International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.330-344
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2023
This research report cuts across management sciences (market strategy entry mode development) and innovative technology (Electric Vehicle (EV)) alongside measures to submerge global warming. The development of a successful entry mode for the electric Vehicle into the African continent is the main objective of the study. The study focuses on an analysis of how electric car manufacturers can enter the African market in other to achieve global sustainability and social responsibility. The methodology is based on identifying the factors that affect the choice of an entry mode into international markets by multinational companies desiring to leverage their revenue through a foreign market. It also offered a quantitative approach that can support the economic and sustainability entry mode model for EVs and a qualitative approach of Porter's five forces analysis as an entry mode coaching tool for EVs. These proxies are used in quite a wide range of multivariate statistical methods (trend analysis, ratio, and probability, comparative t-test technique, auto-regression, and ordinary least square technique). The result acknowledges joint venture and setting of the plant (physical presents) as the optimal entry mode in African EV market. It requires the EV manufacturers a tire-free emission innovation technology in order to optimize the global sustainability initiative.
Kim, Donghyun;Kwon, Soonwook;Chung, Suwan;Ko, Hyunglyul
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.667-668
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2015
While the plant projects grow bigger and global attention to the plant is increasing, efficient space arrangement is not working in plant project because of the complex structure in installing the equipment unlike the construction project. In addition to this, presently, problem in installation process caused by the disagreement between floor plan and real spot is rising. Therefore the target of this research is to solve the problems and reaction differences, caused by changing the space arrangement in installing the equipment of plant construction. And this research suggests the equipment arrangement method for construction and related processes. To solve the problem, 3D cloud point data of space and equipment is collected by 3D laser scanning and the space matching is operated. In processing the space matching, data is simplified by applying the octree algorithm. This research simplifies the 3D configuration data acquired by 3D scanner equipment through the octree algorithm, and by comparing this data, identifies the space for target equipment, and finally suggests the algorithm that makes the auto space arrangement of equipment possible in construction site and also suggests the process to actualize this algorithm.
China is playing more predominant role in the liquefied natural gas (LNG) market worldwide and LNG import price is subject to various factors both at home and abroad. Nevertheless, previous studies rarely heed a multiple of factors. A time-varying parameter factor augmented vector auto-regression (TVP-FAVAR) model is adopted to discover the determinants of China's LNG import price and their dynamic impacts from January 2012 to December 2021. According to the findings, market fundamentals have a greater impact on the import price of natural gas in China than overall economic demand, financial considerations, and world oil prices. The primary determinants include domestic gas consumption, consumer confidence and other demand-side information. Then, there are diverse and time-varying spillover effects of the four common determinants on the volatility of China's LNG import price at different intervals and time nodes. The price volatility is more sensitive and long-lasting to domestic natural gas pricing reform than other negative shocks such as the Sino-US trade war and the COVID-19 pandemic. The results in this study further proves the importance of domestic natural gas market liberalization. China ought to do more to support the further marketization of natural gas prices while working harder to guarantee natural gas supplies.
As cyber-attacks on Cyber-Physical System (CPS) become more diverse and sophisticated, it is important to quickly detect malicious behaviors occurring in CPS. Since CPS can collect sensor data in near real time throughout the process, there have been many attempts to detect anomaly behavior through normal behavior learning from the perspective of data-driven security. However, since the CPS datasets are big data and most of the data are normal data, it has always been a great challenge to analyze the data and implement the anomaly detection model. In this paper, we propose and evaluate the Clustered Deep One-Class Classification (CD-OCC) model that combines the clustering algorithm and deep learning (DL) model using only a normal dataset for anomaly detection. We use auto-encoder to reduce the dimensions of the dataset and the K-means clustering algorithm to classify the normal data into the optimal cluster size. The DL model trains to predict clusters of normal data, and we can obtain logit values as outputs. The derived logit values are datasets that can better represent normal data in terms of knowledge distillation and are used as inputs to the OCC model. As a result of the experiment, the F1 score of the proposed model shows 0.93 and 0.83 in the SWaT and HAI dataset, respectively, and shows a significant performance improvement over other recent detectors such as Com-AE and SVM-RBF.
