The OECD has assessed Korea as the third highest in trade facilitation worldwide. The paperless trade of Korea is world class based on uTradeHub : national e-trade service's infrastructure for trade community. Over 800 trade-related document standards provide interoperability of message exchange and trade process automation among exporters, importers, banks, customs, airlines, shippers, forwarders and trade authorities. Most one-to-one unit processes are perfectly paperless & online; however, from the perspective of process flow, there is a lack of streamlining end-to-end trade processes spread over many different parties. This situation causes the trade community to endure repetitive-redundant load for handling trade documents. The trade community has a strong demand for seamless trade flow. For streamlining the trade process, processes with data should flow seamlessly to multilateral parties. Flowing data with an optimized process is the critical success factor to accomplish seamless trade. This study proposes four critical digital trade infrastructures as a platform service : (1) data-centric Intelligent Document Recognition(IDR), (2) data-driven Digital Document Flow (DDF), (3) platform based Digital Collaboration & Communication(DCC), and (4) new digital Trade Facilitation Index (dTFI) for precise assessment of K-Trade Digital Trade Framework. The results of new dTFI analyses showed that redundant reentry load was reduced significantly over the whole trade and logistics process. This study leads to the belief that if put into real-world application can provide huge economic gains by building a new global value chain of the K-trade eco network. A new digital trade framework will be invaluable in promoting national soft power for enhancing global competitiveness of the trade community. It could become the advanced reference model of next trade facilitation infrastructure for developing countries.
Through machine learning-based load prediction, it is possible to prevent excessive power generation or unnecessary economic investment by estimating the appropriate amount of facility investment in consideration of the load that will increase in the future or providing basic data for policy establishment to distribute the maximum load. However, in order to secure the reliability of the developed load prediction model in the field, the performance comparison verification between the distribution line load prediction models must be preceded, but a comparative performance verification system between the distribution line load prediction models has not yet been established. As a result, it is not possible to accurately determine the performance excellence of the load prediction model because it is not possible to easily determine the likelihood between the load prediction models. In this paper, we developed a reliability verification system for load prediction models including a method of comparing and verifying the performance reliability between machine learning-based load prediction models that were not previously considered, verification process, and verification result visualization methods. Through the developed load prediction model reliability verification system, the objectivity of the load prediction model performance verification can be improved, and the field application utilization of an excellent load prediction model can be increased.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.10
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pp.2288-2293
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2013
An RFID middleware system that can process a large volume of RFID data became necessary with the advent of various kinds of ubiquitous services. In this paper, we propose a method to process massive RFID data and provide it to client applications based on ALE-compliant RFID middleware systems. To distribute the requests to collect and process the RFID data from clients, the proposed system gathers the resource information for RFID middleware systems and processes the requests from clients according to the information.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.11
no.1
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pp.26-32
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2012
Polishing is one of the important methods in manufacturing of Si wafers and in thinning of completed device wafers. This study will report the characteristic of wafer according to processing time, machining speed and pressure which have major influence on the abrasion of Si wafer polishing. It is possible to evaluation of wafer abrasion by load cell and infrared temperature sensor. The characteristic of wafer surface according to processing condition is selected to use a result data that measure a pressure, machining speed, and the processing time. This result is appeared by the characteristic of wafer surface in machining condition. Through that, the study cans evaluation a wafer characteristic in variable machining condition. It is important to obtain optimal condition. Thus the optimum condition selection of ultra precision Si wafer polishing using load cell and infrared temperature sensor. To evaluate each machining factor, use a data through each sensor. That evaluation of abrasion according to variety condition is selected to use a result data that measure a pressure, machining speed, and the processing time. And optimum condition is selected by this result.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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2003.11a
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pp.291-298
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2003
Recently, load/unload(L/UL) process is applied to a computer information storage device due to its advantages such as lower power consumption, larger data zone, simpler fabrication of disk for no bumped parking zone, and rarer contact between the slider and media. An analysis of the transient motion for the slider is very important to design an air bearing surface (ABS) of the slider to secure the stable performance of the system. During the L/UL process, however, there are several issues occurred such as contact or collision between slider and media. Sometimes this will cause the system failure. In this study, the dynamics of the slider during the loading process are investigated through a numerical simulation using FEM analysis and experiment.
