This study proposes a method for investigating current patents related to information communication technology and smart mobility to provide insights into future technology trends. The method is based on text mining clustering analysis. The method consists of two stages, which are data preparation and clustering analysis, respectively. In the first stage, tokenizing, filtering, stemming, and feature selection are implemented to transform the data into a usable format (structured data) and to extract useful information for the next stage. In the second stage, the structured data is partitioned into groups. The K-medoids algorithm is selected over the K-means algorithm for this analysis owing to its advantages in dealing with noise and outliers. The results of the analysis indicate that most current patents focus mainly on smart connectivity and smart guide systems, which play a major role in the development of smart mobility.
The increasing saturation challenges in storage facilities for Low- and Intermediate-Level Radioactive Waste call for a more efficient storage approach. Consequently, we have developed a square-structured container that features a storage capacity approximately 20% greater than that of conventional drum-type containers. Considering the need to contain various radioactive wastes from nuclear power usage securely until they no longer pose a threat to human health or the environment, this study focuses on evaluating the sealing efficacy of the newly designed rectangular container using finite element analysis. Since radioactive waste containers typically do not experience external forces except under special circumstances, our analysis simulated the impact of an external force, assuming a fall scenario. After fastening the bolts, we examined the vertical stress distribution on the container by applying the calculated external force. The analysis confirms the container's stable seal.
This study aims to present a direction for the efficient TV commercial marketing strategy at the market by analyzing the relationship between technology and the smart-phones' TV commercial especially 'iPhone series' and 'galaxy S series'. As the results of the factor analysis of the hardwares, slogans and TV commercial for the target smart-phones, TV commercial is the way of the expression for the technology through the meaning of the value. And the meaning of value is defined by reclassifying the expression technique of each scene of TV commercial into nouns and adjectives. Setting a slogan is very important because it is making memorable motto or phrase for the consumer and it decide the image of the product. So the correct configuration of the slogan is a keystone that is important for creating a TV commercial and has a profound impact on product image formation.
We proposed a novel method for object recognition using the Smart tag system in the previous research. We identified the object easily, but could not assure the object pose, because the threshold problem was not solved. So we propose a new method to solve this threshold problem. This method uses a smart tag to decide the threshold by recording color information of the image when the object feature is extracted. This method records the original of the object color information at the smart tag first. And then it records the object image information, the circumstance image information and the sensors information continuously when the object feature is extracted through the experiments. Finally, it estimates the current threshold by recorded information. This method can be applied the threshold to each objects. And it can solve the difficult threshold decision problem easily. To approve the possibility of our method, we implemented our approach by using easy and simple techniques as possible.
Recently, in the problem of multi-order processing in logistics warehouses, multi-pickup systems are changing from the form in which workers walk around the warehouse to the form in which goods come to workers. These changes are shortening the time to process multiple orders and increasing production. This study considered the sequence problem of which warehouse the items to be loaded on each truck come first and which items to be loaded first when loading multiple pallet-unit goods on multiple trucks in an industrial smart logistics automation warehouse. To solve this problem efficiently, we use the mutant algorithm, which combines the GA algorithm and ACO algorithm, and compare with original system.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.265-275
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2024
Smart factory is a remarkable development from traditional manufacturing systems to data-based smart manufacturing systems that can connect and process data continuously, collected from machines, production equipment to production and business processes, capable of supporting workers in making decisions or performing work automatically. Smart factory is the key and center of the fourth industrial revolution, combining improvements in traditional manufacturing activities with digital technology to help factories achieve greater efficiency, contributing to increased revenue and reduce operating costs for businesses. Besides, the importance of smart factories is to make production more quality, efficient, competitive and sustainable. Businesses in Vietnam are in the process of learning and applying smart factory models. However, the number of businesses applying the pine factory model is still limited due to many barriers and difficulties. Therefore, in this paper we conduct a survey to assess the needs and current situation of businesses in applying smart factories and propose some specific solutions to develop and promote application of smart factory model in Vietnamese businesses.
