Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.86-88
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2017
The digital door lock is an electronic door lock that uses a password system and has the function of automatically locking the door when the door is closed, thus eliminating the worry about the door lock. As the technology has gradually developed, various authentication technologies such as semiconductor key system, RFID, and fingerprint recognition have been introduced. However, there is a danger of copying the door lock key, and there are password stealing and infringement. In this paper, we develop a remote control system that can unlock or open a smartphone to supplement the user's risk. The system you are going to develop can use WiFi to check if the door is locked or open on your smartphone, and you can lock or unlock the door remotely.
The contact acoustic emission (AE) monitoring system is time-consuming and costly for monitoring concrete structures in large scope, in addition, the great difference in acoustic impedance between air and concrete makes the detection process inconvenient. In this work, we broaden the conventional AE source localization method for concrete to the non-contact (air-coupled) micro-electromechanical system (MEMS) microphones array, which collects the energy-rich leaky Rayleigh waves, instead of the relatively weak P-wave. Finite element method was used for the numerical simulations, it is shown that the propagation velocity of leaky Rayleigh waves traveling along the air-concrete interface agrees with the corresponding theoretical properties of Lamb wave modes in an infinite concrete slab. This structures the basis for implementing a non-contact AE source location approach. Based on the experience gained from numerical studies, experimental studies on the proposed air-coupled AE source location in concrete slabs are carried out. Finally, it is shown that the locating map of AE source can be determined using the proposed system, and the accuracy is sufficient for most field monitoring applications on large plate-like concrete structures, such as tunnel lining and bridge deck.
Data anomalies seriously threaten the reliability of the bridge structural health monitoring system and may trigger system misjudgment. To overcome the above problem, an efficient and accurate data anomaly detection method is desiderated. Traditional anomaly detection methods extract various abnormal features as the key indicators to identify data anomalies. Then set thresholds artificially for various features to identify specific anomalies, which is the artificial experience method. However, limited by the poor generalization ability among sensors, this method often leads to high labor costs. Another approach to anomaly detection is a data-driven approach based on machine learning methods. Among these, the bidirectional long-short memory neural network (BiLSTM), as an effective classification method, excels at finding complex relationships in multivariate time series data. However, training unprocessed original signals often leads to low computation efficiency and poor convergence, for lacking appropriate feature selection. Therefore, this article combines the advantages of the two methods by proposing a deep learning method with manual experience statistical features fed into it. Experimental comparative studies illustrate that the BiLSTM model with appropriate feature input has an accuracy rate of over 87-94%. Meanwhile, this paper provides basic principles of data cleaning and discusses the typical features of various anomalies. Furthermore, the optimization strategies of the feature space selection based on artificial experience are also highlighted.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.4B
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pp.322-331
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2011
Recently, the social issues such as low birth rate, an aging population has brought about decreasing labor productivity and productive population. To relieve these problems, the government has planned to set up smart working infrastructure and will raise the number of smart worker to around 30 percent of the total working population by 2015. This study scrutinizes to the meaning of smart working with the concepts of new work pattern and open innovation. The empirical analysis result shows 56.9% of SMBs thought a need for such system and 60.1% of them answered to adopt it. And the market related to smart working of SMBs will increase to 17.5% every year to the point that by 2014. It will be worth 1.54 trillion won and create up to 38,000 job positions. While prior researches on SMB suggested key drivers and guideline for innovation, this study gives some implications of impact and ripple effect of smart working as an innovation factor based on empirical analysis.
The present study investigates the soil-structure interaction (SSI) effects on the seismic performance of smart base-isolated structures. The adopted control algorithm for tuning the control force plays a key role in successful implementation of such structures; however, in most studied carried out in the literature, these algorithms are designed without considering the SSI effect. Considering the SSI effects, a linear quadratic regulator (LQR) controller is employed to seismic control of a smart base-isolated structure. A particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to tune the gain matrix of the controller in both cases without and with SSI effects. In order to conduct a parametric study, three types of soil, three well-known earthquakes and a vast range of period of the superstructure are considered for assessment the SSI effects on seismic control process of the smart-base isolated structure. The adopted controller is able to make a significant reduction in base displacement. However, any attempt to decrease the maximum base displacement results in slight increasing in superstructure accelerations. The maximum and RMS base displacements of the smart base-isolated structures in the case of considering SSI effects are more than the corresponding responses in the case of ignoring SSI effects. Overall, it is also observed that the maximum and RMS base displacements of the structure are increased by increasing the natural period of the superstructure. Furthermore, it can be concluded that the maximum and RMS superstructure accelerations are significant influenced by the frequency content of earthquake excitations and the natural frequency of the superstructure. The results show that the design of the controller is very influenced by the SSI effects. In addition, the simulation results demonstrate that the ignoring the SSI effect provides an unfavorable control system, which may lead to decline in the seismic performance of the smart-base isolated structure including the SSI effects.
