The existing DSRC(Dedicated Short Range Communication) scheme has a limitation in providing various services through short-range wireless communication. Therefore, it is necessary to develop an intelligent WAVE/DSRC hybrid wireless platform that can improve data transmission speed and extend the effective communication range. This paper introduces WAVE/DSRC integrated platform technology using WAVE(Wireless Access in Vehicle Environments) to overcome the disadvantages of DSRC. First, the desinged software configuration of the WAVE/DSRC integrated platform is described. Then each task operation scheme and WAVE software design are described. By applying the WAVE/DSRC integrated platform, we can compensate the shortcomings of DSRC. It can provide more accurate and reliable services.
This paper proposes a flexible IED platform which is implemented with a network processor and a DSP. DSP algorithms are downloaded through the embedded Linux based network processor remotely from ethernet. This architecture gives the best flexibility to adaptively accommodate the various algorithms needed in the IED environment. The developed IED platform can simultaneously measure data of the maximum of forty channels. The developed IED platform shows the successful operation, which measures and transfers the 8 channels data of 16bit samples sampled at 3.84kHz per each channel. The detailed performance analysis of the developed IED platform shows the about 10% processing load of CPU running at 533MHz.
Kim, Ju Sik;Jo, Sung Han;Jeoung, Rae Hyuck;Cho, Eun Ju;Na, Young Kyun;You, Ki Hyun
Journal of Information Technology Services
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v.20
no.3
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pp.1-12
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2021
Reactor Coolant Pump (RCP) is core part of nuclear power plant to provide the forced circulation of reactor coolant for the removal of core heat. Properly monitoring vibration of RCP is a key activity of a successful predictive maintenance and can lead to a decrease in failure, optimization of machine performance, and a reduction of repair and maintenance costs. Here, we developed real-time RCP Vibration Analysis System (VAS) that web based platform using NoSQL DB (Mongo DB) to handle vibration data of RCP. In this paper, we explain how to implement digital signal process of vibration data from time domain to frequency domain using Fast Fourier transform and how to design NoSQL DB structure, how to implement web service using Java spring framework, JavaScript, High-Chart. We have implement various plot according to standard of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) and it can show on web browser based on HTML 5. This data analysis platform shows a upgraded method to real-time analyze vibration data and easily uses without specialist. Furthermore to get better precision we have plan apply to additional machine learning technology.
Small satellites represent an emerging opportunity to realize a wide range of space missions at lower cost and faster delivery, compared to traditional spacecraft. However, small platforms, such as CubeSats, shall increase their actual capabilities. Miniaturized electric propulsion systems can provide the satellite with the key capability of moving in space. The level of readiness of miniaturized electric propulsion systems is low although many concepts have been developed. The present research intends to build a flexible test platform for the assessment of selected small propulsion systems in relevant environment at laboratory level. Main goal of the research is to analyze the mechanical, electrical, magnetic, and chemical interactions of propulsion systems with the modern CubeSat-technology and to assess the performance of the integrated platform. The test platform is a 6U CubeSat hosting electric propulsion systems, providing mechanical, electrical and data interfaces, able to handle a variety of electric propulsion systems, thanks to the ability to regulate and distribute electric power, to exchange data according to several protocols, and to provide different mechanical layouts. The test platform is ready to start the first verification campaign. The paper describes the detailed design of the platform and the main results of the AIV activities.
Purpose: The study aims to identify the key factors that influence consumers' propensity to utilize community group buying platforms, employing the Technology Acceptance Model (TAM) as a theoretical framework. Research design, data and methodology: The research design involved selecting 192 consumers with experience in community group buying and analyzing the data statistically using SPSS 23.0. Hypotheses were tested utilizing the structural equation modeling software AMOS. Results: Key findings indicate that the attributes of products offered on community group buying platforms significantly enhance consumers' perceptions of usefulness and ease of use. Furthermore, these perceptions directly correlate with consumers' intentionsto use the platform. Conclusions: Thisresearch, grounded in the TAM, delves into how external factors of the community group buying platform impact perceived usefulness and ease of use, and subsequently, how these perceptions affect consumers' purchasing intentions. Based on these insights, several recommendations can be proposed for the platform's development: The platform should strive to enhance product quality and cultivate a positive reputation. Strategic promotional initiatives should be designed to attract new users while retaining existing customers. Continuous optimization of platform functionalities is necessary to augment users' perception of usefulness. These measures are anticipated to foster user engagement, increase adoption rates, and contribute to the overall success and sustainability of the community group buying platform.
