• 제목/요약/키워드: Campus Information

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AGV용 BLDC Motor Drive 개발에 대한 연구 (A Study on the Design of BLDC Motor Drive for AGV System)

  • 김대엽;윤현수;송준일;이재우;박태준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.285-287
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    • 2022
  • 4차 산업환경에서 스마트 팩토리는 자동 자재 관리 시스템(Automated Material Handling System, AMHS)의 사용이 증가되고 있으며, 이로 인한 자재 관리의 효율성이 중요시되고 있다. 자동 무인 운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)는 이러한 분야에 활용성이 높기 때문에 많은 연구와 발전이 이루어지고 있다[1]. 기존의 AGV System에 대한 연구들은 운영 방식 그리고 경로 유도 방식에 대한 연구가 집중되고 있어서, 실질적인 산업현장에서 요구하는 가격 절감에 대한 연구가 부족한 상황이다[2]. 따라서 본 논문에서는 AGV를 구동시키기 위해서 2개의 BLDC Motor를 하나의 DSP로 구현하는, 새로운 형태의 BLDC Motor 구동방식을 제안하고 실험으로 확인하였다.

수중 환경 정보 채집용 수중드론 개발 및 수중 로드뷰 인터페이스 환경 구축 개발 (Development of underwater drone for underwater envorment image acquisition and road view interface enviroment)

  • 전제희;조항덕;김태민;유지석;권영기;김지언
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.959-960
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    • 2023
  • 본 연구에서는 수중 환경 정보 수집과 수집된 환경 정보를 쉬운 인터페이스 환경 구축하고자 부력제어 방식의 수중 드론을 제작하고 수중 지형 지물의 로드뷰 제작 기법을 개발 수행한다.

유아 질식사 예방 AI 아기 모빌 (AI baby mobile to prevent infant suffocation deaths)

  • 정예훈;천지영;이정환;김동민;김도윤;김현돈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.992-993
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    • 2023
  • 본 논문은 유아 질식사 사고를 예방하고 유아의 안전을 증진하기 위해 인공 지능(AI)을 활용한 아기 모빌의 개발과 적용에 관한 연구를 제시한다. 유아 뒤집기로 인한 사고는 아기의 안전에 심각한 위험을 초래하며, 이러한 사고를 예방하기 위한 새로운 접근 방식으로 AI 기술을 도입하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 AI 기술을 이용한 아기 모빌의 설계, 개발, 및 효과적인 적용 방안을 논의하며, 이를 통해 유아의 안전을 강화하고 부모들에게 편의성을 제공하는 방안을 제안했다.

와병 환자를 위한 생체신호 기반 호출 간병 보조 로봇 (Biosignal-based Assistant Care Robot for Bedridden Patients)

  • 이정환;최바울;고동진;이조광;전세웅;김현돈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1018-1019
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    • 2023
  • 목 아래로 전신마비가 되어 간병인 없이는 일상적인 생활이 불편한 와병 환자들을 위하여 뇌파(EEG) 및 목의 근전도(EMG)와 같은 생체신호 기반의 인터페이스를 제안하였다. 이를 이용하여 환자의 이상 상태를 보호자에게 알릴 수 있고 환자의 제한적인 움직임이나 집중하는 것만으로도 간단한 서비스 등을 직접 로봇에게 명령을 내릴 수 있도록 구현하였다.

날씨 정보와 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 의류추천서비스 설계 및 구현 (Personalized Clothing Recommendation Service Using Weather Information and Big Data)

  • 최별규;김유성;김선열;홍기현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.37-40
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    • 2020
  • 날씨에 대한 인류의 관심은 인류 역사가 시작되면서 지금까지 예측하며 관심 영역인 만큼 인류에게 끼치는 영향이 크다. 초기 인류에게 있어서 의류는 생존을 위한 생존 도구에서 현재는 패션의 영역으로 자기를 표출하거나 자신에게 가장 어울리는 옷을 찾기 위한 욕구로 발전해 왔다. 따라서 본 논문에서는 날씨에 따른 개인의 체감온도와 해당 날씨에 가장 선호하는 의상을 분석하고, 예측하며 추천해주는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 지속적인 유지 관리를 통해 보완해 나간다면 날씨와 패션 분야에서 다양한 접목을 하는 등 기술발전을 할 것으로 기대된다.

