커넥티드 하우스는 새로운 통신서비스와 M2M, NFC, 스마트 홈, 스마트 그리드 등 기존 IT 시스템을 융합한 새로운 형태의 IT 융합 서비스로서, 언제 어디서나 어떠한 디바이스에도 연결되는 미래형 커넥티드 라이프 서비스이다. 본 논문에서는 미래형 커넥티드 라이프 서비스를 제공하는 사물인터넷용 커넥티드 오피스 솔루션인 지능형 게이트웨이를 설계하여 각종 센서와 지그비/Z-Wave/NFC 및 단말장치를 연동하며 제어할 수 있게 하였다. 또한 본 게이트웨이에 연동되는 IP/SIP/IMS 카메라, 비디오 도어폰을 개발하여 음성품질, 지터, 프레임 스피드 항목에서 국내통신사업자의 품질 기준을 만족하였다.
The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.
스마트 홈 시스템은 종합적인 네트워크 지능 홈 제어 시스템에서 실제적이며, 자동제어 시스템, 컴퓨터 네트워크 시스템과 네트워크 통신 기술이다. 지능적인 홈 시스템은 사용자로 하여금 가옥, 무선 원격 제어, 터치스크린 전화, 인터넷 또는 음성 인식 제어 가정용 장치를 화면 조작 또는 장치들을 연결함으로서 보다 편리하게 해줄 수 있다. 본 논문에서는 상호간의 서로 다른 상태의 동작에 따른 사용자 요구가 필요가 없는 상호간의 통신이 가능한 다양한 종류의 지능적인 가정용 장치를 구현함으로서 사용자가 대단히 효율적이고 편리하며 안전하도록 설계하였다.
In a study of a peculiarity of the Korean residence construction as the central Jeong Yeo Chang's Residence, we proposed varieties service models for an anthropocentric U-Korean style with "a convenience, a security, an economical, a pleasure". It was to assume for this research that was established in case of all necessity IT infrastructures, and was structural alterations to a Korean residence sectional. It was used for Wall-Pad(Home Gateway) for controlling services, gas valves, remote inspection of a meter, curtains, doorlocks, boilers, temperature controllers, indoor ventilation systems, breakers, and expansion of crime prevention, energy. With introducing various service models on U-Korean style house, removing a negative view about Korean residence, we drew the best suited residence condition combining with a merit of the Korean residence and the Ubiquitous Intelligent Home Service. In order to realize U-Korean style house at the right time at the right place, a maintenance was required to be ensured based on social infrastructures and institutions and laws.
영상 인식 기술은 인공지능 기술을 기반으로 인식하고자하는 객체의 형상, 객체 주변의 환경변화 및 객체 회전에 의한 인식 능력 저하를 보완할 수 있는 객체특징점 및 특징 기술자를 생성하고, 생성된 특징 기술자를 이용하여, 영상 객체를 인식하는 기술로, 일반적으로 영상에 나타난 객체를 인식하는 기술을 뜻한다. 스마트 안전 축사에서 전력소비 및 화재 발생 복합 환경 분석을 위해 설치되는 전력화재 관리 디바이스를 통합 관리함으로써 축사 전력 사용의 효율성 향상 및 전기 사용의 과부화로 발생할 수 있는 사고를 방지하여 축산 농가의 이익 증대 및 피해를 최소화하고 안전하고 최적화된 지능형 스마트 안전 축사를 개발하여 보급하는데 요구되는 전력 관리 프레임워크를 구현하는데 목적이 있다.
The artificial intelligence software market is developing in various fields world widely. In particular, there is a wide variety of applications for image recognition technology using deep learning. This study intends to apply image recognition technology to the 'Home Gardening' market growing rapidly due to COVID-19, and aims to build a small-scale smart farm in the house using artificial intelligence and IoT technology for convenient crop cultivation for busy people living in cities. This intelligent farm system includes an automatic image recognition function and recommendation function based on temperature and humidity sensor-based indoor environment analysis.
Apartment auction is a system that is used for the citizens to get a house. This paper deals with the implementation of a web-based intelligent decision support system using OLAP technique and data mining technique for auction decision support. The implemented decision support system is working on a real auction database and is mainly composed of OLAP Knowledge Extractor based on data warehouse and Auction Data Miner based on data mining methodology. OLAP Knowledge Extractor extracts required knowledge and visualizes it from auction database. The OLAP technique uses fact, dimension, and hierarchies to provide the result of data analysis by menas of roll-up, drill-down, slicing, dicing, and pivoting. Auction Data Miner predicts a successful bid price by means of applying classification to auction database. The Miner is based on the lazy model-based classification algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm to reflect the characteristics of auction database.
Kim, Sung-Sik;Cho, Hyun-Chan;Oh, Chang-Heon;Lee, Kyu-Young
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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pp.118-121
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2003
Generally, the repeater in CDMA(Code Division Multiple Access) included HPA(HI-Power Amplifier) to amplifier communication signals. Also , HPA contained PD(Predistortor) to maintain the linearization of amplifier characteristics. A configuration component of PD have been used electricity nonlinear devices such that diode. But this diode takes many influences at the circumstance temperature. Consequently, it can't maintain output linearization, and drop the communication quality. The manufacturer set bias of the circuit to the manual at the first out of ware-house low But the Q-point changes according to the change of the high temperature or low temperature. Therefore, we designed a system to maintain the Q-point by FDM(Fuzzy Decision Maker) in this paper.
Generally, the repeater in CDMA(Code Division Multiple Access) included HPA(HI-Power Amplifier) to amplifier communication signals. Also, HPA contained PD(Predistortor) to maintain the linearization of amplifier characteristics A configuration component of PD have been used electricity nonlinear devices such that diode. But this diode takes many influences at the circumstance temperature. Consequently, st can't maintain output linearization, and drop the communication Duality. The manufacturer set bias of the circuit to the manual at the first out of ware-house low. But the Q-point changes according to the change of the high temperature or low temperature. Therefore, we designed a system to maintain the Q-point by FDM(Fuzzy Decision Maker) in this paper.
It's difficult for manufacturers to derive a new design from the demands of consumers as quickly as possible and a designer carries out design operation using insufficient resources in initial design. To carry out initial design process efficiently for an excavator front group, it is necessary for a designer to manage lots of parameter with an existing knowledge or with in-house know-how and develop function module that calculates working range and excavator force. By doing so, it will bring up the optimized values of parameters based on the DOE in the early design stage. In this paper, a new approach to improve the process with optimized parameters is proposed to reduce a product development time of the excavator front design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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