Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.688-701
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2020
This study analyzes the characteristics and change factors of technological cooperation networks in the automotive industry. Using Social Network Analysis (SNA) of 112,009 autonomous driving-related patents filed from 2000 to 2017 by major automotive firms in the world, we investigate the structure of the technological cooperation network. Network characteristics such as density are analyzed through structural characteristic analysis among the network analysis indicators. The structural characteristics of the technology cooperation network are confirmed through analysis of status characteristic indicators, such as the degree of centrality, betweenness centrality, and closeness centrality. Results show that car makers such as Toyota and Hyundai Motors, as well as parts suppliers such as Bosch and Continental, have high-performance technology developments related to autonomous driving. The structural characteristics of the network show that companies participating in cooperative networks for autonomous driving technology development have increased in number and are diversified, and all of the status characteristics indicators have decreased. This can be interpreted as an increasing number of horizontal and complementary forms of technological cooperation between firms. In addition, it was confirmed that the number of participants in the field of autonomous driving technology has increased, and the networks have become more complex.
As the size of buildings increases due to urbanization due to the development of industry, the need to purify the air and maintain a comfortable indoor environment is also increasing. With the development of monitoring technology for refrigeration systems, it has become possible to manage the amount of electricity consumed in buildings. In particular, refrigeration systems account for about 40% of power consumption in commercial buildings. Therefore, in order to develop the refrigeration system failure diagnosis algorithm in this study, the purpose of this study was to understand the structure of the refrigeration system, collect and analyze data generated during the operation of the refrigeration system, and quickly detect and classify failure situations with various types and severity . In particular, in order to improve the classification accuracy of failure types that are difficult to classify, a three-step diagnosis and classification algorithm was developed and proposed. A model based on SVM and LGBM was presented as a classification model suitable for each stage after a number of experiments and hyper-parameter optimization process. In this study, the characteristics affecting failure were preserved as much as possible, and all failure types, including refrigerant-related failures, which had been difficult in previous studies, were derived with excellent results.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.1
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pp.21-27
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2022
Traditional automobile or 2-wheeled robot have limitations on mobility because of their mechanical structure. As traditional automobile is being replaced by electric cars, robot technology is applied to the car industry. In robotics, many researchers worked on omnidirectional mobile robot and produced lots of noticeable results. However in many of the results, specialized wheels such as Mecanum wheels are required. That imposes restrictions on robot speed and outdoor driving. We proposed a 2-wheeled modular robot that has omnidirectional mobility without using specialized wheels. In this paper, we propose a 4-wheeled omnidirectional mobile robot that consists of those two modular robots. The proposed robot adopts electric brakes to combine wheel housings and the robot body or to separate wheel housings from the robot body. Two absolute-type encoders and four incremental encoders are used to control the position of the wheel housing and velocities of the wheels. The proposed robot has omnidirectional mobility and can move fast and outdoor with normal tire wheels. We implemented the proposed robot and the feasibility and stability of the robot is verified by two separate experiments.
Kim, Jinmu;Lee, Seung Jae;Jo, Euna;Choi, Eunkyung;Cho, Minjoo;Shin, So Ryung;Lee, Jung Sick;Park, Hyun
Journal of Marine Life Science
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v.6
no.2
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pp.97-105
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2021
Tegillarca granosa, is one of the most important fishery resources throughout Asia. However, due to industrialization factories, marine environmental pollution, and global warming, the marine fishery production has drop sharply. In order to understand the genetic factors of the blood clam, which is a major fishery resource on the southern coast of Korea, the whole genome of blood clam was studied. The assembled genome of T. granosa was 915.4 Mb, and 19 chromosomes were identified. 25,134 genes were identified, and 22,745 genes were functionally annotated. As a result of performing gene gain and loss analysis between the blood clam genome and eight other types of shellfish, it was confirmed that 725 gene groups were expanded, and 479 gene groups were contracted. The homeobox gene cluster of blood clam showed a well-preserved genetic structure within lophotrochozoan ancestor. T. granosa genome showed high similarity between three hemoglobin genes with Scarpharca broughtonii. The blood clam genome will provide information for the genetic and physiological characteristics of blood clam adaptation, evolution, and the development of aquaculture industry.
