This research focused on the effect of the GIS, uIT, and RS based smart disaster systems. Ubiquitous IT strongly involved in intelligent analysis for the natural disasters. Remote sensing technologies, such as hyper-spectral imaging, MODIS, LiDAR, Radar, and optical imaging processes, can contribute many means of investigation for the natural and unnatural problems in the atmosphere, hydrosphere, and lithosphere. Recent IT trends guides abundant smart solutions, such as automatic sensing using USN, RFID, and wireless communication devices. Smart monitoring systems using intelligent LBSs will produce many ways of checking, processes, and controls for the human safeties. In results, u-smart GIS, uIT, and RS based disaster systems must be using ubiquitous IT involved smart systems using intelligent GIS methods.
The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.102-107
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2022
Smart home systems for safety and security are in high demand and always needed for many reasons including people's desire to feel safe in their own houses and to avoid a high rate of crime. In the current research, we investigate the role of individuals' motivational orientation to prevention in their responses to smart home systems for safety and security. That is, this research examines whether individuals' attitudes toward smart home systems for safety and security vary depending on their level of prevention orientation. Specifically, it is hypothesized that individuals with strong (vs. weak) prevention orientation will have more positive attitudes toward smart home systems for safety and security. In support of the hypothesis, the results indicate that respondents in the strong (vs. weak) prevention orientation reported significantly more positive attitudes toward smart home systems for safety and security. Our findings imply that individuals' motivational orientation to prevention may be an effective marketing and segmentation tool in facilitating their favorable responses to the smart home systems for safety and security.
A large volume of research has been devoted to the development of security tools for protecting the Smart Grid systems, however the most of them have not taken the Availability, Integrity, Confidentiality (AIC) security triad model, not like CIA triad model in traditional Information Technology (IT) systems, into account the security measures for the electricity control systems. Thus, this study would propose a novel security framework, an abnormal behavior detection system, to maximize the availability of the control systems by considering a unique set of characteristics of the systems.
Smart structural systems are defined as ones that demonstrate the ability to modify their characteristics and/or properties in order to respond favorably to unexpected severe loading conditions. The performance of such a task requires a set of additional components to be integrated within such systems. These components belong to three major categories, sensors, processors and actuators. It is wellknown that all structural systems entail some level of uncertainty, because of their extremely complex nature, lack of complete information, simplifications and modeling. Similarly, sensors, processors and actuators are expected to reflect a similar uncertain behavior. As it is imperative to be able to evaluate the impact of such components on the behavior of the system, it is as important to ensure, or at least evaluate, the reliability of such components. In this paper, a system model for reliability assessment of smart structural systems is outlined. The presented model is considered a necessary first step in the development of a reliability assessment algorithm for smart structural systems. The system model outlines the basic components of the system, in addition to, performance functions and inter-relations among individual components. A fault tree model is developed in order to aggregate the individual underlying component reliabilities into an overall system reliability measure. Identification of appropriate limit states for all underlying components are beyond the scope of this paper. However, it is the objective of this paper to set up the necessary framework for identifying such limit states. A sample model for a three-story single bay smart rigid frame, is developed in order to demonstrate the proposed framework.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권4호
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pp.425-433
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2012
As the demand for electric power increases rapidly and the amount of fossil fuels decreases year by year, making use of renewable resources seem very necessary. However, due to the discontinuous nature of renewable resources and the hierarchical topology of existing grids, power quality and grid stability will deteriorate as more and more distributed generations (DGs) are connected to the grids. It is a good idea to combine local utilization, local consumption, energy storage and DGs to form a grid-friendly micro grid, these micro grids can then assembled into an intelligent power system - the smart Grid. It can optimize power flow and integrate power generation and consumption effectively. Most importantly, the power quality and grid stability can be improved greatly. This paper depicts how the smart grid addresses the current issues of a power system. It also figures out the key technologies and expectations of the smart grid.
3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.
