Park, Hyeoun-Ae;Jung, Hyesil;On, Jeongah;Park, Seul Ki;Kang, Hannah
Healthcare Informatics Research
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v.24
no.4
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pp.253-262
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2018
Objectives: We reviewed digital epidemiological studies to characterize how researchers are using digital data by topic domain, study purpose, data source, and analytic method. Methods: We reviewed research articles published within the last decade that used digital data to answer epidemiological research questions. Data were abstracted from these articles using a data collection tool that we developed. Finally, we summarized the characteristics of the digital epidemiological studies. Results: We identified six main topic domains: infectious diseases (58.7%), non-communicable diseases (29.4%), mental health and substance use (8.3%), general population behavior (4.6%), environmental, dietary, and lifestyle (4.6%), and vital status (0.9%). We identified four categories for the study purpose: description (22.9%), exploration (34.9%), explanation (27.5%), and prediction and control (14.7%). We identified eight categories for the data sources: web search query (52.3%), social media posts (31.2%), web portal posts (11.9%), webpage access logs (7.3%), images (7.3%), mobile phone network data (1.8%), global positioning system data (1.8%), and others (2.8%). Of these, 50.5% used correlation analyses, 41.3% regression analyses, 25.6% machine learning, and 19.3% descriptive analyses. Conclusions: Digital data collected for non-epidemiological purposes are being used to study health phenomena in a variety of topic domains. Digital epidemiology requires access to large datasets and advanced analytics. Ensuring open access is clearly at odds with the desire to have as little personal data as possible in these large datasets to protect privacy. Establishment of data cooperatives with restricted access may be a solution to this dilemma.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.51
no.6
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pp.415-420
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2018
The possibility of an improvement in heat dissipation performance of aluminum alloy heat sink for shipboard LED luminaries through plasma electrolytic oxidation (PEO) was investigated. Four different PEO coatings were produced on aluminum alloy 5052 in silicate based alkaline solution by varying current density ($50{\sim}200mA/cm^2$). On voltage-time response curves, three stages were clearly distinguished at all current densities, namely an initial linear increase, slowdown of increase rate, and steady state(constant voltage). It was found that the increase in current density caused the breakdown voltage to increase. Two different surface morphologies - coralline porous structure and pancake structure - were confirmed by SEM examination. The coralline porous structure was predominant in the coatings produced at lower current densities (50 and $100mA/cm^2$) while under high current densities(150 and $200mA/cm^2$) the pancake structure became dominant. The coating thickness was measured and found to be in a range between about $13{\mu}m$ and $44{\mu}m$, showing increasing thickness with increasing current density. As a result, $100mA/cm^2$ was proposed as an effective process parameter to improve the heat dissipation performance of aluminum alloy heat sink, which could lower the LED operating temperature by about 30%.
Park, Jeong Min;Jeon, Jin Myoung;Kim, Jung Gi;Seong, Yujin;Park, Sun Hong;Kim, Hyoung Seop
Journal of Powder Materials
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v.25
no.6
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pp.475-481
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2018
Selective laser melting (SLM), a type of additive manufacturing (AM) technology, leads a global manufacturing trend by enabling the design of geometrically complex products with topology optimization for optimized performance. Using this method, three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD) data components can be built up directly in a layer-by-layer fashion using a high-energy laser beam for the selective melting and rapid solidification of thin layers of metallic powders. Although there are considerable expectations that this novel process will overcome many traditional manufacturing process limits, some issues still exist in applying the SLM process to diverse metallic materials, particularly regarding the formation of porosity. This is a major processing-induced phenomenon, and frequently observed in almost all SLM-processed metallic components. In this study, we investigate the mechanical anisotropy of SLM-produced 316L stainless steel based on microstructural factors and highly-oriented porosity. Tensile tests are performed to investigate the microstructure and porosity effects on mechanical anisotropy in terms of both strength and ductility.
In this paper, interacting multiple model (IMM) filter was designed that guarantees a stable navigation performance even in the unstable satellite navigation position. In order to design IMM filter in INS / GPS integrated navigation system, sub filter of the IMM filter is defined as Kalman filter. In the IMM filter configuration, two subfilters are determined. Each Kalman filter defines the six-teenth state composed of position, velocity, attitude, and sensor error from the INS error equation and the states additionally derived in case of the coloured measurement noise. In order to verify the performance of the proposed filter, we compared the performance how the filter works in the presence of arbitrary error in GPS navigation solution. The Monte Carlo simulation was performed 100 times and the results were compared with the root mean square(RMS). The results show that the proposed method is stable against errors and show fast convergence.
The global manufacturing industry has reached the limit to growth due to a long-term recession, the rise of labor cost and raw material. As a solution to these difficulties, we promote the 4th Industry Revolution based on ICT and sensor technology. Following this trend, this paper proposes the design of a model using manufacturing data in the protection film process for smart manufacturing innovation. In the protective film process, the manufacturing data of temperature, pressure, humidity, and motion and thermal image are acquired by various sensors for the raw material blending, stirring, extrusion, and inspection processes. While the acquired manufacturing data is stored in mass storage, A.I. platform provides time-series image analysis and its visualization.
