Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.21
no.6
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pp.285-299
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2018
Recently much attention in building smart factory has been dramatically increased. Despite the growing interest in smart factory, few practical guidelines exist how to successfully build smart factory. The purpose of this study is to postulate and develop a road map for building successful smart factory. To enhance mundane realism, we design the road map through University-Industry research collaboration. Specifically, drawing analysis of University-Industry research collaboration, we design a prototype and detailed road map or building successful smart factory. Moreover, we apply the road map into actual smart factory development. By doing so, we successfully prove the effectiveness of the road map. Therefore, this study provides the valuable guidelines and directions to build a successful smart factory. Ultimately this study is able to help a variety of factories which establish and implement smart factory. Further, we hope that this study will be placed to be an important foundation research on behalf of smart factory building.
Unlike general maps, the underground geospatial Information is a system made to view underground information in a 3D shape. This system is managed by a tile maps to lighten the data. But there are various underground structures in the basement, and the structures are made of 3D data, so the data size is large. Therefore, when a client mobile program requests a tile map, the service server fetches the requested tile map from the DB server and transmits ti to the client, but there is a transmission delay time problem. In this paper, we design the tile cache method to improve the request response speed for the tile map data provided to the client in the mobile underground geospatial information system. We propose a method in which a service server predicts and prefetchs the next tile map while the client is viewing tile map, and stores the prefetching data in the memory of client mobile terminal. Then, the transmission delay time problem can be solved.
In this paper, we propose method of generation of depth map using vanishing line and texture. vanishing line is generated by parallel lines in image. For generate vanishing line, show boundary of particular angle through Gabor Filter and extract line through Hough Transform. Initial Depth Map is estimated based on vanisihng line and combine Relative Depth map that generated using Texture Cue. The proposed algorithm advanced due to combine Initial Depth Map and Relative Depth Map.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.3
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pp.15-20
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2003
For some applications such as teleconference or telecommunication systems using a distant-talking hands-free microphone, the near-end speech signals to be transmitted is disturbed by an ambient noise and by an echo which is due to the coupling between the microphone and the loudspeaker. Furthermore, the environmental noise including channel distortion or additive noise is assumed to affect the original input speech. In the present paper, a new approach using echo canceller and maximum a posteriori(MAP) estimation is introduced to improve the accuracy of hands-free speech recognition. In this approach, it was shown that the proposed system was effective for hands-free speech recognition in ambient noise environment including echo. The experimental results also showed that the combination system between echo canceller and MAP environmental adaptation technique were well adapted to echo and noise environment.
The fuzzy c-means (FCM) is a frequently utilized algorithm at present. Yet, the clustering quality and convergence rate of FCM are determined by the initial cluster centers, and so an improved FCM algorithm based on canopy cluster concept to quickly analyze the dataset has been proposed. Taking advantage of the canopy algorithm for its rapid acquisition of cluster centers, this algorithm regards the cluster results of canopy as the input. In this way, the convergence rate of the FCM algorithm is accelerated. Meanwhile, the MapReduce scheme of the proposed FCM algorithm is designed in a cloud environment. Experimental results demonstrate the hybrid canopy-FCM clustering algorithm processed by MapReduce be endowed with better clustering quality and higher operation speed.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.20
no.2
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pp.125-132
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2017
The slope of the road in the forest area has a characteristic of steep slope, so natural disasters such as slope collapse occur. The slope displacement observation technique according to landslide is being studied as a method to observe a wide area and a method to observe a small area. This is a study on high-precision digital map generation using ground LiDAR. It is possible to create a high - precision digital map by minimizing the US side using the 3D LiDAR in the steep slope area where the GPS and Total Station measurement are difficult in the maintenance of the danger slope area. It is difficult to objectively evaluate whether the contour lines generated by LiDAR are correct and it is considered necessary to construct a test bed for this purpose. Based on this study, if terrain changes such as landslides occur in the future, it will be useful for measuring slope displacement.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.333-336
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2000
In this paper, a profile management system consisting of global and local range finders is presented for the automat ion of material pile handling. A global range finder detects range data of the front part of the piles of material and a profile map is obtained from a 3D profile detection algorithm. A local range finder attached on the side of the arm of the reclaimer detects range data with the handling function dynamically, and a local profile patch is acquired from the range data A yard profile map manager constructs a map by using the 3D profile of the global range finder and revises the map by replacing it with the local profile patch obtained Iron the local range finder. The developed vision system was applied to a simulator and the results of test show that it is appropriate to use for automating the material handling.
To address the problems of the gravitational search algorithm (GSA) in which the population is prone to converge prematurely and fall into the local solution when solving the single-objective optimization problem, a sine map jumping gravity search algorithm based on asynchronous learning is proposed. First, a learning mechanism is introduced into the GSA. The agents keep learning from the excellent agents of the population while they are evolving, thus maintaining the memory and sharing of evolution information, addressing the algorithm's shortcoming in evolution that particle information depends on the current position information only, improving the diversity of the population, and avoiding premature convergence. Second, the sine function is used to map the change of the particle velocity into the position probability to improve the convergence accuracy. Third, the Levy flight strategy is introduced to prevent particles from falling into the local optimization. Finally, the proposed algorithm and other intelligent algorithms are simulated on 18 benchmark functions. The simulation results show that the proposed algorithm achieved improved the better performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.204-210
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2002
The self-organizing feature map of Kohonen has disadvantage that needs too much input patterns in order to converge into the equilibrium state when it trains. In this paper we proposed the method of improving the convergence speed and rate of self-organizing feature map converting the interaction set into Dynamic Gaussian function. The proposed method Provides us with dynamic Properties that the deviation and width of Gaussian function used as an interaction function are narrowed in proportion to learning times and learning rates that varies according to topological position from the winner neuron. In this Paper. we proposed the method of improving the convergence rate and the degree of self-organizing feature map.
Park, Ung-Sik;Yoo, Neung-Soo;Kim, Jin-Han;Kim, Kwan-Soo;Min, Deok-Ho;Lee, Sang-Woo;Paek, In-Su;Kim, Hyun-Goo
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.35
no.2
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pp.1-10
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2015
Promising onshore wind farm sites in Gangwon province of Korea were investigated in this study. Gangwon province was divided into twenty five simulation regions and a commercial program based on Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used to find out wind resource maps of the regions. The national wind atlas with a period 2007-2009 developed by Korea institute of energy research was used as climatologies. The wind resource maps were combined to construct a wind resource map of Gangwon province with a horizontal spatial resolution of 100m. In addition to the wind resource, national environmental zoning map, distance from substation, residence and automobile road, Beakdudaegan mountain range, terrain slope, airport and military reservation district were considered to find out promising wind farm sites. A commercial wind farm design program was used to find out developable wind farm capacities in promising wind farm site with and without excluding environmental protection regions. The total wind farm capacities with and without excluding the protection regions were estimated to be 46MW and 598MW, respectively, when a 2MW commercial wind turbine was employed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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