Structural Control relies, with a great deal, on the ability of the control algorithm to identify the current state of the system, at any given point in time. When such algorithms are designed to perform in a smart manner, several smart technologies/devices are called upon to perform tasks that involve pattern recognition and control. Smart pattern recognition is proposed to replace/enhance traditional state identification techniques, which require the extensive manipulation of intricate mathematical equations. Smart pattern recognition techniques attempt to emulate the behavior of the human brain when performing abstract pattern identification. Since these techniques are largely heuristic in nature, it is reasonable to ensure their reliability under real life situations. In this paper, a neural network pattern recognition scheme is explored. The pattern identification of three structural systems is considered. The first is a single bay three-story frame. Both the second and the third models are variations on benchmark problems, previously published for control strategy evaluation purposes. A Neural Network was developed and trained to identify the deformed shape of structural systems under earthquake excitation. The network was trained, for each individual model system, then tested under the effect of a different set of earthquake records. The proposed smart pattern identification scheme is considered an integral component of a Smart Structural System. The Reliability assessment of such component represents an important stage in the evaluation of an overall reliability measure of Smart Structural Systems. Several studies are currently underway aiming at the identification of a reliability measure for such smart pattern recognition technique.
Where is a better place to live? In the coming era, this should be more than simply a livable place. It should be an adaptable place that has a flexible system adaptable to any new situation in terms of diversity. Customization and real-time operation are needed in order to realize this technologically. We expect a smart city to have a flexible system that applies technologies of self-monitoring and self-response, thereby being a promising city model towards being a better place to live. Energy demand and supply is a crucial issue concerning our expectations for the flexible system of a smart city because it is indispensable to comfortable living, especially city living. Although it may seem that energy diversification, such as the energy mix of a country, is a matter of overriding concern, the central point is the scale of place to build grids for realizing sustainable urban energy systems. A traditional hard energy path supported by huge centralized energy systems based on fossil and nuclear fuels on a national scale has already faced difficult problems, particularly in terms of energy flexibility/resilience. On the other hand, an alternative soft energy path consisting of small diversified energy systems based on renewable energy sources on a local scale has limitations regarding stability, variability, and supply potential despite the relatively light economic/technological burden that must be assumed to realize it. As another alternative, we can adopt a holonic path incorporating an alternative soft energy path with a traditional hard energy path complimentarily based on load management. This has a high affinity with the flexible system of a smart city. At a system level, the purpose of all of the paths mentioned above is not energy itself but the service it provides. If the expected energy service is fixed, the conclusive factor in choosing a more appropriate system is accessibility to the energy service. Accessibility refers to reliability and affordability; the former encompasses the level of energy self-sufficiency, and the latter encompasses the extent of energy saving. From this point of view, it seems that the small diversified energy systems of a soft energy path have a clear advantage over the huge centralized energy systems of a hard energy path. However, some insuperable limitations still remain, so it is reasonable to consider both energy systems continuing to coexist in a multiplexing energy system employing a holonic path to create and maintain reliable and affordable access to energy services that cover households'/enterprises' basic energy needs. If this is embodied in a smart city concept, this is nothing else but smart energy inclusion. In Japan, following the Fukushima nuclear accident in 2011, a trend towards small diversified energy systems of a soft energy path intensified in order to realize a nuclear-free society. As a result, the Government of Japan proclaimed in its Fifth Strategic Energy Plan that renewable energy must be the main source of power in Japan by 2050. Accordingly, Sony vowed that all the energy it uses would come from renewable sources by 2040. In this situation, it is expected that smart energy inclusion will be achieved by the Japanese version of a smart grid based on the concept of a minimum cost scheme and demand response.
The defense system development process is a process of developing various systems that perform functions in various functional areas such as battlefield awareness, command control, force application, and logistical support. In other words, the defense system development process is a process of developing many systems simultaneously in various functional areas. Various systems developed through this process should be interoperable so that they can be integrated and operated in a joint warfighting environment. To successfully implement this, the US Department of Defense uses the Joint Capability Integrated Development System(JCIDS) for the defense system development, and within this JCIDS processes the Capability Based Assessment(CBA) methodology as its core technology. This CBA methodology transforms the mission activity requirements to functional capability requirements logically and transforms the functional capability requirements to system requirements logically also. Smart City is a city that improves the convenience and quality of life of the citizen by integrates various systems that perform various functions of the city and smarties various functional systems with smart services by using IT technology. In other words, defense system development and smart city development have a common feature of the process of developing many systems simultaneously in various functional areas. In order to address the problem of having to develop many systems simultaneously in each functional area, it is important to logically transform the various mission scenarios into functions and logically transform the functions into systems. Therefore, a joint capability integrated development system and its core methodology, Capability Based Assessment(CBA), can be applied to smart city development. This paper proposes a method for performing a smart city concept design method using the capability based evaluation (CBA) method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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