Recently, the application of E-learning is changing the method that is able to process the learning to learner more efficiently and conveniently. For this purpose, the application research of U-learning that is able to support the learning using mobile device such as PDA, NetBook, Tablet PC and so on is actively processing. But lots of U-learning framework is only considering the change to fit the exist learning contents the mobile device without SCORM that is able to support to make and process the learning contents by regular forms. In this paper, we proposed the learning contents interconnection of U-learning framework considering SCORM. For this purpose, we have to construct the learning by learning object and asset within SCORM. And this method can support learning information that was reconstructed it by learning contents to fit the mobile device as used the mobile device meta-data.
A mobile device is a handheld device, typically having a display screen with touch input and/or a miniature keyboard and accessible to the Internet. Because mobile devices are innovative and rapidly changing products, consumers are confronted with a decision-making problem to select the best device. This paper proposes an Analytic Hierarchy Process method to assess mobile devices and shows a method to select best mobile devices when purchasing. For this paper, the mobile devices considered as in the AHP model included net-book, tablet PC, smart phone, and camera phone. We derived 6 main criteria and 15 sub-criteria to synthesize the overall priority of criteria and mobile devices. The criterion of convenience in carrying showed the highest rank in the criteria. Although smart phones had the highest priority, the four mobile devices did not show significant differences in consumer preference.
In this paper, we have designed and implemented Web based Home Phoneline Neworking Aliance(Home PNA)device management, system which can resolve the unfair bandwidth service form may subscribers and manage subscribes using these devices. To manage Home PNA device with Simple Network Management Protocol(SNMP) management elements are classified into system. Port performance, fault functional area based on Management Information Base(MIB) objects from Multi Dwelling Unit(MDU) devices MIB. System management provides configuration information of each MDU devices, and port management provides the current state of subscribes and performs filtering operation against the unauthorized users. And performance management provides traffic information about trunk and subscriber lines. Finally fault management provides fault logging fo the unexpected events and trap message from devices To verify the operability of the proposed system, we have tested it in real network environment.
Jo, Min-Seok;Chun, Hye-won;Han, Seong-Soo;Jeong, Chang-Sung
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.29-34
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2022
We propose a novel network architecture and build dataset for recognizing clickable objects on mobile device screens. The data was collected based on clickable objects on the mobile device screen that have numerous resolution, and a total of 24,937 annotation data were subdivided into seven categories: text, edit text, image, button, region, status bar, and navigation bar. We use the Deconvolution Single Shot Detector as a baseline, the backbone network with Squeeze-and-Excitation blocks, the Single Shot Detector layer structure to derive inference results and the Feature pyramid networks structure. Also we efficiently extract features by changing the input resolution of the existing 1:1 ratio of the network to a 1:2 ratio similar to the mobile device screen. As a result of experimenting with the dataset we have built, the mean average precision was improved by up to 101% compared to baseline.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.3
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pp.89-100
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2023
Recently, on-device artificial intelligence (AI) solutions using mobile devices and embedded edge devices have emerged in various fields, such as computer vision, to address network traffic burdens, low-energy operations, and security problems. Although vision transformer deep learning models have outperformed conventional convolutional neural network (CNN) models in computer vision, they require more computations and parameters than CNN models. Thus, they are not directly applicable to embedded edge devices with limited hardware resources. Many researchers have proposed various model compression methods or lightweight architectures for vision transformers; however, there are only a few studies evaluating the effects of model compression techniques of vision transformers on performance. Regarding this problem, this paper presents a performance evaluation of vision transformers on embedded platforms. We investigated the behaviors of three vision transformers: DeiT, LeViT, and MobileViT. Each model performance was evaluated by accuracy and inference time on edge devices using the ImageNet dataset. We assessed the effects of the quantization method applied to the models on latency enhancement and accuracy degradation by profiling the proportion of response time occupied by major operations. In addition, we evaluated the performance of each model on GPU and EdgeTPU-based edge devices. In our experimental results, LeViT showed the best performance in CPU-based edge devices, and DeiT-small showed the highest performance improvement in GPU-based edge devices. In addition, only MobileViT models showed performance improvement on EdgeTPU. Summarizing the analysis results through profiling, the degree of performance improvement of each vision transformer model was highly dependent on the proportion of parts that could be optimized in the target edge device. In summary, to apply vision transformers to on-device AI solutions, either proper operation composition and optimizations specific to target edge devices must be considered.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.29
no.2
