Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.5
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pp.509-515
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2022
As the 4th industrial revolution based on ICT is progressing in the manufacturing field, interest in building smart factories that can be flexible and customized according to customer demand is increasing. To this end, it is necessary to maximize the efficiency of factory by performing an automated process in real time through a network communication between engineers and equipment to be able to link the established IT system. It is also necessary to collect and store real-time data from heterogeneous facilities and to analyze and visualize a vast amount of data to utilize necessary information. Therefore, in this study, four types of controllers such as PLC, Arduino, Raspberry Pi, and embedded system, which are generally used to build a smart factory that can connect technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and big data, are configured. This study was conducted for the development of a program that can collect and store data in real time to visualize and manage information. For communication verification by controller, data communication was implemented and verified with the data log in the program, and 3D monitoring was implemented and verified to check the process status such as planned quantity for each controller, actual quantity, production progress, operation rate, and defect rate.
This study discusses a hypothetical method for tracking the propagation damage of Carbon Reinforced Fiber Plastic (CRFP) components underneath vibration fatigue. The High Cycle Fatigue (HCF) behavior of composite materials was generally not as severe as this of admixture alloys. Each fissure initiation in metal alloys may quickly lead to the opposite. The HCF behavior of composite materials is usually an extended state of continuous degradation between resin and fibers. The increase is that any layer-to-layer contact conditions during delamination opening will cause a dynamic complex response, which may be non-linear and dependent on temperature. Usually resulted from major deformations, it could be properly surveyed by a non-contact investigation system. Here, this article discusses the scanning laser application of that vibrometer to track the propagation damage of CRFP components underneath fatigue vibration loading. Thus, the study purpose is to demonstrate that the investigation method can implement systematically a series of hypothetical means and dynamic characteristics. The application of the relaxation method based on numerical simulation in the Artificial Intelligence (AI) Evolved Bat (EB) strategy to reduce the dynamic response is proved by numerical simulation. Thermal imaging cameras are also measurement parts of the chain and provide information in qualitative about the temperature location of the evolution and hot spots of damage.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Prospecting future social environmental changes and improvement research on future technologies is required for prospecting promising technology, as it would be useful for institution·company to set up technical planning. This study aims at providing a methodology for retaining international technology competitiveness, marketable industry, and sustainable promising technology in a field of new growth engine industry such as national unmanned aerial vehicle industry. We draw a result by analysing with tools such as KrKwic, Excel, NetMiner, presenting methods of a Social Network Analysis, sub-group analysis, and cognitive map analysis based on patent data in a field of unmanned aerial vehicle industry. Therefore, this study explored the technology evolution of UAV and to prospect promising technology. As a result, some future promising technologies are prospected as what worths concentrated investment, such as 'system integration tech', 'assessment/airworthiness certification tech', 'avionics', 'pilot control tech', 'identification of friend or foe', 'flight control tech', 'supportive equipment'.
An artificial neural network model based on a deep learning algorithm is known to be more accurate than humans in image classification, but there is still a limit in the sense that there needs to be a lot of training data that can be called big data. Therefore, various techniques are being studied to build an artificial neural network model with high precision, even with small data. The transfer learning technique is assessed as an excellent alternative. As a result, the purpose of this study is to develop an artificial neural network system that can classify burr images of light guide plate products with 99% accuracy using transfer learning technique. Specifically, for the light guide plate product, 150 images of the normal product and the burr were taken at various angles, heights, positions, etc., respectively. Then, after the preprocessing of images such as thresholding and image augmentation, for a total of 3,300 images were generated. 2,970 images were separated for training, while the remaining 330 images were separated for model accuracy testing. For the transfer learning, a base model was developed using the NASNet-Large model that pre-trained 14 million ImageNet data. According to the final model accuracy test, the 99% accuracy in the image classification for training and test images was confirmed. Consequently, based on the results of this study, it is expected to help develop an integrated AI production management system by training not only the burr but also various defective images.
