Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.5
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pp.640-649
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2018
This study analyzed the consumer awareness of cycling wear using web mining, one of the big data analysis methods. For this, the texts of postings and comments related to cycling wear from 2006 to 2017 at Naver cafe, 'people who commute by bicycle' were collected and analyzed using R packages. A total of 15,321 documents were used for data analysis. The keywords of cycling wear were extracted using a Korean morphological analyzer (KoNLP) and converted to TDM (Term Document Matrix) and co-occurrence matrix to calculate the frequency of the keywords. The most frequent keyword in cycling wear was 'tights', including the opinion that they feel embarrassed because they are too tight. When they purchase cycling wear, they appeared to consider 'price', 'size', and 'brand'. Recently 'low price' and 'cost effectiveness' have become more frequent since 2016 than before, which indicates that consumers tend to prefer practical products. Moreover, the findings showed that it is necessary to improve not only the design and wearability, but also the material functionality, such as sweat-absorbance and quick drying, and the function of pad. These showed similar results to previous studies using a questionnaire. Therefore, it is expected to be used as an objective indicator that can be reflected in product development by real-time analysis of the opinions and requirements of consumers using web mining.
China has achieved the most rapid economic growth in the last 20 years, especially since its joining into WTO. Lots of world retail companies are rushing into chinese market. Especially, many discount store operators have been successfully operating and expanding their businesses. Therefore throughly understanding the character of consumers of china, basing on the careful market analysis and implementing correct marketing policies will help to promote retail enterprises' self-competitive in the market.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.7
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pp.1326-1331
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2006
Weld root gap is a important fact of a falling-off weld quality in various kind of weld defect. The welding quality can be controlled by monitoring important parameters, such as, the Arc voltage, welding current and welding speed during the welding process. Welding systems use either a vision sensor or an Arc sensor, both of which are unable to control these parameters directly. Therefore, it is difficult to obtain necessary bead geometry without automatically controlling the welding parameters through the sensors. In this paper we propose a novel approach using neural networks for detecting and monitoring of weld root gap and bead shape. Through experiments we demonstrate that the proposed system can be used for real welding processes. The results demonstrate that the system can efficiently estimate the weld bead shape and detect the welding defects.
Variability management is the foremost criterion that defines the extent to which complexities can be handled in a system. Predominantly, the requirements' engineering (RE) study overlooks, or speculates a consistent behavior of, the environment in which a system functions. In real-time systems it is vital to observe and adjust to an intrinsically changing context. Therefore, in this work we identify the requirements of the system in various contexts by recommending a framework using i* goal model, problem frames, use case maps and live sequence charts. The framework is illustrated using a case study of the smart grid RTP system. In the case study, elaboration of scenarios using use case maps and live sequence charts proved beneficial as they assisted in early analysis and validation of contexts. In addition, the elaboration of requirements for obstacle and conflict analysis assists the requirements engineer to increase the robustness of the system. The proposed framework is evaluated theoretically and by empirical study.
Occupancy sensors installed in buildings and households turn off the light if the space is vacant. Currently PIR (pyroelectric infra-red) motion sensors have been utilized. Recently, the researches using camera sensors have been carried out in order to overcome the demerit of PIR that can not detect static people. If the tradeoff of cost and performance is satisfied, the camera sensors are expected to replace the current PIRs. In this paper, we propose vision sensor-based occupancy detection being composed of tracking, recognition and detection. Our softeware is designed to meet the real-time processing. In experiments, 14.5fps is achieved at 15fps USB input. Also, the detection accuracy reached 82.0%.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.707-714
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2016
Active driving safety systems for vehicle, such as the front collision avoidance, lane departure warning, and lane change assistance, have been popular to be adopted to the compact car. For improving performance and competitive cost, FMCW radar has been researched to adopt a phased array or a multi-beam antenna, and to integrate the front and the side radar. In this paper we propose several efficient methods to implement the signal processing module of FMCW radar system using low cost DSP. The pulse width modulation (PWM) based analog conversion, the approximation of time-eating functions, and the adoption of vector-based computation, etc, are proposed and implemented. The implemented signal processing board shows the real-time performance of 1.4ms pulse repetition interval (PRI) with 1024pt-FFT. In real road we verify the radar performance under real-time constraints of 10Hz update time.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.315-321
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2011
The CRT monitor display system for SONAR signal that are commonly used in ships or naval vessels uses vector scanning method. Therefore the processing circuits of the system is complex. Also because production had been shut down, the supply of parts is difficult as well as high-cost. FPGA -based embedded processor system is flexible to adapting to various applications because it makes simple processing circuits and its core is easily reconfigurable, and provides high speed performance in low-cost. In this paper, we describe an implementation of SONAR signal LCD display system using the FPGA embedded processor system to overcome some weakness of existing CRT system. By changing X-Y Deflection and CRT control blocks of current system into FPGA embedded processor system, our system provides the simplicity, flexibility and low-cost of system configuration, and also real-time acquisition and display of SONAR signal.
There are growing interests in the introduction of consumer's selective electricity tariff systems in order to enhance demand response in electricity market in Korea. Real time pricing (RTP) and Time of Use (TOU) are typical examples of demand response system through which electricity price is linked to real time demand. This paper adopts an agent-based model to analyze the effects of such demand system on the counsumers' electricity costs. The result shows that real time pricing system is effective to reduce electricity costs of consumers by providing more flexible tariff system, depending on each consumer's demand pattern. This finding could be used as a basis for supporting smart grid system in the presence of responsive demand environment.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.1
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pp.45-50
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2019
When PPG signal is used in mobile healthcare devices, the accuracy of the measured heartbeat decreases from the influence by the movement of the user. The reason is that the frequency band of the noise overlaps the frequency band of the PPG signal. In order to remove these same noises, the methods using frequency analysis method or application of acceleration sensor have been investigated and showed excellent performance. However, in applying these methods to low-cost healthcare devices, it is difficult to apply these methods because of much processing time and sensor's cost. In order to solve these problems, this study proposed the filter design method using an adaptive notch filter and the fuzzy inference system to extract more accurate heart rate in real time and evaluated its performance. As results, it showed better results than the other methods. Based on the results, when applying the proposed method to design the mobile healthcare device, it is possible to measure the heartbeat more accurately in real time.
This paper presents a method of location sensing of mobile objects using RF devices. By analyzing signal strengths between a certain number of fixed RF devices and a moving RF device, we can recognize the location of a moving object in real time. Firstly, signal strength values between RF devices are gathered, and then the values are normalized and constructed as a model feature vector for specific location. A number of model patterns are acquired and registered for all of the location which we want to recognize. For location sensing, signal strength information for an arbitrary moving RF device is acquired and compared with model feature vectors registered previously. In this case, distance value is calculated and the moving RF device is classified as one of the known model patterns. Experimental results show that our methods have performed the location sensing successfully with 100% rate of recognition when the number of fixed RF devices is 10 or more than 12. In terms of cost and applicability, experimental results seem to be very encouraging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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