The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.669-670
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2015
Efficient management of the construction heavy equipment is required to reduce the rate of carbon emissions and on-site accidents. The intelligent excavation system (IES) will improve the construction quality and productivity through information technologies and efficient equipment operation, especially in large earthwork projects. Three-dimensional digitized ground data should be required for identifying the path of heavy equipment and work-site environment. Rapid development of terrain laser scanners (TLS) is more readily to acquire the digital data. This study suggests the '3D ground terrain processing platform (3DGTPP)' including data manipulating module and analyzing module of the scanned data for intelligent earthmoving equipment operation. The processing platform consists of six modules, including scanning, registering, manipulating, analyzing, transmitting, and storing. 3D ground terrain processing platform presented in this study will provide fundamental information for intelligent excavation system (IES), which will increase the efficiency of earthworks and safety of workers in significant.
In order to implement the smart home environment, we need an intelligence service platform that learns the user's life style and behavioral patterns, and recommends appropriate services to the user. The intelligence service platform should embed a couple of effective and efficient data mining algorithms for learning from the data that is gathered from the smart home environment. In this study, we evaluate the suitability of data mining algorithms for smart home intelligent service platforms. In order to do this, we first develop an intelligent service scenario for smart home environment, which is utilized to derive functional and technical requirements for data mining algorithms that is equipped in the smart home intelligent service platform. We then evaluate the suitability of several data mining algorithms by employing the analytic hierarchy process technique. Applying the analytical hierarchy process technique, we first score the importance of functional and technical requirements through a hierarchical structure of pairwise comparisons made by experts, and then assess the suitability of data mining algorithms for each functional and technical requirements. There are several studies for smart home service and platforms, but most of the study have focused on a certain smart home service or a certain service platform implementation. In this study, we focus on the general requirements and suitability of data mining algorithms themselves that are equipped in smart home intelligent service platform. As a result, we provide a general guideline to choose appropriate data mining techniques when building a smart home intelligent service platform.
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.
The purpose of this study is to find out the relevant factors of the choice tendency of tourism users to Intelligent Tourism platform through big data analysis, which will help enterprises to make accurate positioning and improvement according to user information feedback in the tourism market in the future, so as to gain the favor of users' choice and achieve long-term market competitiveness. This study takes the Intelligent Tourism platform as the independent variable and the user choice tendency as the dependent variable, and explores the related factors between the Intelligent Tourism platform and the user choice tendency. This study make use of text mining and R language text analysis, and uses SPSS and AMOS statistical analysis tools to carry out empirical analysis. According to the analysis results, the conclusions are as follows: service quality has a significant positive correlation with user choice tendency; service quality has a significant positive correlation with tourism trust; Tourism Trust has a significant positive correlation with user choice tendency; service quality has a significant positive correlation with user experience; user experience has a significant positive correlation with user choice tendency Positive correlation effect.
본 논문에서는 5G-NR-V2X 시스템과 그 통신 성능 분석 방법론에 관해 설명한다. 자율 주행 서비스(레벨 4 이상)를 개발하고 성능을 검증할 수 있는 시스템을 제시하며, OBU 및 RSU를 사용한 실제 도로 시험 환경에서 5G-NR-V2X 통신을 통해 성능을 검증한다. 이 시스템은 초고속(150Mbps 이상), 초저지연(3ms 이하), 높은 신뢰성(99.99% 이상)을 만족시키며, 악의적인 조건에서도 통신 견고성을 유지한다. 본 논문에서 제안하는 5G-NR-V2X 시스템 및 성능 분석 방법은 초고속, 초저지연, 고신뢰의 V2X 통신 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다. 또한, 제안된 성능 분석 기법을 통해 검증된 서비스는 도로, 교통, 물류 및 상업 산업에서 기술 경쟁력을 강화할 것으로 예상된다.
This article aims to explain the concept and characteristics of the 'Intelligent Science Lab', which is being promoted nationwide in Korea since 2021. The Korean Ministry of Education creates a master plan containing a vision for science education every five years. The most recently announced '4th Master plan for science education (2020-2024)' emphasizes the policy of setting up an 'intelligent science lab' in all elementary and secondary schools as an online and offline space for scientific inquiry using advanced technologies, such as Internet of Things and Augmented and Virtual Reality. The 'Intelligent Science Lab' project is being pursued in two main directions: (1) developing an online platform named 'Intelligent Science Lab-ON' that supports science inquiry classes, and (2) building a science lab space in schools that encourages active student participation while utilizing the online platform. This article presents the key features of the 'Intelligent Science Lab-ON' and the characteristics of intelligent science lab spaces newly built in schools. Furthermore, it introduces inquiry-based science learning programs developed for intelligent science labs. These programs include scientific inquiry activities in which students generate and collect data ('data generation' type), utilize datasets provided by the online platform ('data utilization' type), or utilize open and public data sources ('open data source' type). The Intelligent Science Lab project is expected to not only encourage students to engage in scientific inquiry that solves individual and social problems based on real data, but also contribute to presenting a model of online and offline linked scientific inquiry lessons required in the post-COVID-19 era.
