International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
Mankind has been attempting to live a happy and safe family life in a residential space. Due to the advent of the mobile phone in the 1990s and the smart phone in the 2000s, when the information and communication age came, human life has been innovatively changed. The revolution of human civilization led to the Neolithic Revolution and the Iron Age, followed by a smart phone revolutionizing human life, and the revolution faces with the era of info-communication, smart phones became a daily life and the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is an era of info-communication technology (ICT), creating a new paradigm across human life through technological developments such as artificial intelligence (AI), IoT, big data, mobile, and cloud. The smart home is actively researched in a direction to support the overall human life as a representative future residential culture paradigm. However, the study considering the needs according to the lifestyle, functional characteristics of each living space and human lifestyle of the Phono Sapiens era where smart phones live like daily life was relatively insufficient. In addition, research on smart home service design should be considered from the apartment residential space planning stage. Therefore, this study has significance in suggesting the direction of research on human-centered smart home service design considering the characteristics of each living space and resident's life-style in the smart phone era.
In this study we apply Support Vector Machine (SVM) to the prediction of geo-effective halo coronal mass ejections (CMEs). The SVM, which is one of machine learning algorithms, is used for the purpose of classification and regression analysis. We use halo and partial halo CMEs from January 1996 to April 2010 in the SOHO/LASCO CME Catalog for training and prediction. And we also use their associated X-ray flare classes to identify front-side halo CMEs (stronger than B1 class), and the Dst index to determine geo-effective halo CMEs (stronger than -50 nT). The combinations of the speed and the angular width of CMEs, and their associated X-ray classes are used for input features of the SVM. We make an attempt to find the best model by using cross-validation which is processed by changing kernel functions of the SVM and their parameters. As a result we obtain statistical parameters for the best model by using the speed of CME and its associated X-ray flare class as input features of the SVM: Accuracy=0.66, PODy=0.76, PODn=0.49, FAR=0.72, Bias=1.06, CSI=0.59, TSS=0.25. The performance of the statistical parameters by applying the SVM is much better than those from the simple classifications based on constant classifiers.
Ubiquitous Smart Space(USS) like u-City has been expected to create a high added value. However, developing USS has a high risk because it should use future technologies and development methodologies that have been never tried in the past. Hence, it has to be considered thoroughly in the very first stage of development. Moreover, USS usually uses several ubiquitous computing technologies combinationally because of the nature of USS. Despite of this, existing technology selection methodologies or technology evaluation methodologies only focus on a single technology. This leads us to develop a methodology of optimal technology combination for developing a specific USS. The purpose of this paper is to propose the methodology and to apply it to develop a real USS. We use portfolio theory and constraint satisfaction problem to determine an optimal technology combination. We also apply our methodology to the national ubiquitous computing project which carries out at present to validate it.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1670-1675
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2021
The adoption of smart construction technology in the construction industry is progressing rapidly. By utilizing smart construction technologies such as BIM (Building Information Modeling), drones, artificial intelligence, big data, and Internet of Things technology, it has the effect of lowering the accident rate at the construction site and shortening the construction period. In order to introduce a digital twin platform for construction site management, real-time construction site management is possible in real time by constructing the same virtual space. The digital twin virtual space construction method collects and processes data from the entire construction cycle and visualizes it using a 3D model file. In this paper, we introduce a modeling automation technique that constructs an efficient digital twin space by automatically generating 3D modeling that composes a digital twin space based on 3D spatial data.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.22
no.4
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pp.1-8
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2023
The downsizing of schools is accelerating due to a rapid decline in the school-age population, and as the crisis over regional and school disappearance increases, the need for smaller schools to respond to future educational needs is increasing. Through flexible curricula and digital/artificial intelligence-based classroom teaching improvements, students' satisfaction with school life, student creativity and character development, improved academic achievement, and strengthened cooperative communication capabilities will be observed, and teachers' teaching and learning methods will change. Educational effects such as these are important, and transforming school facilities into future-oriented spaces, including school space innovation, is required to accomplish them. This study examined the future of education systems in small schools, focusing on analyzing the educational effects and awareness of the sustainability of spatial innovation, in terms of school space changes, school education correlation, and smart environment, to develop innovation projects in small schools. A desirable direction for implementation is presented.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.35
