The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.79-84
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2009
Recently, many researches are being carried out on monitoring animal behaviour and interactions with the environment using sensor networks and for tracing animal chain management and identifying animals using RFID techniques. And we are studying about the management and burglarproof of a pet using GPS technique. But there is a lack of study for providing users intelligence services in zoo using GPS, RFID, and sensor networks. Accordingly, in this paper, we propose a intelligence tracking service of animal situation based on GPS, RFID, and sensor in zoo. Firstly, we present a tracking service scenario of animal situation and system configuration according to this scenario. The proposed service provides users realtime animal situation information of animal like the present location, temperature, image, etc. In addition, we can chase the animals to know a location and situation of animal when the animals escapes from their cages. Next, we implement and test prototype operations of animal tracking system based on this scenario to verify the proposed service.
Seo, Myung-Chul;Cho, Hyeon-Suk;Seong, Ki-Yeong;Kim, Min-Tae;Park, Tae-Seon;Kang, Hang-Won;Shin, Kook-Sik
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.46
no.6
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pp.434-444
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2013
In order to evaluate drought risk at upland according to climate change scenario (RCP8.5), we have carried out the simulation using agricultural water balance estimation model, called AFKAE0.5, at 66 weather station sites in 2020, 2046, 2050, 2084, and 2090. Total Drought Risk Index between the first month (f) and last month (l) (TDRI(f/l)) and maximum continuous drought risk index (MCDRI(f/l)) were defined as the index for analyzing pattern and strength of drought simulated by the model. Based on distribution maps of MCDRI (1/12), drought strength was predicted to be most severe in 2084 for all regions. Some regions showed severe risk of drought meaning over 20 days of MCDRI (1/12) in the other years, while MCDRI (1/12) in other regions did not reach 5 days. Even though maximum value of TDRI (1/12) in 2090 was greater than in 2050, more severe drought risk in 2050 than in 2090 was predicted based on MCDRI (4/6). It implies that drought risk should be assessed for each crop with its own growing season.
The existing event recognition is accomplished with the limited systematic foundation, and thus much longer learning time is needed for emergency scenario interpretation due to large scale of probability data. In this paper, we propose a method for nile-based event recognition of an independent object(human) which extract a feature vectors from the object and analyze the behavior pattern of each object and interpretation of emergency scenarios using a probability and object's events. The event rule of an independent object is composed of the Primary-event, Move-event, Interaction-event, and 'FALL DOWN' event and is defined through feature vectors of the object and the segmented motion orientated vector (SMOV) in which the dynamic Bayesian network is applied. The emergency scenario is analyzed using current state of an event and its post probability. In this paper, we define diversified events compared to that of pre-existing method and thus make it easy to expand by increasing independence of each events. Accordingly, semantics information, which is impossible to be gained through an.
Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.11
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pp.117-123
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2012
Smart devices are great tool to get a lot of information of user by variety sensors, application, web. The information is good clue to seize pattern of user. So, we can expect that customized content-service will be possible based on utilizing information of user. This expectation alters the type of content-service from just providing lots of contents to smart devices to recommendation contents which wanted, needed, favorite looking by user. For this customized content-service, a system model like a curator in galleries or museums is required. So, in this paper, we suggest Intelligent Contents Curation(ICCuration) model which has 3 sub modules with sensing, analysis and filtering information of user. The collected information of user are processed up to scenarios and the scenario is a clue for selecting contents which will be recommended to users. In the scenario has user's preferences and behaviors as well as devices informations as elements. So, contents can be optimized not only domain category but type of media for devices.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.2
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pp.262-274
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2013
Heavy rain and heavy snow as representative extreme weather are recently an issue in urban area. The paper aims at modeling the scenarios of evacuation that minimizes economic loss of the designated urban area with improving travel efficiency by providing road closure information facing an extremely heavy rainfall. The paper develops a model by using a NetLogo toolkit applied to the study area of Seocho-dong, Seocho-gu, Seoul. The model conducts a simulation of travel time under different scenarios of information provision. The simulation results show that it is efficient to provide the information of road closure to 20~40% of the drivers under the scenario of humid road or rainfall less than 20mm, whereas to 40~60% of the drivers under the scenario of heavy rainfall more than 20mm.
