The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.4
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pp.119-125
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2008
The traditional way for convergence of smart appliances was software integrations on middleware. It is possible advantage to integrate easily and quickly with this way. But basically the middleware approach is slowly executed as it is huge the size of software. To solve this problem, we suggest a modeling tool for convergence. As we can execute and generate the automatic source code at the design phase with our modeling tool, it is possible to do software integration without the middleware. We use one example of U-Home environment to show the convergence for TV and the door lock system. With our approach, we will be able quickly to develop the convergent products what the customers desire with inexpensiveness, that is, the convergence of smart appliances without the middleware.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.183-190
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2019
In the era of the Fourth Industrial Revolution, digital transformation, which means changes in all industrial structures, politics, economics and society as well as IT technology, is an important issue. It is difficult to know which research topic is being studied because digital transformation is being studied in various fields. Convergence research is possible because a research topic is studied in various fields such as computer science area and Decision science area. However, it is difficult to know the specific research status of the research topic. In this study, eight research topics were derived using the topic modeling technique of text mining for abstract of academic literature and the trend of each topic was analyzed. We also proposed to create a Topic-Word Proportions Table in the LDA based Topic modeling process to predict the topic of new literature. The results of this study are expected to contribute to advanced convergence research on topic of digital transformation. It is expected that the literature related to each research topic will be grasped and contribute to the design of a new convergence research.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.2
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pp.47-51
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2015
Faces play a key role in revealing the personalized attributes such as the identity, emotion, health condition, etc. Due to the importance of faces, computer-assisted face modeling and reconstruction have been actively studied both in computer vision and graphics community. Especially, face reconstruction and realistic face synthesis are well-grounded research problems and various approaches have been proposed during the last decade. In this paper, we discuss a wide range of existing work in face modeling by introducing their target applications, categorizing them upon their methodology and addressing their strength and weakness on performance. Finally, we introduce remaining research issues and suggest the future research direction in face modeling. We believe that this paper provides a high-level overview on face modeling techniques and helps understand the major research issues and the trends of methodology.
Industrial convergence is manifested in various forms by various drivers, and understanding and categorizing the direction of convergence according to the factors in which the convergence occurs is an essential requirement for the establishment of a company's customized convergence strategy and the government's corporate support policy. In this study, the type of convergence is analyzed from the perspective of knowledge flow between heterogeneous technologies, and for this purpose, the result of topic modeling of the text information of the patent and the citation information of the corresponding patent allocated for each topic are used. The methodology presented through case studies in the medical device field is verified. Through the proposed methodology, companies can predict the flow of convergence and use it as decision-making data to create new business opportunities. It is expected that the government and research institutions will be usefully used as basic data for policy preparation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.331-345
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2021
Virtual testing is considered a major requirement for the safety verification of autonomous driving functions. For virtual testing, both the autonomous vehicle and the driving environment should be modeled appropriately. In particular, a realistic modeling of the perception sensor system such as the one having a camera and radar is important. However, research on modeling to consistently generate realistic perception results is lacking. Therefore, this paper presents a sensor modeling method to provide realistic object detection results in a MILS (Model in the Loop Simulation) environment. First, the key parameters for modeling are defined, and the object detection characteristics of actual cameras and radar sensors are analyzed. Then, the detection characteristics of a sensor modeled in a simulation environment, based on the analysis results, are validated through a correlation coefficient analysis that considers an actual sensor.
Human error is often in part in the cause of accidents and the result of various factors in an organization. Accidents should be investigated to elucidate all causes. Therefore, to reduce accidents, it is necessary to identify which factors affect human error within the organization. In this study, five groups of influencing factors on human error were selected using previousresearch, and operational definitions were made based on them. In addition, a questionnaire for measuring latent variables by operational definition was developed as an observation variable, and responses were received from employees of chemical companies in Ulsan. Based on SEM (structural equation modeling) analysis, 1) confirmatory factor analysis of variables in the human error model, 2) reliability and validity of latent variables, 3) correlations among latent variables, 4) influencing coefficients among influence factors, and 5) the verification results of the paths that these influencing factors have on human error are introduced in this study.
Deformation of rock masses is not only related to rock itself, but also related to discontinuities, the latter maybe greater. Study on crack propagation at discontinuities is important to reveal the damage law of rock masses. DDARF is a discontinuous deformation analysis method for rock failure and some modified algorithms are proposed in this study. Firstly, coupled modeling methods of AutoCAD-DDARF and ANSYS-DDARF are introduced, which could improve the modeling efficiency of DDARF compared to its original program. Secondly, a convergence criterion for automatically judging the computation equilibrium is established, it could overcome subjective drawbacks of ending one calculation by time steps. Lastly but not the least, relationship between the super relaxation factor and the calculation convergence is analyzed, and reasonable value range of the super relaxation factor is obtained. Based on these above modified programs, influences on crack propagation of joint angle, joint parameters and geo-stresses' side pressure are studied.
This Paper presents an algorithm for improvement of convergence in Adaptive Filter. The proposed algorithm employes the time-varying Convergence Factor to Block LMS adaptation algorithm. Computer simulation for Adaptive Modeling of time-invarying and time-varying unknown systems has been performed. Performance comparisons between LMS, BLMS algorithms which have fixed Convergence factors obtained by trial and error and the proposed algorithm which has time-varying Convergence Factor show that the proposed algorithm is superior to LMS and BLMS algorithm with respect to speed and accuracy of adaptation.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.25
no.4
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pp.216-224
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2013
Facility data is created throughout the design and construction phase. But the most facility managers bear significant costs that arise from the lack of interoperability with facility lifecycle. This paper is concerned with the way to collect facility data using BIM technology. The aim of this paper is to suggest BIM data modeling guide for the facility management using the information that need to be delivered from design and construction phase to operation and management phase. The BIM data modeling guide focus on the properties of mechanical equipment. It is to be hoped that this study will contribute to collect facility data from as-built BIM data and to build facility management system database without difficulty.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.635-644
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2024
Although the business model(BM) patents act as a creative bridge between technology and the marketplace, limited scholarly attention has been paid to the content analysis of BM patents. This study aims to contextualize converging BM patents by employing topic modeling technique and clustering highly marketable topics, which are expressed through a topic-market impact matrix. We relied on BM patent data filed between 2010 and 2022 to derive empirical insights into the commercial potential of emerging business models. Subsequently, nine topics were identified, including but not limited to "Data Analytics and Predictive Modeling" and "Mobile-Based Digital Services and Advertising." The 2x2 matrix allows to position topics based on the variables of topic growth rate and market impact, which is useful for prioritizing areas that require attention or are promising. This study differentiates itself by going beyond simple topic classification based on topic modeling, reorganizing the findings into a matrix format. T he results of this study are expected to serve as a valuable reference for companies seeking to innovate their business models and enhance their competitive positioning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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