Blockchain technology has emerged as one of the key technologies of the fourth industrial revolution. Blockchain technology is characterized by being able to verify the authenticity of stored information in a block and whether it is false or falsified, cannot arbitrarily manipulate or delete a particular record, and is capable of transparent audit trail. This study is designed to explore how to apply blockchain technology to record management. For this purpose, we want to approach the code area, the physical area of the blockchain technology, to explore some of the key physical structures, and to derive the applicability of the blockchain technology. By implementing the part of 'Cloud-Record Management System', future record management system model and currently in the process of phasing out step by step, as a modular block chain, I suggest a blockchain network model that can simplify or replace various functions of the current record management process.
This paper describes for applications of neural networks in the field of arc welding. Conventional, automated process generally involves sophisticated sensing and control techniques applied to various processing parameters. Welding parameters affecting quality include the arc voltage, the welding current and the torch travel speed. The relationship between the welding parameters and weld qualify is not a direct one, and in addition, the effect of the weld parameter variables are not independent of the each other - changing the welding current will affect the arc voltage, and so on. Finally, a suitable proposal to improve the construction of the model has also been presented in the paper.
This paper proposes a layered protocol to interpret voice commands of the user´s own language to a machine, to control it in real time. The layers consist of speech signal capturing layer, lexical analysis layer, interpretation layer and finally activation layer, where each layer tries to mimic the human counterparts in command following. The contents of a continuous voice command are captured by using Hidden Markov Model based speech recognizer. Then the concepts of Artificial Neural Network are devised to classify the contents of the recognized voice command ...
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2002.05a
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pp.253-258
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2002
This paper proposes a methodology for development of protocol models. The methodology attempts to employ two modeling environments in models development, NS2 and DEVSim++, which will interoperate during simulation. NS2 is a widely used network simulator in protocol research, which employs an informal modeling approach. Within the approach time and state information of protocol models are not explicitly described, thus being hard to validate model. On the other hand the DEVS formalism is a mathematical framework for modeling a discrete event system in a hierarchical, modular manner. In DEVS, model's time and state information is described explicitly, By using DEVS formalism, models can easily be validated and errors in the modeling stage can be reduced. However, the DEVS simulator, DEVSim++, supports a small amount of models library which are required to build simulation models of general communication network. Although NS2 employs an informal modeling approach and models validation is difficult, it supports abundant models library validated by experimental users. Thus, combination of DEVS models and NS2 models may be an effective solution for network modeling. Such combination requires interoperation between DEVSim++ simulator and NS2 simulator. This paper develops an environment for such interoperation. Correctness and effectiveness of the implemented interoperation environment have been validated by simulation of UDP and TCP models.
The need for network security is being increasing due to the development of information communication and internet technology. In this paper, firewall models, operating system models and other network component models are constructed. Each model is defined by basic or compound model, referencing DEVS formalism. These models and the simulation environment are implemented with MODSIM III, a general purpose, modular, block-structured high-level programming language which provides direct support for object-oriented programming and discrete-event simulation. In this simulation environment with representative attacks, the following three attacks are generated, SYN flooding and Smurf attack as an attack type of denial of service, Mail bomb attack as an attack type of e-mail. The simulation is performed with the models that exploited various security policies against these attacks. The results of this study show that the modeling method of packet filtering system, proxy system, unix and windows NT operating system. In addition, the results of the simulation show that the analysis of security performance according to various security policies, and the analysis of correlation between availability and confidentiality according to security empowerment.
This study investigates the application of supercritical carbon dioxide (S-CO2) direct-cycle micro modular reactors (MMRs) in primary frequency control (PFC), which is a scenario characterized by significant load fluctuations that has received less attention compared to secondary load-following. Using a modified GAMMA + code and a deep neural network-based turbomachinery off-design model, the authors conducted an analysis to assess the behavior of the reactor core and fluid system under different PFC scenarios. The results indicate that the acceptable range for sudden relative electricity output (REO) fluctuations is approximately 20%p which aligns with the performance of combined-cycle gas turbines (CCGTs) and open-cycle gas turbines (OCGTs). In S-CO2 direct-cycle MMRs, the control of the core operates passively within the operational range by managing coolant density through inventory control. However, when PFC exceeds 35%p, system control failure is observed, suggesting the need for improved control strategies. These findings affirm the potential of S-CO2 direct-cycle MMRs in PFC operations, representing an advancement in the management of grid fluctuations while ensuring reliable and carbon-free power generation.
