An integrated system of GIS and water quality model was suggested including the pollutant loads from the watershed. The developed system consists of two parts. First part is the GIS module. The geographic information system of the study area was built to provide the information on landuse and several surface factors concerning the overland flow processes of water and pollutants. Second part is the modeling modules which include storm event pollutant load model(SEPLM)., non-storm event pollutant load model(NSPLM), and river water quality simulation model(RWQSM). Models can calculate the pollutant load from the study area. The databases and models are linked through the interface modules resided in the overall system, which incorporate the graphical display modules and the operating scheme for the optimal use of the system. The developed system was applied to the Chungju multi-purpose reservoir to estimate the pollutant load during the four selected rainfall events between 1991 and 1993,. based upon monthly basis and seasonal basis in drought flow, low flow, normal flow and wet flow.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.4
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pp.483-488
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2015
This paper implements a long-term monitoring system (LMS) for ship's engine performance analysis (SEPA) based on the web, for the purpose of the communication speed and engine maintenance. This system is composed of a simulator, monitoring module with a multi channel A/D converter, monitoring computer, network attached storage (NAS), RS485 serial and wireless internet communication system. The existing products monitor the information transmitted from pressure sensors installed in the upper parts of each of engines in the local or web computer, but have a delay in the communication speed and errors in long-term monitoring due to the large volume of sampling pressure data. To improve these problems, the monitoring computer saves the sampling pressure data received from the pressure sensors in NAS, monitors the long-term sampling data generated by the sectional down sampling method on a local computer, and transmits them to the web for long-term monitoring. Because this method has one tenth of the original sampling data, it will use memory with small capacity, save communication cost, monitor the long-term sampling data for 30 days, and as a result, make a great contribution to engine maintenance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.3
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pp.572-579
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2009
A monitoring system needs many parameters to increase devices for monitoring data and to support various services. In particular, monitoring the status of a device in a wireless mobile environment has a difficulty in displaying multi data in a limited screen size, and transfer of the status data of a device into a network is largely related with network traffic. The research aims at designing a control board that collects data in order to effectively manage a greenhouse environment system. Also, the research tries to appropriately operate devices, environment data monitoring, and the control of each device by realizing a multiplexed interface based on a web. Thus, in the case in which a distributed client was a computer, monitoring and control were obtained with a web browser through the Lab VIEW web server of a server or local control module in order to effectively monitor and control according to the status of a user. In the case in which a client was a PDA, application of a wireless mobile considering the scale and data processing capacity of a displayer was connected. As a result of the research, we could confirm a satisfactory outcome from the viewpoint of a human-centered design by supplying adaptability and mobility according to the environment of a user.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.745-752
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2016
In the era of the Internet of Things, where all physical objects are connected to the Internet, we suggest a remote control system using a Raspberry Pi single-board computer with ZigBee, which can turn an indoor light-emitting diode (LED) and a multiple-tap on and off, and with a smart phone can control the brightness of the LED as well as an electronic door lock. By connecting an infrared (IR) transmitter module to the Raspberry Pi, we can control home appliances, such as an air conditioner, and we can also monitor indoor images, indoor temperatures, and illumination by using a smart phone app. We developed a method of finding out IR transmission codes required for remote-controllable appliances with an AVR micro-controller. We suggest a method to remotely open and shut an office door by novating the door lock. The brightness level of an LED (between 0 and 10) can be controlled through a PWM signal generated by an ATmega88 microcontroller. A mutiple-tap is controlled using an ATmega32, a photo-coupler, and a TRIAC. The signals for measured temperature and illumination are converted from analog to digital by using the ATtiny44A microcontroller transmitting to a Raspberry Pi through SPI communication. Then, we connect a camera to the CSI head of the Raspberry Pi. We can turn on the smart multiple-tap for a certain period of time, or we can schedule the multi-tap to turn on at a specific time. To reduce standby power, people usually pull out a power code from multiple-taps or turn off a switch. Our method helps people do the same thing with a smart phone, if they are away from home.
As the subjects of education has been changed from the instructors to learners, a web-based self-directed learning which can accelerate the initiative of learners and can be free from the restriction of time and space has been received attention. In this paper, the web-based self-directed learning system was designed. For the design, to make the learners build their own lecture plan, the service was designed to provide three kinds of lectures of video clip, slide lecture, and e-text lecture that were focused on various lecture contents. In addition, a learner and an assistant was man to man matched to enable the on-line mentoring for mutual communication between learners and assistants. Implementation was carried out by three sets of module - Manager, Learner and Assistant - that were applied to the real educational activities. The survey on satisfaction for the education, efficiency of ability improvement, and educational intelligibility for the attendants on the education showed more than 67.2% of satisfaction in satisfaction for the education. Furthermore, more than 86.9% of attendants replied that their ability were improved after the education of this system. The educational system realized in this paper shows effectiveness for the self-directed learning.
