본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.
The purpose of this paper is to analyze the implementation of the karst infrastructure systems for the u-cave. IT based u-cave represents spatial information derived fields, such as geographical distribution of the cave boundaries, physical configuration of the cave locations and formation characteristics of the karst history. These three aspects relate to karst infrastructure systems, cave monitoring center and spatial database implementation. In terms of the IT based u-cave infrastructure implementation systems, the u-cave depends on IT contents and spatial features. uIT contents are strongly related to IT839 strategy due to the national agenda is "u-Korea". Cave should contribute to u-cave construction through the spatial analyses methods including USN, RFID, LiDAR, ELD, and GIS technologies. For these methods various cave functions will guide to u-cave's distribution, location, and characteristics of karst. The infrastructure consists of landforms and speleothem facilities, underground related facilities, environmental protection systems, and cave planning. These six units of the cave infrastructures have spatial databases that consist of spatial configuration, such as 4-D in order to draw the spatial distribution of the limestone and lava caves. IT based u-cave system infrastructure implementation should deal with IT convergence to generate fusion affects.
The smart home is a technology that can monitor and control by connecting everything to a communication network in various fields such as home appliances, energy consumers, and security devices. The Smart home is developing not only automatic control but also learning situation and user's taste and providing the result accordingly. This paper proposes a model that can provide a comfortable indoor environment control service for the user's characteristics by detecting the user's behavior as well as the automatic remote control service. The whole system consists of ESP 8266 with sensor and Wi-Fi, Firebase as a real-time database, and a smartphone application. This model is divided into functions such as learning mode when the home appliance is operated, learning control through learning results, and automatic ventilation using indoor and outdoor sensor values. The study used moving averages for temperature and humidity in the control of home appliances such as air conditioners, humidifiers and air purifiers. This system can provide higher quality service by analyzing and predicting user's characteristics through various machine learning and deep learning.
In order to help reduce the medical expenses of patients with auto insurance accidents, this study predicted the treatment period, which is the most important factor in the medical expenses of patients in their 40s and 50s, and analyzed the factors affecting the treatment period. To this end, a mechine learning model using five algorithms such as Decision Tree was created, and its performance was compared and analyzed between models. There were three algorithms that showed good performance including Decison Tree, Gradient Boost, and XGBoost. In addition, as a result of analyzing the factors affecting the prediction of the treatment period, the type of hospital, the treatment area, age, and gender were found. Through these studies, easy research methods such as the use of AutoML were presented, and we hope that the results of this study will help policies to reduce medical expenses for automobile insurance accidents.
Jung, Hye-Lim;Nam, Mi-Hyun;Hong, Chung-Oui;Pyo, Min-Cheol;Oh, Jun-Gu;Kim, Young Ki;Choi, You Young;Kwon, Jung Il;Lee, Kwang-Won
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.47
no.1
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pp.95-102
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2015
The Maillard reaction is a non-enzymatic reaction between amino and carbonyl groups. During milk processing, lactose reacts with milk protein through this reaction. Infant formulas (IFs) are milk-based products processed with heat-treatments, including spray-drying and sterilization. Because IFs contain higher Maillard reaction products (MRPs) than breast milk, formula-fed infants are subject to higher MRP exposure than breast milk-fed ones. In this study, we investigated the optimization of conditions for minimal MRP formation with the addition of $\small{L}$-carnitine ($\small{L}$-car), pyridoxine hydrochloride (PH), and $\small{DL}$-${\alpha}$-tocopheryl acetate (${\alpha}$-T) in an IF model system. MRP formation was monitored by response surface methodology using fluorescence intensity (FI) and 5-hydroxymethylfurfural (HMF) content. The optimal condition for minimizing the formation of MRPs was with $2.3{\mu}M$$\small{L}$-car, $15.8{\mu}M$ PH, and $20.6{\mu}M$${\alpha}$-T. Under this condition, the predicted values were 77.4% FI and 248.7 ppb HMF.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.12
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pp.2221-2231
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2017
In this paper, we surveyed previous cases, network protocols (such as Wi-Fi, Zigbee, Z-wave, and WirelessHart) and propagation characteristics on the application of maintaining equipments for instrumentation and control (I&C) using wireless communication techniques inside the nuclear power plant (NPP). In addition, we compared and analyzed the difference of detailed regulations with respect to the electromagnetic interference (EMI) and radio frequency interference (RFI) in the Regulatory Guide 1.180 rev. 1 (RG. 1.180) for adopting the wireless communication techniques inside the NPP, and other regulations, such as MIL-STD 461E and IEC 61000-4, that are recognized in the KINS/RG-N03.09 (Rev. 2). Furthermore, we investigated evaluating factors about electromagnetic properties by considering indoor environments, wave scattering, shielding effectiveness, and the indoor wave attenuation model that were not included in the current electromagnetic compatibility regulation.