Park, Min Seok;Shin, Soo Beom;Kim, Ho Soo;Kim, Min Soo;Kim, Ha Sun;Jang, Jae Hyeok;Lee, Jin Kye;Lee, Dong Kuk
Applied Chemistry for Engineering
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v.33
no.6
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pp.581-587
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2022
The leather industry generates a large amount of hazardous leather waste of various types every year. Among them, shaving scrap is difficult to recycle because it contains chromium ions. Many studies in recent years have shown that shaving scraps can be processed into various types of valuable products, such as adsorbent, filler, and poultry feed. In this study, collagen peptides were extracted from shaving scraps and structurally modified to be developed as new materials with improved physicochemical properties. First, the chromium ions contained in the shaving scraps were removed using a sodium hydroxide solution, and purified through concentration and low-temperature crystallization. The purified collagen peptide was used to prepare the powder using a spray dryer. The extracted collagen peptides were structurally modified by introducing double bonds by reacting with methacrylic anhydride (MAA), and the product was confirmed by 1H NMR spectroscopy. Next, a copolymer was prepared by redox polymerization of the modified collagen peptide (MCP) and 2-ethylhexyl acrylate (2-EHA). The structure of the copolymer was qualitatively confirmed by FT-IR. In conclusion, this study confirmed that collagen peptides can be extracted from shaving scrap and converted into new eco-friendly materials through certain treatments.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.29
no.3
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pp.37-42
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2022
Recently, the semiconductor package structures are becoming thinner and more complex. As the thickness decrease, interfacial delamination due to material mismatch can be further maximized, so the reliability of interface is a critical issue in industry field. Especially, the polymers, which are widely used in semiconductor packaging, are significantly affected by the temperature and moisture. Therefore, in this study, the delamination prediction at the interface of package structure was performed through finite element analysis considering the moisture absorption and desorption under the various temperature conditions. The material properties such as diffusivity and saturated moisture content were obtained from moisture absorption test. The hygro-swelling coefficients of each material were analyzed through TMA and TGA after the moisture absorption. The micro-shear test was conducted to evaluate the adhesion strength of each interface at various temperatures considering the moisture effect. The finite element analysis of interfacial delamination was performed that considers both deformation due to temperature and moisture absorption. Consequently, the interfacial delamination was successfully predicted in consideration of the in-situ moisture desorption and temperature behavior during the reflow process.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.9
no.4
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pp.561-568
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2021
In this study, in order to observe the change in the amount of Tire and Road Wear Particles and the ratio of tire components in it according to the tire wear resistance performance, carried out the evaluation by varying the vulcanization reaction design of the tire tread rubber. In addition, in order to improve the reliability of the evaluation of Tire and Road Wear Particles, the evaluation was performed indoor laboratory test equipment that simulates the condition on real driving to exclude various environmental influences including minerals, driver's habits, road surface, weather, tire structure and pattern designs. After the evaluation in closed space, it is estimated that the amount of collected Tire and Road Wear Particles is 84% compared to 100% of the tire and road wear loss weight, of which 96.4~97.7% was around the road and 2.3~3.6% was in the air. As a result of analy sis of the collected Tire and Road Wear particles, the tire component existed 63~75% in the Tire and Road Wear Particles depending on the wear resistance performance of the tire.
Park, Myeongnam;Kim, Byungkwon;Hong, Gi Hoon;Shin, Dongil
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.26
no.4
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pp.41-57
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2022
The global demand for carbon neutrality in response to climate change is in a situation where it is necessary to prepare countermeasures for carbon trade barriers for some countries, including Korea, which is classified as an export-led economic structure and greenhouse gas exporter. Therefore, digital transformation, which is one of the predictable ways for the carbon-neutral transition model to be applied, should be introduced early. By applying digital technology to industrial gas manufacturing facilities used in one of the major industries, high-tech manufacturing industry, and hydrogen gas facilities, which are emerging as eco-friendly energy, abnormal detection, and diagnosis services are provided with cloud-based predictive diagnosis monitoring technology including operating knowledge. Here are the trends. Small and medium-sized companies that are in the blind spot of carbon-neutral implementation by confirming the direction of abnormal diagnosis predictive monitoring through optimization, augmented reality technology, IoT and AI knowledge inference, etc., rather than simply monitoring real-time facility status It can be seen that it is possible to disseminate technologies such as consensus knowledge in the engineering domain and predictive diagnostic monitoring that match the economic feasibility and efficiency of the technology. It is hoped that it will be used as a way to seek countermeasures against carbon emission trade barriers based on the highest level of ICT technology.
Amid the explosive growth of various metaverse platforms, there is no unified indicator to measure, analyze, and evaluate based on customer experience. Therefore, the usability evaluation factors in metaverse were identified through a heuristic methodology and literature review, to evaluate the metaverse, a two-to three-dimensional virtual world platform. A measurable system was established by subdividing 20 items in 5 fields, including user control, information structure, design and content, and usage environment, derived through Delphi technique. Based on this, after experiencing the actual contents of major metaverse platforms such as Roblox and Zepeto, usability was evaluated and comparative verification was conducted. As a result, it was estimated that metaverse user experience could be improved as its utility was derived relatively high in terms of user control and content. This study constitutes a theoretical contribution by extending the usability evaluation system, which has been widely used in the field of service design, to the fields of extended reality and mixed reality. At the same time, it has practical key findings of providing basic judgment standards to stakeholders in the metaverse field, as well as policy implications for digital capability enhancement and industry revitalization.
The easy payment service is a payment and remittance service that uses a simple authentication method. As online transactions have increased due to COVID-19, the use of an easy payment service is increasing. At the same time, electronic financial industries such as Naver Pay, Kakao Pay, and Toss are diversifying the competition structure of the easy payment market; meanwhile overseas fintech companies PayPal and Alibaba have a unique market share in their own countries, while competition is intensifying in the domestic easy payment market, as there is no unique market share. In this study, the participants in the easy payment market were classified as electronic financial companies, mobile phone manufacturers, and financial companies, and a SWOT analysis was conducted on the representative services in each industry. The analysis examined the user reviews of Google Play Store via a topic modeling analysis, and it employed positive topics as strengths and negative topics as weaknesses. In addition, topic modeling was conducted by dividing news articles into political, economic, social, and technology (PEST) articles to derive the opportunities and threats to easy payment services. Through this research, we intend to confirm the service capabilities of easy payment companies and propose a service activation strategy that allows gaining the upper hand in the market.
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