Nowadays, lithium-ion battery has become more popular around the world. Knowing when batteries reach their end of life (EOL) is crucial. Accurately predicting the remaining useful life (RUL) of lithium-ion batteries is needed for battery health management systems and to avoid unexpected accidents. It gives information about the battery status and when we should replace the battery. With the rapid growth of machine learning and deep learning, data-driven approaches are proposed to address this problem. Extracting aging information from battery charge/discharge records, including voltage, current, and temperature, can determine the battery state and predict battery RUL. In this work, we first outlined the charging and discharging processes of lithium-ion batteries. We then summarize the proposed techniques and achievements in all published data-driven RUL prediction studies. From that, we give a discussion about the accomplishments and remaining works with the corresponding challenges in order to provide a direction for further research in this area.
JaHyung, Koo;LanMi, Hwang;HooHyun, Kim;TaeHee, Kim;JinHyang, Kim;HeeSeok, Song
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.16-30
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2023
The elderly population is increasing owing to a low fertility rate and an aging population. In addition, life expectancy is increasing, and the advancement of medicine has increased the importance of health to most people. Therefore, government and companies are developing and supporting smart healthcare, which is a health-related product or industry, and providing related services. Moreover, with the development of the Internet, many people are managing their health through online searches. The most convenient way to achieve such management is by consuming nutritional supplements or seasonal foods to prevent a nutrient deficiency. However, before implementing such methods, knowing the nutrient status of the individual is difficult, and even if a test method is developed, the cost of the test will be a burden. To solve this problem, we developed a questionnaire related to nutrient classification twice, based upon which an adaptive algorithm was designed. This algorithm was designed as a machine learning based algorithm for nutrient classification and its accuracy was much better than the other machine learning algorithm.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.112-118
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2024
We Design The problem of underdeveloped areas is emerging as a social problem. Industrialization drove the population to the cities, creating underdeveloped areas. Underdeveloped areas are causing social problems such as population decline and aging. It is necessary to study the continuous tourism development of underdeveloped areas through development and improvement projects. Using social media big data to investigate keywords in underdeveloped areas and see the connection between keywords. The purpose of this study was to conduct core research divided by type and to investigate the keywords of tourism in underdeveloped areas through concor analysis of underdeveloped areas. As a result of the study, keywords were connected for each type of redevelopment, regional development, regional economy, and underdeveloped areas. Through this, the keywords for sustainable tourism in underdeveloped areas were identified. It is hoped that this study will develop sustainable tourism for the keywords of underdeveloped areas.
Recent advances in medical science have made people live longer, which has affected many aspects of life, such as caregiver burden, increasing cost of healthcare, increasing number of disabled and depressive disorder persons, and so on. Researchers are now focused on elderly living assistance services in smart home environments. In recent years, assisted living technologies have rapidly grown due to a faster growing aging society. Many smart devices are now interconnected within the home network environment and such a home setup supports collaborations between those devices based on the Internet of Things (IoT). One of the major challenges in providing elderly living assistance services is to consider each individual's requirements of different needs. In order to solve this, the virtualization of physical things, as well as the collaboration and composition of services provided by these physical things should be considered. In order to meet these challenges, Web of Objects (WoO) focuses on the implementation aspects of IoT to bring the assorted real world objects with the web applications. We proposed a semantic modelling technique for manual and semi-automated service composition. The aim of this work is to propose a framework to enable RESTful web services composition using semantic ontology for elderly living assistance services creation in WoO based smart home environment.
ICT의 급속한 발전과 더불어 고령화 사회와 COVID-19로 인한 비대면의 시대에서 다양한 스마트헬스케어디바이스를 기반으로 건강관리를 지속하고 있다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강관리를 지원하기 위하여 실시간으로 분당 심장 박동수 측정함으로써 수시로 자신의 건강 상태를 확인하고 건강한 생활을 유지할 수 있도록, 아두이노 기반으로 DF Robot SEN0203 심박센서를 이용하여 심박 측정기를 제작하였다. 본 논문을 통해 제작한 기기는 손목 밴드나 스마트 워치 등 다양한 방법으로 활용될 수 있다.
Wall structure smart modular is a building construction method where modules are manufactured in a factory and assembled on-site. This method is gaining popularity in the construction industry as it reduces construction time and mitigates risks such as material supply and labor costs. Wall structure smart modular is necessary as it provides comfortable temporary classroom space during renovation and remodeling of aging school buildings. The structure and characteristics of each type of temporary classroom modular were compared, and wall structure modular showed superior performance in terms of height and weight competitiveness compared to mixed structures. With these advantages, wall structure modular can ensure economic efficiency and recyclability as a temporary classroom. In the future, we aim to compare and analyze the standards such as inter-floor noise and heat transfer coefficient for wall structure and mixed structures.
