The convergence of technology as a major breakthrough in technology innovation has been generated and developed. With the advent of the 21st century characterized by the knowledge-based economy, it is happening even more frequently and vigorously than ever. However, study on classification system or definition of notions is necessary as the convergence of technology is still in the early stage. The existing classification system has limited application to the convergence of technology. With no standard available for the classification of the technology convergence, there has been much concern for duplicative R&D investment. On this ground, a new and reformed classification system for the convergence of technology and definition of notions are needed. Previous studies regard base technologies used in the technology convergence and new convergence technologies as important. However, this paper views convergence of technology as a dynamic phenomenon and puts an emphasis on the cause of technology convergence, not on the new technology itself and examines whether base technologies go back to their original state after the completion of technology convergence. This kind of approach will classify technology convergence by characteristics. Although more researches including quantitative analysis are necessary, this paper expects to offer help with further researches on classification system.
Optimization system for convergence point control is required for train control system, this paper introduces the way of enhanced optimization for convergence point with data of intelligence full prediction system. Also the result of the intelligence full prediction system is useful for train control system at the convergence point and passenger will take more accurate information from the prediction system.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.190-201
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2023
Securing transportation safety infrastructure technology for Lv.4 connected autonomous driving is very important for the spread of autonomous vehicles, and the safe operation of level 4 autonomous vehicles in adverse weather has limitations due to the development of vehicle-only technology. We developed the radar-enabled AI convergence transportation entities detection system. This system is mounted on fixed and mobile supports on the road, and provides excellent autonomous driving situation recognition/determination results by converging transportation entities information collected from various monitoring sensors such as 60GHz radar and EO/IR based on artificial intelligence. By installing such a radar-enabled AI convergence transportation entities detection system on an autonomous road, it is possible to increase driving efficiency and ensure safety in adverse weather. To secure competitive technologies in the global market, the development of four key technologies such as ① AI-enabled transportation situation recognition/determination algorithm, ② 60GHz radar development technology, ③ multi-sensor data convergence technology, and ④ AI data framework technology is required.
If a digital signage system is operated in PC mounted in the Window OS then the implementing price is very high. For resolving this problem, we used the Smartphone mounted in ARM Cortex family of multi-core processor-based mobile platform. We developed a low-power low-cost digital signage system and a remote convergence content management program based on web server. This convergence system manages advertising content to a remote control device anywhere using remote control technology. This system is one integrated system with display and is a low-power consumed and is developed in very efficient hardware interface. And condition sensors(intensity of illumination, temperature, weather, GPS etc) is equipped in the developed system. Automatic contents builder and Context-aware SMIL module is also implemented in the convergence system. We achieved over 50% power savings comparing with conventional Window OS system and 16 points multi-touch in our system.
In this paper, a terrestrial digital multimedia broadcasting (T-DMB) multichannel audio broadcasting system based on spatial audio coding is presented. The proposed system provides realistic multichannel audio service via T-DMB with a small increase of data rate as well as backward compatibility with the conventional stereo-based T-DMB player. To reduce the data rate for additional multichannel audio signals, we compress the multichannel audio signals using the sound source location cue coding algorithm, which is an efficient parametric multichannel audio compression technique. For compatibility, we use the dependent property of an elementary stream descriptor, and this property should be ignored in a conventional T-DMB player. To verify the feasibility of the proposed system, we implement the T-DMB multichannel audio encoder and a prototype player. We perform a compatibility test using the T-DMB multichannel audio encoder and conventional T-DMB players. The test demonstrates that the proposed system is compatible with a conventional T-DMB player and that it can provide a promisingly rich audio service.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.25
no.5
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pp.403-408
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2012
In this paper, we propose useful load flow algorithms called FEDL (fast enhanced decoupled load flow). The proposed load flow method can improve the convergence characteristics particularly when the P-Q coupling becomes significant and the power system operating states deviate from the conditions required for stable convergence of the FDL by reflecting in part the effects of the off-diagonal terms in the Jacobian. In our test with IEEE AEP-30 bus system and RTS-96 73-bus system, it converge even when the fast decoupled load flow (FDL) and its variations keeping load flow matrices constant experience convergence problems. Test results show promising performances of the proposed algorithms in their convergence characteristics both in number of iterations and overall convergence speeds.
In this paper, we introduce and study a generalized Cayley operator associated to H(·, ·)-monotone operator in semi-inner product spaces. Using the notion of graph convergence, we give the equivalence result between graph convergence and convergence of generalized Cayley operator for the H(·, ·)-monotone operator without using the convergence of the associated resolvent operator. To support our claim, we construct a numerical example. As an application, we consider a system of generalized Cayley inclusions involving H(·, ·)-monotone operators and give the existence and uniqueness of the solution for this system. Finally, we propose a perturbed iterative algorithm for finding the approximate solution and discuss the convergence of iterative sequences generated by the perturbed iterative algorithm.
Hahm, Jehun;Park, Sanghyun;Jeong, Myungsu;Kim, Sang Ho;Lee, Jaeyoul
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.4_2
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pp.655-662
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2022
Recently, with the increase in the use of UAV(unmanned aerial vehicles), research on horizontal maintenance stations that can take off and land in various environments has been actively conducted. These stations can safely land UAV through multiple DOF(degrees of freedom) or at least 2-DOF-based actuator actuation. Among them, many researchers are dealing with the multi-DOF stewart platform due to its high safety. However, the stewart platform requires high-precision control technology because it requires a lot of torque to actuate according to the load action. Therefore, in this paper, to solve the mentioned problem, a bevel gear-based 2-DOF horizontal maintenance station system is proposed. The proposed system is configured to prevent damage due to air resistance when maintaining ships and to install it in a small space. Also, in terms of system configuration, the bevel gear-based horizontal maintenance system has the main advantage of being able to take off and land UAVs of various sizes through the replacement of station pads. The driving of the system consists of a simple form that can control the motor by adjusting the rotation speed of the motor according to the sea waveform.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.2
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pp.301-307
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2018
Unmanned Aerial Vehicles (i.e., drone) are gaining a lot of interest from a wide range of application domains such as infrastructure monitoring and parcel delivery service. In those service scenarios, multiple UAVs are involved and should be reliably operated by so-called UAV management system. For that, we propose oneM2M standard based UAV management and control system which is specifically targeted at traffic management of low-altitude UAVs. In this paper, we include oneM2M platform architecture and its implementation for UAV management system in conjunction with UAV interworking procedure.
Out - of - distribution (OOD) samples are frequently encountered when deploying a classification model in plenty of real-world machine learning-based applications. Those samples are normally sampling far away from the training distribution, but many classifiers still assign them high reliability to belong to one of the training categories. In this study, we address the problem of removing OOD examples by estimating marginal density estimation using variational autoencoder (VAE). We also investigate other proper methods, such as temperature scaling, Gaussian discrimination analysis, and label smoothing. We use Chonnam National University (CNU) weeds dataset as the in - distribution dataset and CIFAR-10, CalTeach as the OOD datasets. Quantitative results show that the proposed framework can reject the OOD test samples with a suitable threshold.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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