International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.1
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pp.1-6
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2018
In addition to the instability of energy import costs caused by the depletion of petroleum resources, which is a representative energy resource, and the strengthening of various regulations such as the convention on climate change, the plant for bio energy production, which is being watched as the next generation energy, and became subject of various complaints. In order to solve this problem, the bio-plant is underground and the ground is parked, making the convenience and accessibility of citizens more and more accessible. In this situation, the development of bioenergy production technology also increases the risk factor in bioenergy production process. Accordingly this paper explains method about apply the wide angle camera based AOA algorithm to the bio plant to prevent the accidents from spreading due to the lack of facilities and safety devices and the aging of the facilities and suggests a technique that can quickly identify the location and direction when it occurs.
With the innovation of information technology, non-face-to-face robo advisor with high accessibility and convenience is spreading. The current robot advisor recommends appropriate investment products after understanding the investment propensity based on the structured data entered directly or indirectly by individuals. However, it is an inconvenient and obtrusive way for financial consumers to inquire or input their own subjective propensity to invest. Hence, this study proposes a way to deduce the propensity to invest in unstructured data that customers voluntarily exposed during consultation or online. Since prediction performance based on unstructured document differs according to the characteristics of text, in this study, classification algorithm optimized for the characteristic of text left by financial consumers is selected by performing prediction performance evaluation of various learning discrimination algorithms and proposed an intelligent method that automatically recommends investment products. User tests were given to MBA students. After showing the recommended investment and list of investment products, satisfaction was asked. Financial consumers' satisfaction was measured by dividing them into investment propensity and recommendation goods. The results suggest that the users high satisfaction with investment products recommended by the method proposed in this paper. The results showed that it can be applies to non-face-to-face robo advisor.
현재 몇 가지의 제품으로 시장에 출시되어 가정에 조금씩 보급되기 시작한 홈 서비스 로봇은 각각의 제품이 청소, 도난방지 감시, 애완용 등의 특정한 기능을 가지고 가정에서 쉽게 사용 할 수 있도록 날로 발전을 더해가고 있다. 그러나 이러한 현재의 로봇들은 대부분 탑재된 기능과 인공지능이 결합하여 스스로 동작하는 자동화 로봇의 특징만을 지니고 있을 뿐이다. 홈 서비스 로봇의 정의에 충실한 사용자와의 커뮤니케이션의 기능은 거의 전무 하며, UI를 이용한 사용자 인터페이스의 환경에 의존할 뿐이다. 따라서 본 논문에서는 현재 홈서비스의 로봇의 한계성을 극복하고, 저렴하며 활용성이 높은 새로운 홈서비스 로봇의 모델을 제시한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.7
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pp.2913-2918
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2011
This paper proposed the friction model using Preisach algorithm with neural network based on experimental results. In order to apply the neural network algorithm, the back propagation update rule was used and the updated weighting factor of neural network was applied to distribute function of Preisach model. In order to implement the proposed algorithm, the LabView software was used to apply to the precision control of mechanical system. The evaluation of the proposed friction model was executed through experiments.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.1
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pp.39-45
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2019
We propose an active color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in IoT space as a human-robot coexistent system. An IoT space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of IoT space as well. One of the main goals of IoT space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, IoT space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and IoT space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in IoT space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.1
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pp.159-165
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2019
'4th Industrial Revolution' is accelerating as a core part of creating new growth engines and enhancing competitiveness of businesses. The fourth industrial revolution means the transformation of society and industries that are brought by IoT (Internet of Things), big data analysis, AI (Artificial Intelligence), and robot technology. Information and Communication Technology (ICT), which is a major factor, is affecting production and manufacturing systems and as ICT technologies become more advanced, intelligent information technology is generally utilized in all areas of society, leading to hyper-connected society where new values are created and developed. ICT technology is not just about connecting devices and systems and making smart, it is about constantly converging and harmonizing new technologies in a number of fields and driving innovation and change. It is no exception to the agro-fisheries trade. In particular, ICT technology is applied to the agricultural sector, reducing labor, providing optimal environment for crops, and increasing productivity. Due to the nature of agriculture, which is a labor-intensive industry, it is predicted that the ripple effects of ICT technologies will become bigger. We are expected to use the Smart Concentration using ICT convergence technology as a useful resource for changing smart farms, and to help develop new service markets.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.8
no.2
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pp.101-110
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2018
This paper introduces feedback linearization (FL) based adaptive sliding mode control (ASMC) effective against ground effects of the quadrotor UAV. The proposed control has the capability of estimation and effective rejection of those effects by adaptive mechanism, which resulting stable attitude and positioning of the quadrotor. As output variables of quadrotor, x-y-z position and yaw angle are chosen. Dynamic extension of the quadrotor dynamics is obtained for terms of roll and pitch control input to be appeared explicitly in x-y-z dynamics, and then linear feedback control including a ground effect is designed. A sliding mode control (SMC) is designed with a class of FL including higher derivative terms, sliding surfaces for which is designed as a class of integral type of resulting closed loop dynamics. The asymptotic stability of the overall system was assured, based on Lyapunov stability methods. It was evaluated through some simulation that attitude control capability is stable under excessive estimation error for unknown ground effect and initial attitude of roll, pitch, and yaw angle of $30^{\circ}$ in all. Effectiveness of the proposed method was shown for quadrotor system with ground effects.