Kim, Cheol-Hee;Song, Chang-Keun;Hong, You deok;Yu, Jeong Ah;Ryu, Seong-Hyun;Yim, Gwang-Young
Journal of Climate Change Research
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v.3
no.1
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pp.13-24
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2012
CCGIS (Climate Change Adaptation Toolkit based on GIS) was developed to use as a tool for the climate change assessment and any relevant tasks involving climate change adaptation policy over Korean peninsula. The main objective of CCGIS is to facilitate an efficient and relevant information for the estimation of climate change vulnerability index by providing key information in the climate change adaptation process. In particular, the atmospheric modeling system implemented in CCGIS, which is composed of climate and meteorological numerical model and the atmospheric environmental models, were used as a tool to generate the climate and environmental IPCC SRES (A2, B1, A1B, A1T, A1FI, and A1 scenarios) climate data for the year of 2000, 2020, 2050, and 2100. This article introduces the components of CCGIS and describes its application to the Korean peninsula. Some examples of the CCGIS and its use for both climate change adaptation and estimation of vulnerability index applied to Korean provinces are presented and discussed here.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.57-65
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2018
Conventional RF signal-based indoor localization techniques such as BLE or Wi-Fi based fingerprinting method show considerable localization errors even in small-scale indoor environments due to unstable received signal strength(RSS) of RF signals. Therefore, it is difficult to apply the existing RF-based fingerprinting techniques to large-scale indoor environments such as airports and department stores. In this paper, instead of RF signal we use the geomagnetic sensor signal for indoor localization, whose signal strength is more stable than RF RSS. Although similar geomagnetic field values exist in indoor space, an object movement would experience a unique sequence of the geomagnetic field signals as the movement continues. We use a deep neural network model called the recurrent neural network (RNN), which is effective in recognizing time-varying sequences of sensor data, to track the user's location and movement path. To evaluate the performance of the proposed geomagnetic field based indoor positioning system (IPS), we constructed a magnetic field map for a campus testbed of about $94m{\times}26$ dimension and trained RNN using various potential movement paths and their location data extracted from the magnetic field map. By adjusting various hyperparameters, we could achieve an average localization error of 1.20 meters in the testbed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.4
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pp.555-562
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2022
This study measured and analyzed the propagation characteristics at frequencies 6, 10, and 17 GHz to discover the new propagation demands in a semi-basement indoor corridor environment for meeting the 4th industrial revolution requirements. The measured indoor environment is a straight corridor consisting of three lecture rooms and glass windows on the outside. The measurement scenario development and measurement system were constructed to match this environment. The transmitting antenna was fixed, and the frequency domain and time domain propagation characteristics were measured and analyzed in the line-of-sight environment based on the distance of the receiving antenna location. In the frequency domain, reliability was determined by the parameters of the floating intercept (FI) path loss model and an R-squared value of 0.5 or more. In the time domain, the root mean square (RMS) delay spread and the cumulative probability of K-factor were used to determine that 6 GHz had high propagation power and 17 GHz had low propagation power. These research results will be effective in providing ultra-connection and ultra-delay artificial intelligence services for WIFI 6, 5G, and future systems in a semi-basement indoor corridor environment.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1031-1040
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2023
Propagation characteristics in line-of-sight(LOS) paths in 3, 6, 10, and 17 GHz frequency bands were measured and analyzed in two different indoor corridors: second floors of Buildings D2 and E2. The measurement was designed to measure when the receiving antenna moved at 0.5 m intervals from 3 m to 30 m, while the transmission antenna was fixed. The analysis of the two indoor corridors was compared by applying basic transmission loss, root mean square (RMS) delay spread, and K-factor. For basic transmission loss, the loss coefficient of the floating intercept path loss model was higher in the indoor corridor of Building E2 than in that of Building D2. Similarly, the RMS delay spread in the time domain was greater in the indoor corridor of Building E2. However, the indoor corridor of Building D2 exhibited higher K-factor in the 3, 6, and 17 GHz bands with lower wave propagation in the 10 GHz band. Despite the 2 indoor corridors being identical, the propagation characteristics varied due to different internal structures and materials. The results provide measurement data for ITU-R Recommendations regarding various indoor environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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