Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.17
no.2
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pp.1-7
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2018
Recently, as interest in the internet of things has increased, a vibration energy harvester has attracted attention as a power supply method for a wireless sensor. The vibration energy harvester can be divided into piezoelectric types, electromagnetic type and electrostatic type, according to the energy conversion type. The electromagnetic vibration energy harvester has advantages, in terms of output density and design flexibility, compared to other methods. The efficiency of an electromagnetic vibration energy harvester is determined by the shape, size, and spacing of coils and magnets. Generating all the experimental cases is expensive, in terms of time and money. This study proposes a method to perform design optimization of an electromagnetic vibration energy harvester using an open source, big data platform.
Salov, Andrey D.;Park, Hong Seong;Han, Soohee;Lee, Dooam
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.2
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pp.755-761
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2014
Heterogeneous components have different component models, which prevents such components from sharing the functionalities of other components based on the different models. As one of methods for linking heterogeneous components, this paper suggests a proxy component to construct a bridge between heterogeneous components of OPRoS (Open Platform for Robotic Service) and RTM (Robot Technology Middleware). The proxy component consists of two types of components called Adaptor and Interceptor, via which the heterogeneous components can exchange data and services easily. The proposed method enables adaptor and interceptor components to directly invoke the services of the latter and the former, respectively, in order to exchange data and services on a real-time basis. The proxy component can be implemented for OPRoS and RT (Robot Technology) component models to connect with RT and OPRoS ones, respectively. It is shown through a simple experiment that the proposed method works well for real-time control.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.303-304
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2022
본 논문에서는 재난위기경보관리시스템 구축을 위해 행정안전부가 구축중인 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터를 연동하기 위한 기반 및 기술을 제안한다. 국가 R&D로 수행중인 재난위기경보관리시스템은 위기경보 수준을 판단하기 위해 필요한 데이터를 수집, 위기경보 수준 자동분석, 위기경보 수준 판단 및 표출하는 기능을 구현하였다. 그러나 실제 운영하기 위해서는 국가재난정보관리시스템(NDMS)내에서 운영할 수 있도록 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터 연동을 위한 방안에 대해 연구하였다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.31-36
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2018
The tourism industry has a great influence on national economy activation. The development of IT technology has enabled the collection and analysis of personal profile information, location information and activity information based on the characteristics, behavior, purchase propensity and interest of tourists. In order to realize this, the implementation of convergence smart tourism information service platform is completed by developing business model, IoT & Big Data integration management system, big data algorithm development and analysis platform in three stages. The underlying technology of the platform and algorithm needs a process of adopting open source, expanding the service element on the basis of it, and then complementing the problem through the test-bed demonstration test that connects the area. Using this platform, it is possible to develop a smart tourism environment that can provide customized services for each tourist by analyzing various information in an integrated manner. Also, it will be possible to improve the life of tourist destination residents and contribute to regional revitalization and job creation through the creation of smart tourism ecosystem focused on the region.
With rapid development of information and communication technologies, open collaboration can be eased through the Internet. Open source software, as a representative area of open collaboration, is developed and adopted to various fields. In this research, based on organizational learning theory, we examine the impacts of exploration and exploitation on innovation performance in open source software development projects. We define knowledge exploration as a number of developers from outside organization and knowledge exploitation as the ratio of member of an organization who participated in an open source software project managed by the organization. For analysis, we collect data of 4794 projects from github which is a representative open source software development platform using Web crawler developed by Python. As a result, we find that excessive exploration has curvilinear (invers U-shape) relationship on project performance. On the other hand, exploitation with enough external developers will positively impact on project performance.
Purpose The purpose of this study is to examine the effect of communication-structure characteristics on performance in online collaboration using the data from Github, one of representative open source software development platforms. We analyze the impact of in-degree/out-degree centralization and reciprocity of communication network on collaboration performance in each project. In addition, we investigate the moderating effect of owner types, an individual developer or an organization. Design/methodology/approach We collect the data of 838 Github projects, and conduct social network analysis for measuring in-degree/out-degree centralization and reciprocity as independent variables. With these variables, hierarchical regression analysis is employed on the relationship between the characteristics of communication structure and collaborative performance. Findings Our results show that for the project owned by an organization, the centralized structure of communication is not associated with the collaboration performance. In addition, the reciprocity is positively related to the collaboration performance. On the other hand, for the project owned by an individual developer, the centralized structure of communication is positively related to the performance, and the reciprocity does not show the positive relationship on the performance.
This research focus on the effect of developers' participation structure in knowledge creation and knowledge sharing activities in open source software development projects. Based on preferential selection theory, hypotheses of relationship between a developers' concentration of knowledge creation/sharing activities and collaboration performance was derived. To verify the hypotheses, we use the Gini coefficient in the commit contribution of the developers (knowledge creation) and the centralization index in the repository issue network (knowledge sharing network). Using social network analysis, this paper calculates centralization index from developers in the issue boards in each repository based on data from 837 repositories in GitHub, a leading open source software development platform. As a result, instead of all developers creating and sharing knowledge equally, only a few of developers creating and sharing knowledge intensively further improve the performance of the open collaboration. In other words, a few developers predominantly providing commit and actively responding to issues raised from other developers enhance the project performance. The results of this study are expected to be used by developers who manage open source software project as a governance strategy, which could improve the performance of open collaboration.
Web on Web 2.0 paradigm is regarded as a kind of platform. Accordingly, users on web can use almost same applications like using certain applications on personal computer, to given purposes. For Web as platform, it needs web-based or web-recognizable file format to communicate or to exchange various information contents and data among applied applications. Text-based JSON is a practical format directly linked Javascript on Web, so that XML-typed data, being previously built, can be possible for tagging process containing JSON format. However, GeoJSON handling geo-spatial data sets is now fledgling stage in standards. Thus, it is not on the practical applicability level, and there are a few tools or open sources for this format. To adopt GeoJSON for the future Geo-web application, users implement GeoJSON parser or apply the server-based open source GIS for their purpose. In this study, a preliminary work for GeoJSON application in Geo-web service carried out using Google Maps API and openlayers library API.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.152-158
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2016
In this paper, we implemented the full stack platform design with MongoDB database of open source platform Raspberry PI 3 model. We experimented the triggering of event driven with acceleration sensor data logging with wireless communication. we captured the image of USB Camera(MS LifeCam cinema) with 28 frames per second under the Linux version of Raspbian Jessie and extended the functionality of wireless communication function with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the full stack platform for recognizing the event triggering characteristics of detecting the acceleration sensor action and gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. Especially we used MEAN Stack for developing the performance of full stack platform because the MEAN Stack is more akin to working with MongoDB than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of full stack platform for IoT clouding functionalities and more feasible web design with MongoDB.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.430-432
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2022
With the recent increase in interest in the open science movement in science and technology fields such as open access, open data, and open source, the movement to share and utilize publicly funded research products is materializing and revitalizing. In line with this trend, many efforts are being made to establish and revitalize a system for sharing and utilizing research data, which is a key resource for research in Korea. These efforts are mainly focused on collecting research data by field and institution, and linking it with DataON, a national research data platform, to search and utilize it. However, developed countries are building a system that can share and utilize not only such research data but also various types of R&D-related computing resources such as IaaS, PaaS, SaaS, and MLaaS. EOSC (European Open Science Cloud), ARDC (Australian Research Data Commons), and CSTCloud (China S&T Cloud) are representative examples. In Korea, the Korea Research Data Commons (KRDC) is designed and a core framework is being developed to facilitate the sharing of these computing resources. In this study, the necessity, concept, composition, and future plans of KRDC are introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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