Seo, Yeon-Beom;Park, Jung-Il;Go, Ji-Hun;Lee, Je-Myung;Hwang, Su-Jin
Food Science and Industry
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v.54
no.2
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pp.73-81
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2021
Korea Agency of HACCP Accreditation and Services(KAHAS) has been focused on strengthen food safety management and competitiveness of the food industry. As a solution, the institution has launched the smart HACCP project, which is highly praised to be an innovation in food safety management system. KAHAS try to analysis of food manufacturing company, candidate of supporting about construction of smart factory from Small and Medium venture Business Department and confirm the effect of smart HACCP introduction. Korea Agency of HACCP Accreditation and Services will use these results for widespread of smart HACCP
Blockchain technology is also actively studied in the real estate transaction field, and real estate transactions have various ways. In this paper, we propose a model that simplifies the authentication procedure of auction systems using Ethereum's Ether to solve the problem of offline court auctions. The proposed model is written in Ethereum's Solidity language, the court registers the sale date and the sale date with the DApp browser, and the bidder accesses the address of the individual's wallet created through Metamask's private key. The bidder then selects the desired sale and enters the bid price amount to participate in the auction. The bidder's record of the highest bid price for the sale he wants is written on the Ethereum test network as a smart contract. and creates a block. Finally, smart contracts written on the network are distributed by the court auction manager to all nodes in the blockchain network, and each node in the blockchain network can be viewed and contract verified. As a result of analyzing the smart contracts of the proposed model and the performance of the system, there are fees incurred due to the creation and use of Ether on platforms using Ethereum, and participation. Ether's changes in value affect the price of the sale, resulting in inconsistent fees in smart contracts each time. However, in future work, we issue our own tokens to solve the market volatility problem and commission problem with the value change of Ether, and refine complex court auction systems.
Real-time substructuring techniques are currently an advanced experimental method for testing large size specimens in the laboratory. In dynamic substructuring, the whole tested system is split into two linked parts, the part of particular interest or nonlinearity, which is tested physically, and the remanding part which is tested numerically. To achieve near-perfect synchronization of the interface response between the physical specimen and the numerical model, a good controller is needed to compensate for transfer system dynamics, nonlinearities, uncertainties and time-varying parameters within the physical substructures. This paper presents the substructuring approach and control performance of the linear and the adaptive controllers for testing the dynamic characteristics of soil-structure-interaction system (SSI). This is difficult to emulate as an entire system in the laboratory because of the size and power supply limitations of the experimental facilities. A modified linear substructuring controller (MLSC) is proposed to replace the linear substructuring controller (LSC).The MLSC doesn't require the accurate mathematical model of the physical structure that is required by the LSC. The effects of parameter identification errors of physical structure and the shaking table on the control performance of the MLSC are analysed. An adaptive controller was designed to compensate for the errors from the simplification of the physical model in the MLSC, and from parameter identification errors. Comparative simulation and experimental tests were then performed to evaluate the performance of the MLSC and the adaptive controller.
Real-Time Hybrid Simulation (RTHS) is a novel approach conceived to evaluate dynamic responses of structures with parts of a structure physically tested and the remainder parts numerically modelled. In RTHS, delay estimation is often a precondition of compensation; nonetheless, system delay may vary during testing. Consequently, it is sometimes necessary to measure delay online. Along these lines, this paper proposes an online delay estimation method using least-squares algorithm based on a simplified physical system model, i.e., a pure delay multiplied by a gain reflecting amplitude errors of physical system control. Advantages and disadvantages of different delay estimation methods based on this simplified model are firstly discussed. Subsequently, it introduces the least-squares algorithm in order to render the estimator based on Taylor series more practical yet effective. As a result, relevant parameter choice results to be quite easy. Finally in order to verify performance of the proposed method, numerical simulations and RTHS with a buckling-restrained brace specimen are carried out. Relevant results show that the proposed technique is endowed with good convergence speed and accuracy, even when measurement noises and amplitude errors of actuator control are present.
Joo, Jin Chul;Ahn, Hosang;Ahn, Chang Hyuk;Ko, Kyung-Rok;Oh, Hyun-Je
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.34
no.12
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pp.863-870
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2012
The market trends of automatic meter reading associated with smart water meters were investigated. Also, recent developments and field applications of key technology for automatic meter reading associated with smart water meters were analyzed. Smart water meters have been manufactured mostly in United States and Europe and have been expanded their business to Asia. Integrated water management system combining with the additional functions such as real-time consumption metering, cost notification, water conservation, leak detection, water quality monitoring, and flow control have been operated in automatic meter reading. Both water quality and quantity data measured from smart water meters and sensors were transferred to data concentration units through neighborhood area network, and then were transferred to integrated server through wide area network. The data transfer methods were determined by comprehensively considering urban scale, density of smart water meters, power supply and network topologies. Common data collection methods such as fixed network to data concentation units, vehicles drive by, people walk by, and drone fly by have been applied. The automatic meter reading associated with smart water meters are spread throughout the world, and both water and energy savings result in saving the money and reducing the greenhouse gases emission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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