Kim, Jongseok;Kim, HyungTae;Kim, Seungtaek;Jeong, Hoon;Cho, In-Sung;Noh, Min Soo;Jung, Hyundon;Jin, Kyung Chan
Journal of the Optical Society of Korea
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제19권6호
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pp.687-694
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2015
A photoluminescence (PL) imaging method using a vision camera was employed to inspect InGaN/GaN quantum-well light-emitting diode (LED) epi-wafers. The PL image revealed dark spot defective regions (DSDRs) as well as a spatial map of integrated PL intensity of the epi-wafer. The Shockley-Read-Hall (SRH) nonradiative recombination coefficient increased with the size of the DSDRs. The high nonradiative recombination rates of the DSDRs resulted in degradation of the optical properties of the LED chips fabricated at the defective regions. Abnormal current-voltage characteristics with large forward leakages were also observed for LED chips with DSDRs, which could be due to parallel resistances bypassing the junction and/or tunneling through defects in the active region. It was found that the SRH nonradiative recombination process was dominant in the voltage range where the forward leakage by tunneling was observed. The results indicated that the DSDRs observed by PL imaging of LED epi-wafers were high density SRH nonradiative recombination centers which could affect the optical and electrical properties of the LED chips, and PL imaging can be an inspection method for evaluation of the epi-wafers and estimation of properties of the LED chips before fabrication.
Smart technology has been utilized in various fields of all kinds of industries. Manufacturing industry has built its smart technology environment appropriate for its manufacturing fields in order to strengthen its manufacturing performance and competitiveness. The advance of smart technology for manufacturing industry needs to efficiently produce products, and response customer's demands and services in a global industrial environment. The smart technology capability of manufacturing fields is very crucial for the innovative production and efficient operation activities, and for efficient advancement of the manufacturing performance. We have necessitated a scientific and objective method that can gauge a smart technology ability in order to manage and strengthen the smart technology ability of manufacturing fields. This research provides a comprehensive framework that can rationally gauge the smart technology capability of manufacturing fields for effectively managing and advancing their smart technology capabilities. In this research, we especially develop a structural framework that can gauge the smart technology capability for a smart factory of manufacturing fields, with verifying by reliability analysis and factor analysis based on previous literature. This study presents a 13-item framework that can measure the smart technology capability for a smart factory of manufacturing fields in a smart technology perspective.
Jongwon Kim;Eunbi Park;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon;Young Myoung Ko
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2259-2277
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2023
We propose a probabilistic fish growth model for smart aquaculture systems equipped with IoT sensors that monitor the ecological environment. As IoT sensors permeate into smart aquaculture systems, environmental data such as oxygen level and temperature are collected frequently and automatically. However, there still exists data on fish weight, tank allocation, and other factors that are collected less frequently and manually by human workers due to technological limitations. Unlike sensor data, human-collected data are hard to obtain and are prone to poor quality due to missing data and reading errors. In a situation where different types of data are mixed, it becomes challenging to develop an effective fish growth model. This study explores the unique characteristics of such a combined environmental and weight dataset. To address these characteristics, we develop a preprocessing method and a probabilistic fish growth model using mixed data sampling (MIDAS) and overlapping mixtures of Gaussian processes (OMGP). We modify the OMGP to be applicable to prediction by setting a proper prior distribution that utilizes the characteristic that the ratio of fish groups does not significantly change as they grow. We conduct a numerical study using the eel dataset collected from a real smart aquaculture system, which reveals the promising performance of our model.
As the world enters the era of the Fourth Industrial Revolution, which is represented by advanced technology, it not only changes the industrial field but also the education field. In recent years, Smart Learning has enriched learning by using diverse forms and technologies that utilize vast amount of information about learners' individual knowledge through the emergence of realistic and intelligent contents that combine high technology such as artificial intelligence, big data and virtual reality and there is an increasing interest in intelligent adaptive learning, which can customize individual education. Therefore, the purpose of this study is to explore intelligent adaptive learning method through recent smart education environment, beyond traditional writing-based communication education which is highly dependent on the competency of instructors. In this study, we analyzed the various learner information collected in the communication course and constructed a concrete teaching and learning method of intelligent adaptive learning based on the instructor's intended smart contents. The result of this study is expected to be the basis of highly personalized teaching and learning method of digital method in communication education which is emphasized in the fourth industrial revolution era.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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