The object of this study is to develop an operating time prediction model for expressways using toll collection data. A Prediction model based on modular neural network model was developed and tested using real data. Two toll collection system(TCS) data set. Seoul-Suwon section for short range and Seoul-Daejeon section for long range, in Kyongbu expressway line were collected and analyzed. A time series analysis on TCS data indicated that operating times on both ranges are in reasonable prediction ranges. It was also found that prediction for the long section was more complex than that for the short section. However, a long term prediction for the short section turned out to be more difficult than that for the long section because of the higher sensitivity to initial condition. An application of the suggested model produced accurate prediction time. The features of suggested prediction model are in the requirement of minimum (3) input layers and in the ability of stable operating time prediction.
This study aims to investigate the impact of wide use of digital technology, in particular, the Internet, on innovation process and corporate strategy in electronics industry. The introduction of digital technology has changed innovation process, business model and organizational structure of the electronics companies. With the wide use of digital technology, the entire value chain of electronics industry from procurement, sales, and marketing to R&D and manufacturing has been restructured. This paper examine how digital technology has changed firms' behaviors in various areas through e-commerce, virtual reality and simulation, the rise of a new type of firm called EMS (Electronics Manufacturing Services), and etc. Amidst these changes building up innovation-friendly organization has emerged as a critical concern for firms. Due to the striking decrease of transaction cost, a network type of organization has proliferated, and a business function turns into a modular organization. As a whole, digital technology has pushed electronics firms into developing their own business model, which takes consideration of standardization of business platform and their core competency.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2002.02a
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pp.133-149
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2002
This study aims to investigate the impact of wide use of digital technology, in particular, the Internet, on innovation process and corporate strategy in electronics industry. The introduction of digital technology has changed innovation process, business model and organizational structure of the electronics companies. With the introduction of digital technology, the entire value chain of electronics industry from procurement, sales, and marketing to R&D and manufacturing has been restructured. E-commerce has been a major agenda for e-business. Recently, collaboration among electronics companies through e-marketplace has emerged as an important issue. A web-based e-commerce standard, so called RosettaNet, has been developed for facilitating e-transactions of electronics firms. The development of digital technology has dramatically increased the processing speed and sophisticated the virtual reality technology. As simulation becomes easier and more effective, the uncertainty and risk involved in R&D has decreased significantly. Another positive impact is closer cooperation between R&D and manufacturing functions. Taking advantage of automated and flexible production technology, has a new type of firm, so called, EMS (Electronics Manufacturing Services) emerged, whose strategic focus is on manufacturing only. The EMS can be seen as a kind of innovative organization, that is, a modular organization for production function. Digital technology has made convergence of computer and communication possible at early years but right now the convergence has been accelerated in extensive areas of communication, broadcasting, information appliances, software, contents, and services. Firms' effort for an innovative product and service has been intensified and the competition for a new standard product and service has become severe in electronics industry. Business activities are always realized in a specific organizational context. Accordingly building up innovation-friendly organization has emerged as a critical concern. Due to the striking decrease of transaction cost, a network type of organization has proliferated, and a business function turns into a modular organization. As a whole, digital technology has pushed electronics firms into developing their own business model, which takes consideration of standardization of business platform and their core competency.
Although service robots in various fields are being commercialized, most of them have problems that depend on explicit commands by users and have difficulty to generate robust reactions of the robot in the unstable condition using insufficient sensor data. To solve these problems, we modeled mirror neuron and theory of mind systems, and applied them to a robot agent to show the usefulness. In order to implement quick and intuitive response of the mirror neuron, the proposed intention-response model utilized behavior selection networks considering external stimuli and a goal, and in order to perform reactions based on the long-term action plan of theory of mind system, we planned behaviors of the sub-goal unit using a hierarchical task network planning, and controled behavior selection network modules. Experiments with various scenarios revealed that appropriate reactions were generated according to external stimuli.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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