In accordance with the industrial convergence regulation sandbox decision promoted by the Ministry of Trade, Industry and Energy, the "machine tool sharing service in the factory" applied for by MyMaker Co., Ltd., an industry-academia cooperation company, was granted a demonstration exception. While implementing this, in a situation where the ordering service part had to be developed as software, the company's domain problems were identified and analyzed, procedures were established, and a system was designed that met the related requirements. As a joint research and development project to solve the difficulties of the LINC+ industry, the order-to-order system was finally developed for shared factory services. In accordance with the procedure and requirements analysis, the planning, design, prototyping, and implementation production stages were carried out. Finally, it was confirmed that the final development contents were well implemented according to the requirements, and the resolution of the difficulties was confirmed through functional verification demonstrations.
Sang-hoon Koh;Ho-jin Song;Nam-ho Keum;Pil-joong Yoo;Se-kwon Oh;Young-sung Kim
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.27
no.1
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pp.102-110
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2023
The MATS(Missile Assembly Test Set) is manufactured and used to check the function of the missile during the period of development for the guided missile system, and the requirements for power and communication are managed for equipment production. The MATS developer implements software according to the proposed communication standard to guarantee the reliability of the data that communicates with the guided missile. The test bed is built and self-performance evaluation is performed after implementation. And the verification process is performed using the standard equipment. The characteristics of periodic delay for data transmission must be reflected when building a test bed. This paper describes a test bed construction method for data processing with periodic delay. Also This paper compares and evaluates the performance by changing the previously designed algorithm.
Journal of the International Relations & Interdisciplinary Education
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v.3
no.1
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pp.29-50
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2023
This study selected college students in Anhui Province as the research subjects and used a questionnaire survey method to understand the current implementation status of the integration of innovation and entrepreneurship education and professional education. The survey results indicate that college students have insufficient awareness of innovation and entrepreneurship; Poor integration of curriculum construction. This study analyzes the reasons for the problems from four aspects: the government, enterprises, and universities, as well as the subjective will of students. Based on qualitative and quantitative research, the following countermeasures and suggestions are proposed: firstly, strengthen top-level design; Secondly, promote the integration of curriculum construction; Thirdly, expand the teaching staff; Fourthly, a practical platform for school enterprise co creation; Fifth, cultivate students' innovative awareness and guide innovative practice.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.333-340
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2023
Efficient prediction of corporate bankruptcy is an important part of making appropriate lending decisions for financial institutions and reducing loan default rates. In many studies, classification models using artificial intelligence technology have been used. In the financial industry, even if the performance of the new predictive models is excellent, it should be accompanied by an intuitive explanation of the basis on which the result was determined. Recently, the US, EU, and South Korea have commonly presented the right to request explanations of algorithms, so transparency in the use of AI in the financial sector must be secured. In this paper, an artificial intelligence-based interpretable classification prediction model was proposed using corporate bankruptcy data that was open to the outside world. First, data preprocessing, 5-fold cross-validation, etc. were performed, and classification performance was compared through optimization of 10 supervised learning classification models such as logistic regression, SVM, XGBoost, and LightGBM. As a result, LightGBM was confirmed as the best performance model, and SHAP, an explainable artificial intelligence technique, was applied to provide a post-explanation of the bankruptcy prediction process.