Demand for big data analysis and AI developers is increasing, but there is a lack of an education base to supply them. In this paper, by developing a cloud-based artificial intelligence education platform, the goal was to establish an environment in which practical practical training can be efficiently learned at low cost at educational institutions and IT companies. The development of the education platform was carried out by planning scenarios for each user, architecture design, screen design, implementation of development functions, and hardware construction. This training platform consists of a containerized workload, service management platform, lecture and development platform for instructors and students, and secured cloud stability through real-time alarm system and age test, CI/CD development environment, and reliability through docker image distribution. The development of this education platform is expected to expand opportunities to enter new businesses in the education field and contribute to fostering working-level human resources in the AI and big data fields.
In this paper, we developed a big data platform to store, process, and analyze effectively on such education longitudinal study data. And it was applied to the Seoul Education Longitudinal Study(SELS) to confirm its usefulness. The developed platform consists of data preprocessing unit and data analysis unit. The data preprocessing unit 1) masking, 2) converts each item into a factor 3) normalizes / creates dummy variables 4) data derivation, and 5) data warehousing. The data analysis unit consists of OLAP and data mining(DM). In the multidimensional analysis, OLAP is performed after selecting a measure and designing a schema. The DM process involves variable selection, research model selection, data modification, parameter tuning, model training, model evaluation, and interpretation of the results. The data warehouse created through the preprocessing process on this platform can be shared by various researchers, and the continuous accumulation of data sets makes further analysis easier for subsequent researchers. In addition, policy-makers can access the SELS data warehouse directly and analyze it online through multi-dimensional analysis, enabling scientific decision making. To prove the usefulness of the developed platform, SELS data was built on the platform and OLAP and DM were performed by selecting the mathematics academic achievement as a measure, and various factors affecting the measurements were analyzed using DM techniques. This enabled us to quickly and effectively derive implications for data-based education policies.
Park, Jihoon;Kang, Moon Seong;Song, Jung-Hun;Jun, Sang Min
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.21
no.4
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pp.177-186
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2015
The main objective of this study was to assess the applicability of IoT (Internet of Things)-based flood management under climate change by developing intelligent water level monitoring platform based on IoT. In this study, Arduino Uno was selected as the development board, which is an open-source electronic platform. Arduino Uno was designed to connect the ultrasonic sensor, temperature sensor, and data logger shield for implementing IoT. Arduino IDE (Integrated Development Environment) was selected as the Arduino software and used to develop the intelligent algorithm to measure and calibrate the real-time water level automatically. The intelligent water level monitoring platform consists of water level measurement, temperature calibration, data calibration, stage-discharge relationship, and data logger algorithms. Water level measurement and temperature calibration algorithm corrected the bias inherent in the ultrasonic sensor. Data calibration algorithm analyzed and corrected the outliers during the measurement process. The verification of the intelligent water level measurement algorithm was performed by comparing water levels using the tape and ultrasonic sensor, which was generated by measuring water levels at regular intervals up to the maximum level. The statistics of the slope of the regression line and $R^2$ were 1.00 and 0.99, respectively which were considered acceptable. The error was 0.0575 cm. The verification of data calibration algorithm was performed by analyzing water levels containing all error codes in a time series graph. The intelligent platform developed in this study may contribute to the public IoT service, which is applicable to intelligent flood management under climate change.
Various video conferencing and collaboration applications have emerged due to the global epidemic of new viral infections. In addition to real-time video conferencing, video conferencing applications provide features such as chat and file sharing on various platforms. Because various personal information is stored through functions such as chatting, file and screen sharing, these video conferencing applications are the major target of analysis from a digital forensic investigation. In the case of applications that provide cross-platform, the form of stored data is different depending on the platform. Therefore, to utilize data of video conferencing application for forensic investigation, preliminary research on artifacts stored by platform is required. In this paper, we used the video conferencing applications GoToWebinar and GoToMeeting and analyzed the artifacts generated. As a result, we list the main data from a digital forensic investigation. We identify data stored for each platform provided by GoToWebinar and GoToMeeting and organize artifacts that can estimate user behavior. Also, we classify the data that can be acquired according to the role and environment within the video conference.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.63-70
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2017
On the spatial information open platform, the national spatial data are released to provide services that the people can use freely. Recently, the demand for high quality 3D geospatial information and indoor spatial information is increasing. However, open platform is not able to provide seamless service because spatial data of indoor and outdoor are composed of different formats and storage structures. In addition, the 3D data format used in the current service does not reflect the recent changes in service environment and new technology. Therefore, in this study, we proposed new format of 3D data used in service to improve interoperability and service of open platform 3D data. The proposed format is lighter than the existing format and the rendering speed is improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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