implemented using the link device in the cam structure. We developed an algorithm to check the presence of attachment and opening/closing of the workpiece using limit switches and verified the performance through combination assessment and weight lift test to assess whether the combination was within the error range.
Currently, the Republic of Korea is facing the problem of a decrease in military service resources due to the demographic cliff, and is pursuing military restructuring and changes in the military force structure in order to respond to this. In this situation, the Army is pushing forward the deployment of a drone-bot combat system that will lead the future battlefield. The battlefield of the future will be changed into an integrated battlefield concept that combines command and control, surveillance and reconnaissance, and precision strike. According to these changes, unmanned combat system, including dronebots, will be widely applied to combat situations that are high risk and difficult for humans to perform in actual combat. In this paper, as one of the countermeasures to these changes, autonomous behavior software with a BDI architecture-based decision-making system was developed. The autonomous behavior software applied a framework structure to improve applicability to multiple models. Its function was verified in a PC-based environment by assuming that the target UAV is a battalion-level surveillance and reconnaissance UAV.
This research is devoted to study the effects of humidity and temperature on the bending behavior of functionally graded (FG) ceramic-metal porous plates resting on Pasternak elastic foundation using a quasi-3D hyperbolic shear deformation theory developed recently. The present plate theory with only four unknowns, takes into account both transverse shear and normal deformations and satisfies the zero traction boundary conditions on the surfaces of the functionally graded plate without using shear correction factors. Material properties of porous FG plate are defined by rule of the mixture with an additional term of porosity in the through-thickness direction. The governing differential equations are obtained using the "principle of virtual work". Analytically, the Navier method is used to solve the equations that govern a simply supported FG porous plate. The obtained results are checked by comparing the results determined for the perfect and imperfect FG plates with those available in the scientific literature. Effects due to material index, porosity factors, moisture and thermal loads, foundation rigidities, geometric ratios on the FG porous plate are all examined. Finally, this research will help us to design advanced functionally graded materials to ensure better durability and efficiency for hygro-thermal environments.
In the ASTM and ISRM, an uniaxial compressive strength(${\sigma}_{c}$) has been estimated to be 23(ASTM) or $20{\sim}25$(ISRM) times of point load strength index using a diametral test regardless of the rock rating or geological conditions. This paper presents a relationship between $I_{s}$ and ${\sigma}_{c}$ of a weak sedimentary rocks on Ulsan of the Kyung-Sang Basin in Korea. In the results of 291 for ${\sigma}_{c}$ test and 2310 for $I_{s}$ test from 77 spots, the predicted errors of ${\sigma}_{c}$ determined by strength ratio of ${\sigma}_{c}/I_{s}$ have been relatively less than those determined by linear regression analysis. And in case of weak sedimentary rocks such as mudstones, shales and sandstones, ${\sigma}_{c}$ should be lower than those suggested by ISRM and ASTM.
With the innovative development of ICT technology, hacking techniques of hackers are also evolving into sophisticated and intelligent hacking techniques. Threat detection research to counter these cyber threats was mainly conducted in a passive way through hacking damage investigation and analysis, but recently, the importance of cyber threat information collection and analysis is increasing. A bot-type automation program is a rather active method of extracting malicious code by visiting a website to collect threat information or detect threats. However, this method also has a limitation in that it cannot prevent hacking damage because it is a method to identify hacking damage because malicious code has already been distributed or after being hacked. Therefore, to overcome these limitations, we propose a model that detects actual threats by acquiring and analyzing threat information while identifying and managing cyber bases. This model is an active and proactive method of collecting threat information or detecting threats outside the boundary such as a firewall. We designed a model for detecting threats using cyber strongholds and validated them in the defense environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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