Magneto-rheological fluid (MRF) rotatory dampers are normally used for controlling the constant rotation of machines and engines. In this research, such a device is proposed to act as variable stiffness device to alleviate the rotational oscillation existing in the many engineering applications, such as motor. Under such thought, the main purpose of this work is to characterize the nonlinear torque-angular displacement/angular velocity responses of an MRF based variable stiffness device in oscillatory motion. A rotational hysteresis model, consisting of a rotatory spring, a rotatory viscous damping element and an error function-based hysteresis element, is proposed, which is capable of describing the unique dynamical characteristics of this smart device. To estimate the optimal model parameters, a modified whale optimization algorithm (MWOA) is employed on the captured experimental data of torque, angular displacement and angular velocity under various excitation conditions. In MWOA, a nonlinear algorithm parameter updating mechanism is adopted to replace the traditional linear one, enhancing the global search ability initially and the local search ability at the later stage of the algorithm evolution. Additionally, the immune operation is introduced in the whale individual selection, improving the identification accuracy of solution. Finally, the dynamic testing results are used to validate the performance of the proposed model and the effectiveness of the proposed optimization algorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.448-466
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2019
Today, companies are increasingly focused on SCM (Supply Chain Management) as a means for cost-cutting and efficient operation. The company's ultimate objective is to win and maintain a sustained dominant position in the uncertainties of the global environment and future competitiveness. In this respect, this study examined the effects of management strategy, collaboration process and SCM integration on corporate performance in small and midsize parts manufacturers. The results of empirical analysis are summarized as follows. Management strategy, collaboration process and SCM integration had positive effects on corporate performance in domestic small and midsize parts manufacturers, and all hypotheses were supported. Consequently, it can be confirmed that quality, cost and flexibility for management strategy, and strategic objective perception, support policy, problem solution and knowledge information sharing for delivery and collaboration as small and midsize parts manufacturers are mechanisms for improving quality reliability, decreasing cost, delivery obedience and information system operation of SCM integration, and boosting corporate quantitative and qualitative performance.
The Korea Augmentation Satellite System (KASS) is the Satellite-Based Augmentation System (SBAS) under development in Korea. KASS navigation service support navigation Safety of Life (SoL) service. KASS signal provides corrections to Global Positioning System (GPS) data received from KASS Reference Stations (KRS) and is broadcast form Geostationary Earth Orbiting (GEO) satellites to KASS users and is used by GPS/SBAS user equipment to improve the accuracy, availability, continuity and integrity of the navigation solution. Seven KRS's collect the satellite data and send them to the KASS Processing Stations (KPS) for the generation of the corrections and the monitoring the integrity. For performing its computation the KPS needs to know accurate and reliable KRS antennas coordinates. These coordinates are provided as configuration parameters to the KPS. This means that the reference frame in which the KPS work is the one represented by the set of coordinates provided as input. Therefore, the activity to maintain the accuracy of the KRS antenna coordinates is necessary, knowing that coordinates can evolve due to earth plates movements or earthquakes. In this paper, we analyzed the geodetic survey results for KRS antenna coordinates from Site Acceptance Test (SAT) #1 in December 2020 to August 2022. In the future, it is expected that these activities and planning for KRS coordinates maintenance will be produced and provided to KASS system operators for KPS configuration updates during the KASS lifetime of 15 years. Through these maintenance activities, it is expected that monitoring and analysis of unpredictable events such as earthquakes and seism will be possible in the future.
Kim, Heeyoung;Hong, Hotak;Ryu, Gihwan;Kim, Dongmin
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.100-105
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2021
Contactless service is rapidly emerging as a new growth strategy due to consumers who are reluctant to the face-to-face situation in the global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19), and various technologies are being developed to support the fast-growing contactless service market. In particular, the restaurant industry is one of the most desperate industrial fields requiring technologies for contactless service, and the representative technical case should be a kiosk, which has the advantage of reducing labor costs for the restaurant owners and provides psychological relaxation and satisfaction to the customer. In this paper, we propose a solution to the restaurant's store operation through the unmanned kiosk using a state-of-the-art artificial intelligence (AI) technology of image recognition. Especially, for the products that do not have barcodes in bakeries, fresh foods (fruits, vegetables, etc.), and autonomous restaurants on highways, which cause increased labor costs and many hassles, our proposed system should be very useful. The proposed system recognizes products without barcodes on the ground of image-based AI algorithm technology and makes automatic payments. To test the proposed system feasibility, we established an AI vision system using a commercial camera and conducted an image recognition test by training object detection AI models using donut images. The proposed system has a self-learning system with mismatched information in operation. The self-learning AI technology allows us to upgrade the recognition performance continuously. We proposed a fully automated payment system with AI vision technology and showed system feasibility by the performance test. The system realizes contactless service for self-checkout in the restaurant business area and improves the cost-saving in managing human resources.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.3
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pp.397-419
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2022
Smart agriculture has emerged to be a solution to the global food crisis and a new growth engine in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to reveal the spatiality of smart agriculture by analyzing smart agriculture policies in major countries and examining how major's agricultural knowledge and experience are expressed in specific agricultural environment. I selected China, Japan, the Netherlands, and the United States as representative examples. In the analysis of agricultural policy, the direction, governance and main areas and technologies were focused. As a result, it is found both standardization strategy and the localization strategy work at the same time. Standardization strategies decontextualize technologies and policies from the economic, social, cultural, and ecological contexts of region. The regionalization strategy builds a smart agricultural model for each country with reflecting geographical characteristics. This study could be for facilitating further researches on geographies of agricultural technology and agricultural knowledge production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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