Kim, Chang-Won;Kim, Chun-Hak;Cho, Hun-Hee;Kang, Kyung-In
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.11a
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pp.127-128
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2012
Recently, Construction industry has been trying to reduce environmental loads reflecting the global trend 'Green Growth'. Internal and External countries are provided 'green building certification', 'relevant law/regulations', 'guideline to life cycle', however, construction phase has been overlooked though environmental loads occurred intensively in this phase. Therefore, this study intend to deduct components reflected the guideline in construction phase and assess them quantitatively. The basis data is collected through survey targeting construction managers and related researchers and analyze these data using Analytic Hierarchy Process.
Purpose: The purpose of this study is to recognize the role and necessity of public data visualization through prior research, investigation, and data verification processes. In addition, this study intends to check what factors should be considered in order to visualize data on the mobile web. Through this process, by identifying the cognitive load affecting information visualization by type, as a result, I would like to propose an effective information visualization method to effectively deliver public data related to government policies. Research design, data and methodology: In this study, we analyzed the case of information visualization according to infographics, which has been widely used in the public field among various visualization methods. For this study, a questionnaire survey was conducted for young people in their 20s and 30s with the highest mobile usage rate. Results: Based on the results, IPA (Importance Performance Analysis) was performed to conduct cognitive load test tools for information visualization of public data and confirmed the implications for each type of infographics. Conclusions: As a result of research, in order to efficiently deliver public data on the mobile web, first, it is necessary to construct a visual screen that can be easily identified through clear data. Appropriate graphic elements can be used according to the type to make it easier for users to acquire and understand information. Second, it is necessary to provide useful content in visualizing information. Third, in order to efficiently transmit information and increase understanding of data, it is necessary to visualize information that can induce interest in data and form metaphors. Fourth, it is necessary to visualize information to reduce cognitive load in terms of physical and mental aspects in order to accommodate users' comfortable information. Fifth, in order to effectively deliver public data, it is necessary to compose contents and information that are easy for users to understand. This study examines effective information visualization methods to increase the communication effect of public data in response to changes in the data-based intelligent information society and suggests implications for each type considering cognitive loads to help future public institutions to communicate and accept information.
Various monitoring techniques are now available for structural health monitoring and Acoustic Emission (AE) is one of them. One of the major advantages of the AE technique is its capability to locate active cracks in structural members. AE crack locating approaches are affected by the signal attenuation and dispersion of elastic waves due to inhomogeneity and geometry of reinforced concrete (RC) members. In this paper, a novel technique is described based on signal processing and sensor arrangement to process multisensory AE data generated by the onset and propagation of cracks and is validated with experimental results from an in-situ load test. Considering the sources of uncertainty in the AE crack location process, a methodology is proposed to capture and locate events generated by cracks. In particular, the relationship between AE events and load is analyzed, and the feasibility of using the AE technique to evaluate the cracking behavior of two RC slab strips during loading to failure is studied.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.10
no.5
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pp.13-19
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2011
In this paper, the active monitoring and control system is developed. This system can monitor the status of high the speed spindle in real time during its processing, and can analyze its influence of dimensional accuracy and processing if any, and can control the machining condition to realize the machining system equipped with active monitoring and self-diagnostic features. Machining experiment was performed on 3 materials Al, Brass and S45C in order to derive the relation between active monitoring and control algorithm by the machining load. In addition, we measured surface roughness of processing specimen along with the data change of spindle rotating speed and conveying speed according to variation of machining load. Based on these experiments, we derived relations for each material that can be applied to the control algorithm to allow self control of the rotating speed and conveying speed according to the machining load.
The Application of Artificial Neural Network(ANN) to forecast a load in a power system is investigated. The load forecasting is important in the electric utility industry. This technique, methodology based on the fact that parallel structure can process very fast much information is a promising approach to a load forecasting. ANN that is highly interconnected processing element in a hierachy activated by the each input. The load pattern can be divided distinctively into two patterns, that is, weekday and weekend. ANN is composed of a input layer, several hidden layers, and a output layer and the past data is used to activate input layer. The output of ANN is the load forecast for a given day. The result of this simulation can be used as a reference to a electric utility operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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