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pp.181-189
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2018
Polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) system receives great attention as a promising power device for automotive applications. For the wide commercialization, the efficiency and performance of automotive PEMFC system should be further improved in terms of total system (stack and balance of plant [BOP]). Air supply module, which is a major part of the BOP, greatly affects the efficiency of automotive PEMFC system. In this paper, a systematic study on the low-pressure automotive PEMFC system was made in an attempt to enhance the net system efficiency. This study mainly presents an investigation of the effect of blower configuration (1-blower and 2-blower) on the net system efficiency of automotive PEMFC system. For this purpose, the effect of operating pressure and cathode stoichiometry on the system efficiency was investigated with stack temperature under the fixed net system power condition. Results indicate that 1-blower system is better in system efficiency over 2-blower system under an air stoichiometry of 2. However, 2-blower system is better in system efficiency under an air stoichiometry of 3. The simulation results show that the optimum operating strategy needs to be established for various blower system configurations considering blower performance maps.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.3
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pp.22-30
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2006
In this paper, a systematic design method on an IPMC(ionic polymer-metal composite)-driven ZNMF(zero-net-mass-flux) pump is introduced for the flow control of an MAV's (micro air vehicle) wing. Since the IPMC is able to generate a large deformation under a low input voltage along with its ability to operate in air, and is easier to be manufactured in a small size, it is considered to be an ideal material of the actuating diaphragm. Through the numerical methods, an optimal shape of the IPMC diaphragm was found for maximizing the stroke volume. Based on the optimal IPMC diaphragm, a proto-type ZNMF pump with a slot, was designed. By using the flight speed of the MAV considered in this work, the driving frequencies(~ 40 Hz) of IPMC diaphragm, and the flow velocity through the pump's slot, the calculated non-dimensional frequency and the momentum coefficient ensure the feasibility of the designed ZNMF pump as a flow control device.
Recently, various lightweight methods for using Convolutional Neural Network(CNN) models in mobile devices have emerged. Weight quantization, which lowers bit precision of weights, is a lightweight method that enables a model to be used through integer calculation in a mobile environment where GPU acceleration is unable. Weight quantization has already been used in various models as a lightweight method to reduce computational complexity and model size with a small loss of accuracy. Considering the size of memory and computing speed as well as the storage size of the device and the limited network environment, this paper proposes a method of compressing integer weights after quantization using a video codec as a method. To verify the performance of the proposed method, experiments were conducted on VGG16, Resnet50, and Resnet18 models trained with ImageNet and Places365 datasets. As a result, loss of accuracy less than 2% and high compression efficiency were achieved in various models. In addition, as a result of comparison with similar compression methods, it was verified that the compression efficiency was more than doubled.
Large glazed surfaces and windows become common features in modern buildings. The spread of these features was influenced by the dependence of designers on mechanical and artificial systems to provide occupants with thermal and visual comfort. Countries with hot summer and cold winter conditions, like Jordan, require maximum shading from solar radiation in summer, and maximum exposure in winter to reduce cooling and heating loads respectively. The current research aims at designing optimized double-positioned external shading device systems that help to reduce energy consumption in buildings and provide thermal and visual comfort during both hot and cold seasons. Using energy plus, a whole building energy simulation program, and radiance, Lighting Simulation Tool, with DesignBuilder interface, a series of computer simulations for energy consumption and daylighting performance were conducted for offices with south, east, or west windows. The research was based on comparison to determine the best fit characteristics for two positions of adjustable horizontal louvers on south facade or vertical fins on east and west facades for summer and winter conditions. The adjustable shading systems can be applied for new or retrofitted office or housing buildings. The optimized shading devices for summer and winter positions helped to reduce the net annual energy consumption compared to a base case space with no shading device or with curtains and compared to fix shading devices.
In addition to wired communication technology, wireless communication technology has been driving communication revolution nowadays. Bluetooth technology carries out data/voice communication making pico-net and the various application services are supported by access network connected to public network. This paper presents educational software development of bluetooth protocol stack including HCI, L2CAP, RFCOMM, SDP and profiles including GAP, SPP, GEOP, FTP. This software which supports programming environment of these protocol monitoring and emulation is implemented basically step by step for education based on H connected to the bluetooth device through RS-232-C, UART or USB cable. Application program coded by Visual C is operated over the firmware loaded on the bluetooth device connected to the PC. Additionally ftp and chatting function are developed to enhance educational efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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