The objective of this paper is to analyze and characterize end-to-end packet statistics after modeling and simulation of WiFi (IEEE 802.11g) and WiMAX (IEEE 802.16e) of a virtual wireless network using OPNET Modeler Wireless Suite. Wireless internal and external network simulators such as Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) module, WinProp: W-LAN/Fixed WiMAX/Mobile WiMAX, and SMI system, are designed to consider data transfer rate based on wireless propagation signal strength. However, we approached our research in a different perspective without support for characteristic of these wireless network simulators. That is, we will discuss the purpose of a visual analysis for these packets, how to receive each point packets (e.g., wireless user, base station or access point, and http server) through end-to-end virtual network modeling based on integrated wired and wireless network without wireless propagation signal strength. Measuring packet statistics is important in QoS metric analysis among wireless network performance metrics. Clear packet statistics is an especially essential metric in guaranteeing QoS for WiMAX users. We have found some interesting results through modeling and simulation for virtual wireless network using OPNET Modeler Wireless Suite. We are also able to analyze multi-view efficiency through experiment/observation result.
Blenderbot 2.0 is a dialogue model representing open domain chatbots by reflecting real-time information and remembering user information for a long time through an internet search module and multi-session. Nevertheless, the model still has many improvements. Therefore, this paper analyzes the limitations and errors of BlenderBot 2.0 from three perspectives: model, data, and dialogue. From the data point of view, we point out errors that the guidelines provided to workers during the crowdsourcing process were not clear, and the process of refining hate speech in the collected data and verifying the accuracy of internet-based information was lacking. Finally, from the viewpoint of dialogue, nine types of problems found during conversation and their causes are thoroughly analyzed. Furthermore, practical improvement methods are proposed for each point of view, and we discuss several potential future research directions.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.1
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pp.93-114
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2023
Information extraction can facilitate the intensive analysis of documents by providing semantic triples which consist of named entities and their relations recognized in the texts. However, most of the research so far has been carried out separately for named entity recognition and relation extraction as individual studies, and as a result, the effective performance evaluation of the entire information extraction systems was not performed properly. This paper introduces two models of end-to-end information extraction that can extract various entity names in clinical records and their relationships in the form of semantic triples, namely pipeline and joint models and compares their performances in depth. The pipeline model consists of an entity recognition sub-system based on bidirectional GRU-CRFs and a relation extraction module using multiple encoding scheme, whereas the joint model was implemented with a single bidirectional GRU-CRFs equipped with multi-head labeling method. In the experiments using i2b2/VA 2010, the performance of the pipeline model was 5.5% (F-measure) higher. In addition, through a comparative experiment with existing state-of-the-art systems using large-scale neural language models and manually constructed features, the objective performance level of the end-to-end models implemented in this paper could be identified properly.
Byungwoo Kim;Hyeri Go;Gyeongyeong Cheon;Yong-Ho Ko;Yoonchul Sohn
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.4
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pp.61-68
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2023
In this study, Sn-3.5Ag-15.0Fe composite solder was manufactured and applied to TLP bonding to change the entire joint into a Sn-Fe IMC(intermetallic compound), thereby applying it as a high-temperature solder. The FeSn2 IMC formed during the bonding process has a high melting point of 513℃, so it can be stably applied to power modules for power semiconductors where the temperature rises up to 280℃ during use. As a result of applying ENIG surface treatment to both the chip and substrate, a multi-layer IMC structure of Ni3Sn4/FeSn2/Ni3Sn4 was formed at the joint. During the shear test, the fracture path showed that cracks developed at the Ni3Sn4/FeSn2 interface and then propagated into FeSn2. After 2hours of the TLP joining process, a shear strength of over 30 MPa was obtained, and in particular, there was no decrease in strength at all even in a shear test at 200℃. The results of this study can be expected to lead to materials and processes that can be applied to power modules for electric vehicles, which are being actively researched recently.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.7
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pp.335-347
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2024
Open-vocabulary 3D point cloud instance segmentation (OV-3DIS) is a challenging visual task to segment a 3D scene point cloud into object instances of both base and novel classes. In this paper, we propose a novel model Open3DME for OV-3DIS to address important design issues and overcome limitations of the existing approaches. First, in order to improve the quality of class-agnostic 3D masks, our model makes use of T3DIS, an advanced Transformer-based 3D point cloud instance segmentation model, as mask proposal module. Second, in order to obtain semantically text-aligned visual features of each point cloud segment, our model extracts both 2D and 3D features from the point cloud and the corresponding multi-view RGB images by using pretrained CLIP and OpenSeg encoders respectively. Last, to effectively make use of both 2D and 3D visual features of each point cloud segment during label assignment, our model adopts a unique feature ensemble method. To validate our model, we conducted both quantitative and qualitative experiments on ScanNet-V2 benchmark dataset, demonstrating significant performance gains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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