With the advancement of intelligent vehicles and unmanned systems, there is a growing interest in underwater surveys using autonomous marine vehicles (AMVs). This study presents an automated planning strategy for a long-term survey mission using a fleet of AMVs consisting of autonomous surface vehicles and autonomous underwater vehicles. Due to the complex nature of the mission, the actions of the vehicle must be of high-level abstraction, which means that the actions indicate not only motion of the vehicle but also symbols and semantics, such as those corresponding to deploy, charge, and survey. For automated planning, the planning domain definition language (PDDL) was employed to construct a mission planner for realizing a powerful and flexible planning system. Despite being able to handle abstract actions, such high-level planners have difficulty in efficiently optimizing numerical objectives such as obtaining the shortest route given multiple destinations. To alleviate this issue, a widely known technique in operations research was additionally employed, which limited the solution space so that the high-level planner could devise efficient plans. For a comprehensive evaluation of the proposed method, various PDDL-based planners with different parameter settings were implemented, and their performances were compared through simulation. The simulation result shows that the proposed method outperformed the baseline solutions by yielding plans that completed the missions more quickly, thereby demonstrating the efficacy of the proposed methodology.
Jung, Eui-Jung;Park, Sungho;Kang, Jin Kyu;Son, So Eun;Cho, Gun Rae;Lee, Youngho
The Journal of Korea Robotics Society
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v.17
no.4
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pp.417-424
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2022
In this paper, the developed trunk cargo unloading automation system is introduced, and the RGB-D sensor-based box loading situation recognition method and unloading plan applied to this system are suggested. First of all, it is necessary to recognize the position of the box in a truck. To do this, we first apply CNN-based YOLO, which can recognize objects in RGB images in real-time. Then, the normal vector of the center of the box is obtained using the depth image to reduce misrecognition in parts other than the box, and the inner wall of the truck in an image is removed. And a method of classifying the layers of the boxes according to the distance using the recognized depth information of the boxes is suggested. Given the coordinates of the boxes on the nearest layer, a method of generating the optimal path to take out the boxes the fastest using this information is introduced. In addition, kinematic analysis is performed to move the conveyor to the position of the box to be taken out of the truck, and kinematic analysis is also performed to control the robot arm that takes out the boxes. Finally, the effectiveness of the developed system and algorithm through a test bed is proved.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.3
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pp.70-76
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2022
Recently, the demand for ultra-precision processing has increased owing to the increase in the demand for high-performance ultra-precision optical parts in the fields of information technology (IT), bio, healthcare, aerospace, and future automobiles. In this study, a performance improvement of a multi-stage pump was achieved by improving the pump casing structure rather than using the existing performance improvement method. To verify the performance improvement, the CFD analysis reliability of the existing pump, Pump A, was verified using the FLUENT app in the analysis software ANSYS, and the pump casing was improved through the verified CFD analysis of Pump B. Therefore, we want to analyze the performance improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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