Seungho Kim;Jae-Min Lee;Moonyoung Choi;Sangyong Kim
Smart Structures and Systems
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제33권4호
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pp.313-323
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2024
Deterioration of buildings is one of the biggest problems in modern society, and the importance of a safety diagnosis for old buildings is increasing. Therefore, most countries have legal maintenance and safety diagnosis regulations. However, the reliability of the existing safety diagnostic processes is reduced because they involve subjective judgments in the data collection. In addition, unstructured tasks increase rework rates, which are time-consuming and not cost-effective. Therefore, This paper proposed the method that can calculate the safety grade of deterioration automatically. For this, a DNN structure is generated by using existing precision inspection data and precision safety diagnostic data, and an objective building safety grade is calculated by applying status evaluation data obtained with a UAV, a laser scanner, and reverse engineering 3D models. This automated process is applied to 20 old buildings, taking about 40% less time than needed for a safety diagnosis from the existing manual operation based on the same building area. Subsequently, this study compares the resulting value for the safety grade with the already existing value to verify the accuracy of the grade calculation process, constructing the DNN with high accuracy at about 90%. This is expected to improve the reliability of aging buildings in the future, saving money and time compared to existing technologies, improving economic efficiency.
세계적으로 1,000만명 이상의 인구를 보유한 메가시티는 1975년만 해도 전세계에서 3개에 불과했지만, 2013년에 24개, 2025년에는 30개 이상으로 확대될 것으로 예측되고 2050년까지 전 세계적으로 30억명 이상이 스마트시티로 흡수될 것으로 전망된다. 특히, 아시아, 아프리카에서도 도시화가 급속도로 진행될 것으로 예상된다. 이처럼, 도시화가 진전되어 도시에 거주하는 인구가 늘어나게 되면 이에 비례하여 에너지 소비의 급속한 증가, 교통의 혼잡, 각종 인프라 노후 등 다양한 문제점이 발생할 수 있다. 이에 따라, 도시문제 해결을 위한 새로운 대안으로 스마트시티가 부각되고 있다. 스마트시티는 관련 기술의 발전과 함께 빠르게 확산되고 있으며 비용절감, 도시서비스 향상, 삶의 질 제고, 생산성 지속가능성을 향상시킬 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 국내외 스마트시티 시장 규모와 동향을 분석하고 주요 국가별 스마트시티 관련 정책 및 추진 동향 과 구축사례 분석을 통해 스마트시티 관련 산업 분야별 개발현황과 시장을 전망함으로써 4차 산업혁명시대 국내 스마트시티 비즈니스 활용 모델을 제시한다.
본 논문에서는 광섬유 센서를 사용하여 우주환경하에 노출된 그래파이트/에폭시 복합재 적층판의 열팽창계수의 변화를 측정하였다. 열변형률과 온도를 동시에 측정하기 위해서 두개의 FBG 센서를 사용하였다. 또한 열-진공 챔버를 사용하여 고진공, 자외선, 열적 사이클 등의 인자를 가지는 저궤도(LEO) 우주환경을 모사하였다. 예비실험으로써, 본 실험에서 사용되는 온도범위에 대해 FBG 온도센서를 기준온도계로부터 보정하였고 알루미늄 시편에 부착된 FBG 변형률 센서와 변형률 게이지(ESG)의 비교실험을 통해 FBG 변형률 센서의 사용가능성을 검증하였다. 검증된 FBG센서가 삽입된 그래파이트/에폭시 복합재 평판을 모사된 우주환경에 노출하여 일정한 노화간격마다 열팽창계수 변화를 실시간으로 측정하였다. 실험결과 1000 사이클 노화후의 열팽창계수는 노화전에 비해 대체적으로 큰 변화는 없었지만 전 온도구간에서 약간 감소하는 경향을 보였다. 이러한 현상은 가스방출(outgassing), 수분방출, 모재균열 등에 기인한다.
본 연구는 1990년대 이후 정보화 과정에 이어 2010년대 들어 스마트폰의 확산으로 스마트화가 급속히 전개되는 가운데 특히 2000년대 이후 신속히 진행 중인 고령화로 인하여 심각해지고 있는 만 65세이상 노년층의 스마트 정보격차의 요인을 분석하고 이에 대한 해소방안을 모색하고자 추진되었다. 기존 연구에서 노년층의 스마트폰에 대한 자기효능감, 교육, 접근성, 유희성, 비용 합리성, 정책적 지원 등 6개 요인을 도출하고 정보기술수용모델(TAM)을 토대로 연구모델을 정립한 후, 전국의 14개 노인종합복지관을 통하여 총 243명에게 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였으며, 구조방정식모델(SEM) 분석을 통하여 가설을 검증하였다. 스마트폰에 대한 정책적 지원, 유희성, 자기효능감, 접근성, 비용 합리성, 그리고 교육 요인의 순서로 중요성이 우선시된 본 연구의 결과는 향후에 노년층의 스마트 정보격차에 대한 다양한 해소방안 모색에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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