The advancement of various big data technologies has had a tremendous impact on many industries. Diverse big data research studies have been conducted to process and analyze massive data quickly. Under these circumstances, new emerging technologies such as high-capacity persistent memory (PMEM) and Compute Express Link (CXL) have lately attracted significant attention. However, little investigation into a big data "search" platform has been made. Moreover, most big data software platforms have been still optimized for traditional DRAM-based computing systems. This paper first evaluates the basic performance of Intel Optane PMEM, and then investigates both indexing and searching performance of Elasticsearch, a widely-known enterprise big data search platform, on the PMEM-based computing system to explore its effectiveness and possibility. Extensive and comprehensive experiments shows that the proposed Optane PMEM-based Elasticsearch achieves indexing and searching performance improvement by an average of 1.45 times and 3.2 times respectively compared to DRAM-based system. Consequently, this paper demonstrates the high I/O, high-capacity, and nonvolatile PMEM-based computing systems are very promising for big data search platforms.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.669-678
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2023
The aim of this study is to explore 'how is ICT being used in social work education and are they effective?' In order to answer the questions, a content analysis was conducted. Three academic databases, DBPIA, Kiss, EBSCO were searched to look for the articles that investigated ICT and social work education between Jan. 2016 and July, 2022. No study was found from DBPIA and Kiss. Based on inclusion criteria, thirteen articles were selected from EBSCO. Those articles were analyzed following 9 analytic themes: Country, Undergraduate or Graduate Student, Pedagogical Theory, Course Goal, Course Content, Evaluation Method, Outcome, Applied Software or Program. As results of the study, the platforms primarily used for social work education were VR, Second Life, PeopleSIM, course-tailored Applications. In addition, the following was illustrated as effectiveness of ICT in social work education; immersiveness, course satisfaction, improved knowledge, etc. Study limitations and recommendations of future applications were also discussed.
In this paper, we present a method for estimating full 3D shapes from given 2D silhouette images of human bodies. Because the silhouette only consists of the partial information on the true shape, it is an ill-posed problem. To address the problem, we use the statistical human shape space obtained from the existing large 3D human shape database. The method consists of three steps. First, we extract the boundary pixels and their appropriate normal vectors from the input silhouette images. Then, we initialize the correspondences of each pixel to the vertex of the statistically-deformable 3D human model. Finally, we numerically optimize the parameters of the statistical model to fit best to the given silhouettes. The viability and the robustness of the method is demonstrated with various experiments.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.4
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pp.249-255
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2022
Potholes are an important clue to the structural defects of asphalt pavement and cause many casualties and property damage. Therefore, accurate pothole detection is an important task in road surface maintenance. Many machine learning technologies are being introduced for pothole detection, and data preprocessing is required to increase the efficiency of deep learning models. In this paper, we propose a preprocessing method that emphasizes important textures and shapes in pothole datasets. The proposed preprocessing method uses intensity transformation to reduce unnecessary elements of the road and emphasize the texture and shape of the pothole. In addition, the feature of the porthole is detected using Superpixel and Sobel edge detection. Through performance comparison between the proposed preprocessing method and the existing preprocessing method, it is shown that the proposed preprocessing method is a more effective method than the existing method in detecting potholes.
Junghyeon Choi;Minho Kang;Junho Park;Keekoo Kwon;Taewuk Bae;Jun-Mo Park
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.2
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pp.62-69
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2022
An electrocardiogram (ECG) is one of the most important biosignals, and in particular, continuous ECG monitoring is very important in patients with arrhythmia. There are many different types of arrhythmia (sinus node, sinus tachycardia, atrial premature beat (APB), and ventricular fibrillation) depending on the cause, and continuous ECG monitoring during daily life is very important for early diagnosis of arrhythmias and setting treatment directions. The ECG signal of arrhythmia patients is very unstable, and it is difficult to detect the R-peak point, which is a key feature for automatic arrhythmias detection. In this study, we develped a continuous measuring Holter ECG monitoring device and software for analysis and confirmed the utility of R-peak of the ECG signal with MIT-BIH arrhythmia database. In future studies, it needs the validation of algorithms and clinical data for morphological classification and prediction of arrhythmias due to various etiologies.
Waveguides are transmission lines that guide electromagnetic waves in the desired direction and are utilized in various fields such as medical devices, radar systems, and satellite communications. Computational electromagnetics (CEM) is essential for designing and optimizing waveguides. The finite element method (FEM), which is one of the numerical analysis techniques, is efficient in solving closed problems such as waveguides. In order to apply FEM for waveguide analysis, boundary conditions that truncate the computational domain are required. This paper performs electromagnetic simulations using absorbing boundary conditions (ABC) and waveguide port boundary conditions (WPBC) in 2/D and 3/D waveguides using the finite element method and compared their performances. The accuracy of the analysis was verified by comparing the results with HFSS, a representative commercial electromagnetic simulation software. Simulation results confirm that applying WPBC allows for smaller analysis domains than ABC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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