Kim, Minchan;Kim, Kiwan;Lee, Dong-Kyeong;Lee, Jiyun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.4
no.1
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pp.1-7
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2015
In the case of an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a GNSS sensor, a boundary line where the vehicle can actually exist can be calculated using a navigation error model, and safe navigation (e.g., precise landing and collision prevention) can be supported based on this boundary line. Therefore, for the safe operation of UAV, a model for the position error of UAV needs to be established in advance. In this study, the multipath error of a GNSS sensor installed at UAV was modeled through a flight test, and this was analyzed and compared with the error model of an existing manned aircraft. The flight test was conducted based on a scenario in which UAV performs hovering at an altitude of 40 m, and it was found that the multipath error value was well bound by the error model of an existing manned aircraft. This result indicates that the error model of an existing manned aircraft can be used in operation environments similar to the scenario for the flight test. Also, in this study, a scenario for the operation of multiple UAVs was considered, and the correlation between the multipath errors of the UAVs was analyzed. The result of the analysis showed that the correlation between the multipath errors of the UAVs was not large, indicating that the multipath errors of the UAVs cannot be canceled out.
This study analyzed the energy demand, greenhouse gas emission and greenhouse gas reduction potential of Electronic Electrical components company. The LEAP model targeting long term energy plan was used to establish the most efficient plan for the companies by examining the climate change policy of government and the countermeasures by companies. A scenario was created by having 11 greenhouse gases reduction plans to be introduced from 2011 as the basic plan. Regarding input data, energy consumption by business place and by use, number of employee from 2009 to 2012, land area and change in number of business places were utilized. The study result suggested that approximately 13,800 TJ of energy will be spent in 2020, which is more than 2 times of 2012 energy consumption. When the integrated scenario based on the reduction plan of companies would be enforced, approximately 3,000 TJ will be reduced in 2020. The emission of greenhouse gases until 2020 was forecasted as approximately 760,000 ton $CO_2eq$. When the integrated scenario would be enforced, the emission will be approximately 610,000 ton $CO_2eq$, which is decrease by approximately 150,000 ton $CO_2eq$. This study will help the efficient responding of eElectronic Electrical components company in preparing detail report on objective management system and enforcement plan. It will also contribute in their image as environment-friendly companies by properly responding to the regulation reinforcement of government and greenhouse gases emission target based on environment policy.
Identifying crosscutting concerns during requirements engineering phase is one of the most essential parts in Aspect-Oriented Software Development. Considering crosscutting concerns in the earlier phase of the development improves consistency among requirements so that it can help maintain software systems efficiently and effectively. It also provides a systematic way to manage requirements changes by supporting traceability throughout the software lifecycle. Thus, identifying tangled and scattered concerns, and encapsulating them into separate entities must be addressed from the early phase of the development. To do so, first, functional and non-functional concerns must be clearly separated. Second, a pointcut where a main concern meets crosscutting concerns should be defined and specified precisely. Third, it is required to detect conflicts being occurred during composition of crosscutting concerns from the earlier phase. Therefore, this paper proposes a systematic approach to identifying and specifying crosscutting concerns using goal-scenario based requirements analysis. And we demonstrate the applicability of the approach by applying it into the intelligent service robot system.
Korean automobile industrial is in a difficult situation because of more competitive global market and lower demand. Therefore, domestic as well as global automobile manufacturers are making greater efforts in cost reduction to strengthen the competitiveness. According to statistical data, logistics cost in domestic manufacturers is higher than advanced countries. In this study, we developed program to effectively manage standard time of procurement logistics, and confirm based on A-automobile factory data. For the purpose, we develop the system which is possible to manage standard time as well as calculate man-hour. Program is not just for calculating and managing standard man-hour, scenarios analysis function will be added to calculate benefit while introduce logistics automated equipment. In this study we propose scenario using AGV instead of electric motor while move component. In the scenario analysis, job constitution is changed, and then we use system to compare the result. We can confirm standard man-hour is reduced from 22.3M/H to 14.3M/H. In future research, it is necessary scenario analysis function, and develop algorithm with realistic constraint condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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