본 논문은 실시간 범죄대응 및 예방적 방범을 위한 지능형 방범 통합 플랫폼 개발 연구를 진행하였다. 방범 시스템 및 플랫폼 연구, 지능형 방범 관련 연구 등의 선행연구와 지자체 통합운영센터 방범시스템 사례를 분석하여 지능형 방범 플랫폼 요소를 설정하였다. 이를 통해 실질적인 지능형 방범 플랫폼을 개발하고, 확장성을 고려한 기존 지자체 및 스마트시티 통합플랫폼 시스템과의 연계방안을 제시하였다. 이를 통해 기존 지자체 통합관제센터에서 사후처리로만 활용되는 CCTV 모니터링을 실시간 범죄에도 대응 가능하게 하고, 실외 뿐 아니라 실내에서도 신고자의 정밀한 위치를 파악하여 골든타임 내 사건 사고를 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 관제효율 향상 뿐 아니라 시민참여를 강화하여 시민 중심의 범죄 예방형 사회안전망 정보공유서비스 제공이 가능하다. 지능형 방범 플랫폼은 기존 지자체 시스템 및 스마트시티 통합플랫폼을 비롯한 타 방범서비스와의 연계 확장성을 고려하여 개발하였으므로 지자체 확산 보급되기 용이한 장점을 가진다. 향후 지능형 방범 플랫폼의 실질적 적용 및 운영, 지자체 확산을 위한 정책적 지원 등의 후속연구가 진행되어 국민들이 안전한 생활을 영위하는데 도움이 되길 기대한다.
Network infrastructure has spread to an unprecedented extent and is used in various computing devices, such as smart appliances, smart phones, and embedded devices with sensors, which have all been appearing in the computing environment. To accommodate this trend, for a more intelligent service environment, the service platform needs to have abilities that facilitate the operation between services, dynamically share distributed computing resources, and manage appropriate contextual information. We have simulated a service platform to provide intelligent services using contextual information after having implemented the context management service. The context management service gathers raw contextual information from sensors and stores these in the context database. For a consistent basis of contextual information, time and location are used as the key values of the contextual information. The context management service also performs normalization to provide computable contextual information to context-aware applications. In this paper, a service platform based on Jini technology is proposed for constructing an interoperable, dynamic, and . intelligent service environment using contextual information.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.29-33
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2004
I propose a personalized digital library system (PDLS) based on an advanced distributed agent platform. The new platform is developed by improving the DECAF (Distributed Environment-Centered Agent Framework) which is one of the conventional distributed agent development toolkits. Also, a mobile ORB (Object Request Broker), Voyager, and a new multi agent negotiation algorithm are adopted to develop the advanced platform. The new platform is for mobile multi agents as well as the distributed environment, whereas the DECAF is for the distributed and non-mobile environment. From the results of the simulation the searched time of PDLS is lower, as the numbers of servers and agents are increased. And the user satisfaction is four times greater than the conventional client-server model. Therefore, the new platform has some optimality and higher performance in the distributed mobile environment.
In a four-wheel independent drive platform, four wheels and motors are connected directly, and the rotation of the motors generates the power of the platform. It uses a skid steering system that steers based on the difference in rotational power between wheel motors. The platform can control the speed of each wheel individually and has excellent mobility on dirt roads. However, the difficulty of the straight-running is caused due to torque distribution variation in each wheel's motor, and the direction of rotation of the wheel, and moving direction of the platform, and the difference of the platform's target direction. This paper describes an algorithm to detect the slip generated on each wheel when a four-wheel independent drive platform is traveling in a harsh environment. When the slip is detected, a compensation control algorithm is activated to compensate the torque of the motor mounted on the platform to improve the trajectory tracking performance of the platform. The four-wheel independent drive platform developed for this study verified the algorithm. The wheel slip detection and the compensation control algorithm of the platform are expected to improve the stability of trajectory tracking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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