Purpose: Sequence control is widely used by being applied to manufacturing, distribution, construction, and automation in the medical industry. With the development of the fourth industry, artificial intelligence convergence technology in the control field is becoming an important factor in the industry. In particular, it is required to evaluate the safety and innovation of facilities where microprocessors and artificial intelligence are fused to existing systems and develop reliable equipment, so it is intended to develop equipment for educational purposes and drive the development of the field. Method: The self-developed all-in-one artificial intelligence controller module is a device that combines artificial intelligence capabilities with existing sequence and PLC control circuits. As the performance evaluation items of this equipment, the recognition ability of motion, voice, text, color, etc. and the stability and reliability of the circuit were evaluated. Conclusion: After designing the sequence and PLC circuit, the performance evaluation items of the integrated integrated artificial intelligence controller module were all satisfied, and there was no problem in the safety and reliability of the circuit.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.407-409
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2021
Under the influence of the 4th industrial revolution, various technologies such as artificial intelligence and automation are being grafted into industrial sites, and accordingly, the importance of data processing is increasing. Digital images may generate noise due to various reasons, and may affect various systems such as image recognition and classification and object tracking. To compensate for these shortcomings, we propose an image restoration algorithm based on pattern information of non-noise pixels. According to the distribution of non-noise pixels inside the filtering mask, the proposed algorithm switched the filtering process by dividing the interpolation method into a pattern that can be applied, a pattern based on region division, and a randomly arranged pixel pattern. preserves and restores the image. The proposed algorithm showed superior performance compared to the existing impulse noise removal algorithm.
Pork production is a significant agricultural enterprise in the United States and Canada. The United States is the third-largest global producer of pork and Canada ranks seventh in pork production. The North American Free Trade Agreement and its successor, the U.S.-Mexico-Canada Agreement, have facilitated trade and integration between the two countries. The majority of production systems are modern and intensive, characterized by large vertically integrated farms using advanced technologies. Both nations benefit from their status as major producers of feed grains, with the United States leading in corn and soybeans, while Canada excels in canola and barley production. The regulatory frameworks for food safety, animal welfare, and environmental stewardship differ slightly, with the FDA and USDA overseeing these aspects in the United States, and Health Canada and the Canada Food Inspection Agency in Canada. The United States and Canada also have well-established distribution networks for pork products, relying on both domestic and international markets. Export markets play a crucial role, with the United States being a major importer of Canadian pigs, and both countries exploring opportunities in Asia. Despite a rise in global demand, domestic pork consumption trends differ, with per capita consumption remaining stable in the USA and declining in Canada. Changing consumer preferences, including a demand for ethically raised and locally sourced pork, may influence production practices. Future trends in pig production include a focus on consumer concerns, sustainability, disease prevention, reduction of antimicrobial use, and advancements in technology. The industry is adapting to challenges such as disease outbreaks and changing regulations, with a strong emphasis on animal welfare. Labor and workforce considerations, along with advancements in technology and automation, are expected to shape the efficiency of pork production in the future.
Lee, Bong Ki;Min, Byeong Ro;Lee, Min Young;Hwa, Yoon Il;Choi, Dong Sung;Hong, Jun Taek;Lee, Dae Weon
Journal of Bio-Environment Control
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v.22
no.4
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pp.303-308
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2013
A remote controlled sprayer has designed, manufactured and experimented to spray well on pear trees with pesticides. This study was executed to automate pest management of pear trees. Types of spray nozzle, which was used on the system, were analyzed experimentally to find an optimal spray equipment configuration with several nozzles. Attributions of ultrasonic sensors were analyzed to adjust spraying distance of an unmanned sprayer system. This paper investigated shapes of pear trees and cultivating environment of pear orchard. In order to select optimal spray environment, liquid distribution was measured while angle of nozzle was changed. Additionally, liquid distribution by distance and sprayed liquid capacity by side distance were measured. According to information of shapes of pear trees and cultivating environment of pear orchard, sprayer frames of an unmanned sprayer system were manufactured and sprayer frames were suitable for interval of pear trees. The sprayer system could adjust width of sprayer frames to 2.5 m and height of sprayer frames to 1.7 m. Optimal angle of nozzle, and optimal distance between objects and nozzle were $15^{\circ}$ and 0.8 m. When side distance was placed from 1.2 m to 1.8 m, sprayed capacity reached to the highest amount.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.6
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pp.653-658
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2023
In systems like the combat management system of a naval ship or smart city of civilians, where many sensors and actuators are connected, the middle-ware DDS (Data Distribution Service) is mainly used to transmit large amounts of data. It is scalable and can effectively respond to the increase in sensors or equipment connected to the system in the future. The engineering control system (ECS), which plays an important role similar to the combat management system of a naval ship, still uses Server-Client model with industrial protocols such as Modbus and CAN (Controller Area Network) bus, to transmit data, which is unfavorable in terms of scalability. However, as automation and unmanned systems advance, more sensors and actuators are expected to be added, necessitating substantial program modification. DDS can effectively address such situations. The purpose of this study is to confirm the development possibility of an integrated monitoring and control system of a ship by using OpenDDS, which follows the OMG (Object Management Group) standard among the middle-ware DDS used in the combat management system. To achieve this goal, field equipment simulators and an ECS server were configured to perform field equipment data input/output and simulation using DDS was performed. The ECS prototype successfully handled data transmission, confirming that DDS is capable of serving as the middle-ware for the ECS of a ship.