Purpose: The objective of this review was to identify the research trends in Information and Communication Technology (ICT)-based health-related intervention studies for children and adolescents published in South Korea over the past 10 years. Methods: A scoping review was performed in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses (PRISMA) and the system classification framework for digital health intervention 1.0 of the World Health Organization (WHO) was applied to analyze how technology was being used to support the needs of the health system. Results: A total of 18 studies were included in the final analysis. The participants were mainly children with a variety of diseases. No studies had used innovative technology platforms such as artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and robotics. In addition, the scope of application of the WHO classification criteria was quite limited. Finally, no intervention study considered technical operational indicators, such as the number of website visits and streaming as outcome measurements. Conclusions: Researchers should introduce advanced technology-based strategies to provide customized and professional healthcare services to children and adolescents in South Korea and continue efforts to integrate innovative ICT for various research purposes, subjects, and environments.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.43-57
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2021
Smart factories can be defined as intelligent factories that produce products through IoT-based data. In order to build and operate a smart factory, various new technologies such as CPS, IoT, Big Data, and AI are to be introduced and utilized, while the implementation of a MES system that accurately and quickly collects equipment data and production performance is as important as those new technologies. First of all, it is very essential to build a smart factory appropriate to the current status of the company. In this study, what are the essential prerequisite factors for successfully implementing a smart factory was investigated. A case study has been carried out to illustrate the effect of implementing ERP and MES, and to examine the extensibilities into a smart factory. ERP and MES as an integrated manufacturing information system do not imply a smart factory, however, it has been confirmed that ERP and MES are necessary conditions among many factors for developing into a smart factory. Therefore, the stepwise implementation of intelligent MES through the expansion of MES function was suggested. An intelligent MES that is capable of making various decisions has been investigated as a prototyping system by applying data mining techniques and big data analysis. In the end, in order for small and medium enterprises to implement a low-cost, high-efficiency smart factory, the level and goal of the smart factory must be clearly defined, and the transition to ERP and MES-based intelligent factories could be a potential alternative.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.4
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pp.595-602
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2021
Marine accidents are mostly caused by medium and small ships, and are continuously increasing. In this paper, we propose an architecture of the speech synthesis based automatic safety navigation support service providing system for small ships that equiped onboard systems compared with vessels. The main purpose of the system is to prevent marine accidents by providing synthesized voice safety messages to nearby ships. The safety navigation support service is operated by connecting GPS and AIS to synthesize voice safety messages, automatically broadcast through VHF. Therefore, we developed a data processing module, a staged risk analysis module, a voice synthesis safety message generation module, and a VHF broadcasting equipment control module, which are components of the system. In addition, we conducted laboratory-level and sea-trial demonstration tests using the developed the system, which verified usefulness of the proposed service.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.5
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pp.558-566
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2024
This study proposes method for enhancing the performance of previously developed or produced weapon systems without developing new detection equipment by using Phase Gradient Metasurfaces(PGMS). Metasurface has been studied and utilized a lot to improve the detection performance of inorganic systems, but its utilization is low due to its narrow bandwidth and complex structure. To address some of these limitations, dual-band power focusing PGMS is proposed. Its frequency independent unit cell characteristic enables creating metasurface that concentrates signals in dual-band. The designed PGMS was validated through near-field and far-field measurement, confirming signal concentration at the specified focal length and improved gain in the dual bands.
The purpose of this study is to investigate the applications and possibilities of major programs that provide services using artificial intelligence in mathematics education. For this study, related papers, reports, and materials were collected and analyzed, focusing on materials mostly published within the last five years. The researcher searched the keywords of "artificial intelligence", "artificial intelligence", "AI" and "mathematics education" independently or in combination. As a result of the study, artificial intelligence for mathematics education was mostly supporting learners' personalized mathematics learning, defining it as an auxiliary role to support human mathematics teachers, and upgrading the technology of not only cognitive aspects but also affective aspects. As suggestions, the researcher argued that followings are necessary: Research for the establishment of an elaborate artificial intelligence mathematical system, discovery of artificial intelligence technology for appropriate use to support mathematics education, development of high quality of mathematics contents for artificial intelligence, and the establishment and operation of a cloud-based comprehensive system for mathematics education. The researcher proposed that continuous research to effectively help students study mathematics using artificial intelligence including students' emotional or empathetic abilities, and collaborative learning, which is only possible in offline environments. Also, the researcher suggested that more sophisticated materials should be developed for designing mathematics teaching and learning by using artificial intelligence.
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