no.3
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pp.431-442
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2015
SSI instruction can be an effective tool to promote key competencies for future citizens. Our assumption of the study is that applying the concept of collective intelligence in the context of SSI learning would facilitate the learning. Thus, we designed and implemented Collective Intelligence-based SSI instruction over almost a year and observed the effects of the instruction on enhancing students' collaboration, information management, critical thinking, and communication skills. Twenty 9th grade students enrolled in a science-gifted program voluntarily participated. Data was collected by administering a questionnaire to examine the skills before, in the middle of, and after the instruction, and by conducting classroom observations and focus student group interviews. The results indicated some degree of improvement in their targeted skills. First, they experienced the expansion of their thoughts by actively sharing information and ideas using the web platform. Second, they became more flexible and open to different points of views in order to accomplish a common goal. Third, they appreciated having independent time and space to explore their own positions on the issues and to search necessary information, and believed that the process encouraged them to more pro-actively participate and communicate in the group debates. Lastly, they positively perceived the values that collaboration with diverse group members could produce.
The purpose of this research is creating the visualization platform of the user interface to make able to be provide the demanded service while users communication with surrounding space in a smart city environment. This comes from the latest enhanced interface technology and social media, and it uses the shares information to support the proper interface environment according to a life style and spatial properties. "EzCity" which is the user interface platform suggested in this research, can control the enormous amount of public data for the smart city. The core module of user platform is made up with Public data module, Interface module, Visualization module and Service module. The role of this platform is to be provide "Geo-Intelligent Interface Service" for space users to access the data in easier and more practical interface environment. This reinforces the visualization process for data collecting, systematization, visualization and providing service. Also this will be expected to be the base to solve the problem which complexity and rapidly increasing amount of data.
Ubiquitous technology is currently being introduced to libraries at the fastest speed as compared to other spaces. However, the introduction of ubiquitous technology to the existing analog space is causing problems despite such intelligence of libraries as the design standards for ubiquitous spaces have not been arranged yet. This researcher analyzed and evaluated the characteristics of design from the ubiquitous aspect of the ubiquitous environment-oriented libraries that are still at their initial stage. The subjects for this study were the National Library of Korea, Myongji University Bangmok Library, and Yonsei University Library. The definition and characteristics of the ubiquitous environment libraries were examined through literature review and the standards for design analysis were derived by analyzing previous studies. Case analyses were conducted to evaluate the design elements in the ubiquitous environment libraries based on the field observation, photographing, and interviews with managers. As a result, functionality, safety, cognition and convenience were derived based on the investigation and analysis of previous studies; informativeness, playfulness, security, and simplicity which are the design characteristics were found. As a result of the case studies, while functionality and safety are met in most of the standards for design analysis, universality was very low. Care for minorities is need in a library as it is a space used by many unspecified individuals.
Manufacturing of complex surface plates in stern and stem is a major factor in cost of a preliminary ship design by computing process. If these hull plate parts are effectively classified, it helps to compute the processing cost and find the way to cut-down the processing cost. This paper presents a new method to classify surface plates effectively in the preliminary ship design using neural network. A neural-network-based ship hull plate classification program was developed and tested for the automatic classification of ship design. The input variables are regarded as Gaussian curvature distributions on the plate. Various applicable rules of network topology are applied in the ship design. In automation of hull plate classification, two different numbers of input variables are used. By observing the results of the proposed method, the effectiveness of the proposed method is discussed. As a result, high prediction rate was achieved in the ship design. Accordingly, to the initial design stage, the ship hull plate classification program can be used to predict the ship production cost. And the proposed method will contribute to reduce the production cost of ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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