오늘날의 경영관리는 창고에 대한 투자나 재고 비용을 최소화하는 방향으로 운영되고 있다. 따라서 창고의 기능 역시 변화되었으며, 최근에는 정보화 및 고객서비스 만족차원으로 그 주안점이 바뀌고 있다. 기존의 창고 관리 시스템은 각종 데이터를 사랑이 직접 입력하는 방식으로 정보화 및 고객서비스 지원 부분에서 많은 단점을 가지고 있다. 자동인식(Auto-ID) 시스템의 하나인 RFID 시스템을 창고 관리 시스템에 도입하면 이러한 단점들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 창고 관리 시스템에 RFID 시스템을 도입하고 창고 내 물품의 위치 정보를 실시간 3차원으로 보여줌으로써 효율적인 창고 관리에 대한 방안을 제시하고자 한다.
최근 윈도우의 취약점을 이용하는 웜 및 바이러스로 인한 정보시스템과 네트워크에 대한 피해가 급속히 증가하고 있다. 윈도우의 취약점을 이용한 공격에 대한 해결방법은 해당 취약점은 적시에 신속하게 패치를 설치하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 패치관리시스템이 관리자의 개입을 요구하기 때문에 패치를 신속하게 적용할 수 없는 단점을 보완하여, XML 기술을 기반으로 MS 다운로드 센터에서 패치를 자동으로 다운받아 클라이언트까지 자동으로 보안패치파일을 설치하는 보안패치 자동관리 시스템을 제안한다.
본 논문은 자동차 부품 점검과정에서 발생할 수 있는 고장유형별 점검해야 할 부품을 연관관계로 나타내고 이를 온톨로지로 구현한 지능형 추천 프로세서를 제안하였다. 이를 위해 10가지 고장유형과 이에 연관된 부품을 설정하였고 5가지 뷰를 가진 추천 프로세스를 설계하고 시뮬레이션 하였다. 또한, 고장유형에 따라 점검해야 할 컴포넌트들에 대한 각 부품별 연관성에 따른 가중치 값을 조절함으로써 지능형으로 확장 추천이 가능하도록 하였다.
본 논문은 스마트 기기를 이용한 CBT(computer-based training)를 사용자 지향적인 목표를 두고 개발 하여 체계화, 단순화, 간편화하였다. 오늘날 모바일 기기의 보급이 일상화 되어있어, 과거의 종이에 의존하던 시험시스템이 스마트 기기를 기반으로 하는 추세이다. 이에 따라 본 논문의 현재 시험 중 가당 일반화되어 있는 정보처리 기사 자격증 필기시험을 중심으로 개발하였다. 또한 전자 문제깁의 편의성과 휴대성, 접근성에 수익성까지를 고려하여 시스템을 구현하였다.
Sealed flooded lead acid batteries are becoming popular in the industry because of their low cost as compared to their counterparts. State of Charge (SOC) estimation has always been an important factor in battery management systems. For the accurate SOC estimation, open circuit voltage (OCV) hysteresis should be modelled accurately. The hysteresis phenomenon of the sealed flooded lead acid battery is discussed in detail and its ultimate modeling is proposed based on the conventional parallelogram method. The SOC estimation is performed by using Unscented Kalman Filter (UKF) while the parameters of the battery are estimated using Auto Regressive with external input (ARX) method. The validity of the proposed method is verified by the experimental results. The SOC estimation error by the proposed method is less than 3 % all wing the 125hr test.
상수도 체계는 크게 생산적인 측면, 유통적인 측면, 하수적인 측면으로 나눌 수 있다. 이중 생산적인 측면과 하수적인 측면은 자동화를 위한 많은 연구가 진행되어 현재 대부분 자동화 되어 있다. 하지만 유통적인 측면은 여러 가지 이유들로 아직까지 그 자동화 정도가 매우 미미한 수준이다. 본 논문에서는 상수도 체계 중 유통적인 측면의 자동화를 위해 가장 핵심이 되는 요소인 유량계의 검침을 유량계 자동검침 중계기를 이용하여 자동화 시킨 다음 유 무선 통신을 통하여 원격지(상수도사업소)에서 일괄 관리할 수 있는 "유량계 자동검침중계기를 이용한 상수도 관리 시스템"를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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