Student Group Division Algorithm based on Multi-view Attribute Heterogeneous Information Network

  • Jia, Xibin;Lu, Zijia;Mi, Qing;An, Zhefeng;Li, Xiaoyong;Hong, Min
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권12호
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    • pp.3836-3854
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    • 2022
  • The student group division is benefit for universities to do the student management based on the group profile. With the widespread use of student smart cards on campus, especially where students living in campus residence halls, students' daily activities on campus are recorded with information such as smart card swiping time and location. Therefore, it is feasible to depict the students with the daily activity data and accordingly group students based on objective measuring from their campus behavior with some regular student attributions collected in the management system. However, it is challenge in feature representation due to diverse forms of the student data. To effectively and comprehensively represent students' behaviors for further student group division, we proposed to adopt activity data from student smart cards and student attributes as input data with taking account of activity and attribution relationship types from different perspective. Specially, we propose a novel student group division method based on a multi-view student attribute heterogeneous information network (MSA-HIN). The network nodes in our proposed MSA-HIN represent students with their multi-dimensional attribute information. Meanwhile, the edges are constructed to characterize student different relationships, such as co-major, co-occurrence, and co-borrowing books. Based on the MSA-HIN, embedded representations of students are learned and a deep graph cluster algorithm is applied to divide students into groups. Comparative experiments have been done on a real-life campus dataset collected from a university. The experimental results demonstrate that our method can effectively reveal the variability of student attributes and relationships and accordingly achieves the best clustering results for group division.

드론을 활용한 미세먼지 빅데이터 예측분석 (Predicting and Analyzing Big Data of Fine Dust Using Drone)

  • 김주희;이은지;이재민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.1195-1198
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    • 2017
  • 드론을 이용하여 손쉽게 미세먼지를 측정하고, 저장한 데이터를 클라우드 서버로 전송하여 미세먼지 농도 트렌드 분석 및 앞으로의 미세먼지 농도를 예측한다.

AWS 기반 AI 프레젠테이션 자동화 서비스 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of AI Presentation Automation Service Base on AWS)

  • 강태인;김주연;박가연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.943-944
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    • 2023
  • 본 프로젝트는 AWS 에서 제공되는 AI/ML 플랫폼과 LLM 모델을 기반으로 문서 및 텍스트와 ppt 를 자동 변환하는 서비스로, 실생활 및 업무에서 활용이 가능하며 별도 사용자 조작 없이 사용가능한 발표자료 및 대본 제작 도구를 통해 일의 효율성을 향상시키고자 한다.

대학 캠퍼스 교육기본시설 운용실태 분석기법에 관한 연구 - 경북 소재 C대학의 사례를 중심으로 - (A Study on the Analytical Technique for the Actual Conditions of Fundamental Facility for Education in University Campus - Focused on the Case of C University Campus in Gyeongbuk -)

  • 김치환
    • 교육녹색환경연구
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    • 제9권1호
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    • pp.41-51
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    • 2010
  • It is high level of management activity for the fixed property of building to operating spaces for education in university campus. Therefore, this study is focused on definition of the factors for analyzing the actual conditions of space operation and application of them to C university campus in Gyeongbuk in the aspect of infrastructure of university and efficiency of space operation. These analytical factors are the rate of lecture and experimentation room, the rate of theoretical and experimental subject in curriculum and unit area for infrastructure and the rate of use, turnover rate and occupation rate per lecture for space operation. If the analytical factors of space operation are systemized as program module for space operation, the space management system of university campus will be characterized on the foundation of university information system. And it will be able to support the decision making about space management. It needs to integrate various type of information and data of university to increase the efficiency of decision making.

특수목적용 모바일 앱의 성공요인에 관한 실증연구: A 대학교 모바일 캠퍼스 앱을 중심으로 (An Empirical Study on Success Factors of Special-Purpose Mobile Applications: Focusing on the Mobile Campus Application of A University)

  • 조우철;임재익;양성병
    • 지식경영연구
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    • 제15권3호
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    • pp.13-36
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    • 2014
  • Recently, with the increasing popularity of smartphones, mobile applications have been being used in various sectors. In these environments, some mobile applications are being made for special purposes. The mobile campus application is one exemplary type of such special-purpose mobile applications, which have unique characteristics that allow only designated users, belonging to a specific group, to access and use relevant knowledge. The aim of this study is to identify and investigate critical success factors of mobile campus applications based on the DeLone & McLean's information systems (IS) success model and to find unique characteristics of mobile campus applications, compared to general-purpose mobile applications. In order to empirically test our research model, 199 samples were collected from students who actually had experience of using the mobile campus application of A university at least once. The findings of the structural equation modeling using SmartPLS 2.0 confirmed the DeLone & McLean's IS success model, with the exception for relationships between service quality and user satisfaction/intention to use. Moreover, the moderating role of sense of belonging to school on the relationships between quality-related factors (i.e., information, system, and service qualities) and success-related factors (i.e., user satisfaction and intention to use) was examined.

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