The Fuzzy-analytic hierarchy process (AHP) was adopted as the methodology for this study because it allows for the use qualitative judgments by experts. Based on results of the analysis of the success factors for frozen storage/cold storage warehouses, the facility factor was identified as the most important to consider. This factor had a weight of 0.307, followed by systems and operations, accessibility, and standardization/automation with weights of 0.263, 0.255, and 0.175, respectively. The conclusions and implications of the study are as follows. First, the efficiency of constant temperature and humidity systems and the heat insulation property of buildings need to be enhanced. Second, the efficiency of the operations should be enhanced through the standardization of equipment rather than by standardizing product loading. Finally, since logistics and transportation costs are higher for frozen storage/cold storage warehouses than for general distribution, accessibility needs to be considered as the first priority.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.5
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pp.1154-1163
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2008
DAS and SCADA system are main systems, which operate and manage the power system by using computer and communication technology. But DAS and SCADA have been operated independently in Korea, so there was some time delay in the fault handling and live-line work. To improve that problems, studies on the interface between DAS and SCADA have been needed. From November 2005 to December 2007, the pilot project has been performed in KEPCO's branch offices, as a result, direct method will be applied widely all over the country until 2010 because the operation information of substation users want can be transmitted fast and it is possible to control 43RC directly although the expense for direct method is about 1.3 times larger than that for web method. To improve problems revealed during the pilot project, substation object to object communication method is proposed and interface database automatic generation and interface system diagnosis and logging functions are developed. Interface data point and communication data type are defined, substation single line diagram automatic generation or manual editing function, SCADA monitoring and controlling function, log data managing function are developed in SCADA HMI program. It is expecting to reduce the average time for each outage about 33% and to improve the reliability, efficiency of operation, execution of DAS from automatic load transfer under a fault, and to contribute to export project.
The advent of towed geo-electrical array surveying on water and land has resulted in datasets of magnitude approaching that of airborne electromagnetic surveying and most suited to 1D inversion. Robustness and complete automation is essential if processing and reliable interpretation of such data is to be viable. Sharp boundaries such as river beds and the top of saline aquifers must be resolved so use of smoothness constraints must be minimised. Suitable inversion algorithms must intelligently handle low signal-to-noise ratio data if conductive basement, that attenuates signal, is not to be misrepresented. A noise-level aware inversion algorithm that operates with one elastic thickness layer per electrode configuration has been coded. The noise-level aware inversion identifies if conductive basement has attenuated signal levels so that they are below noise level, and models conductive basement where appropriate. Layers in the initial models are distributed to span the effective depths of each of the geo-electric array quadrupoles. The algorithm works optimally on data collected using geo-electric arrays with an approximately exponential distribution of quadrupole effective depths. Inversion of data from arrays with linear electrodes, used to reduce contact resistance, and capacitive-line antennae is plausible. This paper demonstrates the effectiveness of the algorithm using theoretical examples and an example from a salt interception scheme on the Murray River, Australia.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.12
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pp.287-297
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2019
Responding to the rapid delivery demands and variety of small-volume products through human resource-dependent logistics operations in online markets is difficult. Logistics robots in fulfillment centers are expected to increase due to difficulties in hiring workers and rising labor costs. Amazon operates more than 100,000 robots in its Fulfillment centers. Alibaba, DHL, and UPS are also introducing robot technology to improve the logistics efficiency. Logistics robots are being used actively in the fierce online market competition of the global distribution industry. On the other hand, Korea is relatively sluggish. To revitalize the introduction of logistics robots in Korea, it is necessary to examine the factors that influence acceptance. The description of acceptability was based on an expanded technology acceptance model that has been verified through various studies. Studies have shown that both the ease and usefulness of purchasing have significant effects, and that ease has the greatest effect. The more experience involved, the more innovative, the more positive. The usefulness was shown to be positive as the perceived risks are low, price efficiency is good, and social impact is greater. This study provides theoretical and practical implications for logistics robot development and marketing.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.8
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pp.171-180
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2020
Smart Factory consists of digital automation solutions throughout the production process, including design, development, manufacturing and distribution, and it is an intelligent factory that installs IoT in its internal facilities and machines to collect process data in real time and analyze them so that it can control itself. The smart factory's equipment works in a physical combination of numerous hardware, rather than a virtual character being driven by a single object, such as a game. In other words, for a specific common goal, multiple devices must perform individual actions simultaneously. By taking advantage of the smart factory, which can collect process data in real time, if reinforcement learning is used instead of general machine learning, behavior control can be performed without the required training data. However, in the real world, it is impossible to learn more than tens of millions of iterations due to physical wear and time. Thus, this paper uses simulators to develop grid sortation systems focusing on transport facilities, one of the complex environments in smart factory field, and design cooperative multi-agent-based reinforcement learning to demonstrate efficient behavior control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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