The proposed system measures business performance by considering both VA(Value-Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view. To do so, we suggest a business performance scheme which utilizes VA per Capita (Value- Added/Workers) and EVA to Invested Capital(Economic Value-Added /Invested Capital). For effective measurement of business performance, we consider simultaneously not only quantitative financial factors such as VA, EVA and cash flow but also qualitative value drivers such as defect ratio, inventory level, customer satisfaction, enterprise culture and so on. However, we don't consider the qualitative factors due to the limited data. To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data of Korean automobile industry over 16 years from 1981 to 1996, which is taken from database of KISFAS (Korea Investors Services Financial Analysis System).
This paper proposes dynamic thresholding scheme for fingerprint identification. As a user authentication method by fingerprint recognition technology, verification method based on 1:1 matching was mainly used in the past, but identification method based on 1:N matching is generally used recently. The control of the value of FAR is very important in the application areas such as access control and time attendance systems. This paper proposes dynamic thresholding scheme which could properly control the value of FAR according to the field of applications and size of the fingerprints database.
This paper was provided to help in detecting defects in power transformer. For this purpose, a partial discharge cell was designed and manufactured as a discharge source to simulate particle defected paper-oil insulation in power transformer. Experimental set-up for measuring PD signals was described. Magnitude of electromagnetic wave signals and corresponding amount of apparent discharge were measured simultaneously against phase of applied voltage to the discharge cell. Frequency range and pattern of PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) of partial discharge signals were examined and analyzed. The results will be contributed to build the defect database of power transformer and to decrease the substation faults.
This study intends to identify the characteristics of cancer in-patients and those of cancer patients who defected to other medical institutions based on the summary of hospital discharge information of a university hospital for the purpose of improving work efficiency and maximizing the number of patients. The study used data on cancer patients registered in the database of C University Hospital in Gyeonggi Province for a period of one year between January 1 and December 31. The analysis results suggest that the commonalities of the cancer patients who defected to other medical institutions include no specific job, old age, and hospitalization through emergency room. In conclusion, hospitals need to identify the characteristics of cancer patients classified as patients who are prone to defect and the defection factors through this prediction model.
Speaker verification systems based on multilayer perceptrons (MLPs) have good prospects in reliability and flexibility required as a successful authentication system. However, the poor learning speed of the error backpropagation (EBP) which is representative learning method of MLPs is the major defect to be complemented to achieve real-time user enrollments. In this paper, we implement an MLP-based speaker verification system and apply the existing two methods of the omitting patterns in instant learning (OIL) and the discriminative cohort speakers (DCS) to approach real-time enrollment. An evaluation of the system on a Korean speech database demonstrates the feasibility of the system as a speaker verification system of high performance.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.233-238
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2023
This study presents a method for identifying partial discharge defects in an eco-friendly gas insulated system using a backpropagation algorithm. Four partial discharge (PD) electrode systems, namely, a free-moving particle, protrusion on the conductor, protrusion on the enclosure, and voids, were designed to simulate PD defects that can occur during the operation of eco-friendly gas-insulated switchgear. The PD signals were measured using an ultrahigh-frequency sensor as a nonconventional method based on IEC 62478. To identify the types of PD defects, the PD parameters of single PD pulses in the time and frequency domains and the phase-resolved partial discharge patterns were extracted, and a back-propagation algorithm in the artificial neural network was designed using a virtual instrument based on LabVIEW. The backpropagation algorithm proposed in this paper has an accuracy rate of over 90% for identifying the types of PD defects, and the result is expected to be used as a reference database for asset management and maintenance work for eco-friendly gas-insulated power equipment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.1022-1034
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2023
Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.
2002년부터 시행되어오고 있는 제조물 책임법에 의해 사고케이블의 원인분석과 사고패턴에 대한 데이터베이스화가 중요하다. 더욱이 가속열화상태에서 전력케이블 사고의 패턴 및 모의실험은 데이터베이스 시스템 구축에 필요하다. 본 논문에서는 열 열화 따른 22.9[kV]이하 케이블의 열 충격시험을 수행하였다. 이 시험은 IEC60811-3-1에 따른다. 시험결과로부터, 22.9[kV]급 A사 전력케이블은 표면이 변색되었고 길이방향으로 급격하게 감소되었다. 특히, A사 전력케이블의 열 중량 특성이 심하게 변함에 따라, 케이블 제조상의 문제일 것이라 추측된다. 만약 전력케이블의 제조상의 결함에 의한 것이라면, 피해자들은 PL환경 하에 손해배상을 받을 수 있을 것이다.
목재산업에서 생산성과 품질 향상을 위해서는 공정의 자동화가 절실히 요구되고 있다. 화상처리시스템의 현장 적용성 개선을 위해 국산 소나무와 상수리나무 및 서어나무를 대상으로 옹이, 할렬, 수피 등과 같은 주요 결함들을 인식해내는 알고리듬을 개발하였다. 목재가공공정에서 컨베이어 위를 이동하고 있는 목재를 가상하여 제재목의 규격과 목제품의 품질에 영향을 주는 표면결함들을 대상으로 그 형태와 크기 및 위치를 인식할 수 있는 화상 처리기술을 개발하였다. 화상처리를 이용하여 결함으로 인식된 각 라벨에 대해 8가지의 특성을 개발, 결함인식의 기준으로 사용하였으며, 8가지 특성을 이용하여 수종별 결함 추출의 제한 조건을 마련한 후 필터링을 실시하여 실제 결함과 결함으로 인정되지 않는 라벨을 구분하였다. 또한 수종별로 가장 효과적인 기준의 적용절차를 밝히므로써 결함 인식의 오차를 줄이는 한편, 처리대상 수종에 대한 유연성을 확보하고자 하였다. 한편, 컨베이어를 이동하고 있는 목재의 규격이나 표면상태에 관련된 모든 자료들이 database의 형태로 작성되도록 하여 이후 실제 산업현장에 대한 적용 가능성을 타진하고자 하였다. 그 결과 소나무와 상수리나무 표변에 존재하는 옹이의 오인률은 1% 이하로 매우 우수하였으며, 상수리나무의 할렬과 서어나무의 수피에 대한 오인률도 13% 이하로 낮출 수 있었다.
본 논문에서는 스프링 생산기기에 연결되어 생산현황을 표시해 주는 자유장 선별기와 연동하여 동작하는 PLC 연동형 실시간 자유장 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 원격지에서 생산품의 품질과 생산량, 불량률 등을 실시간으로 확인할 수 있게 해 준다. 시스템은 크게 세 부분으로 구성된다. 자유장 선별기로부터 데이터를 수신하여 Wi-Fi 통신을 이용해 서버 프로그램으로 전송하는 PLC 무선연동장치와 PLC 무선연동장치로부터 수신한 데이터를 화면에 표시하고 데이터베이스에 저장하는 서버 프로그램, 그리고 데이터베이스에 저장되어 있는 지난 데이터를 확인 및 엑셀 파일로 추출하는 기능을 제공하는 사용자 GUI 프로그램으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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