This paper presents a supply chain framework with the ODM (Original Design Manufacturing)-OEM (Original Equipment Manufacturing) hybrid production of textile industry in FTA (Free Trade Agreements) environments between Korea and other countries. The proposed supply chain framework with ODM-OEM hybrid production is a unique supply chain that has both domestic production with non-tariff advantages in FTA environment and oversea production with low labor costs. To investigate the validity of the proposed supply chain, we first construct its strategic profit model and supply chain planning and then show that each member of supply chain network-yarn manufacturer, fabric manufacturer, and apparel manufacturer-can maximize their own profits without conflicts among the members. The efficiency of the ODM-OEM hybrid production system is analytically verified in comparison with the general OEM and ODM production model using profit models. Comprehensive numerical examples are provided to illustrate the advantages of the proposed system.
In this paper, we present an efficient architecture for connected speech recognition that can be efficiently implemented with FPGA. The architecture consists of newly derived two-level dynamic programming (TLDP) that use only bit addition and shift operations. The advantages of this architecture are the spatial efficiency to accommodate more words with limited space and the computational speed from avoiding propagation delays in multiplications. The architecture is highly regular, consisting of identical and simple processing elements with only nearest-neighbor communication, and external communication occurs with the end processing elements.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.4
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pp.96-104
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2019
The response to climate change of international air transport industry might be initiated by ICAO's CORSIA (Carbon Offsetting and Reduction Scheme for International Aviation) which will impact on international airlines' flight operation behavior in the future. Though the airlines' efforts to reduce fuel consumption has been a major issue in economics of aviation industry, the improvement of fuel efficiency in flight operation will have additional impact on their profitability by introducing carbon emission cost. The fuel consumption in flight operation will be somewhat influenced by pilots' technical action for maneuvering aircraft during flight operation. This study will investigate pilots' behavior on decision for tactical aircraft control for mission flight. The data will be collected by the survey through sample pilots asking about their intention and perception on fuel savings during flight operations. The data will be analyzed by AHP process and the study will find out the elements and factors influencing pilots' behavior on technical decision of flight and their weights on fuel saving effects.
The power split hybrid power train is considered to be one of the most prospective configuration for the hybrid electric vehicle (HEV). Toyota Prius, representing this type of vehicle, showed outstanding performances in fuel efficiency, emission reduction and acceleration. The excellence is largely due to the fact that it utilizes almost all operation modes of HEV. Those modes include ZEV (Zero Emission Vehicle) driving, idle stop, fuel cut-off, power assist, active charging, regenerative braking and so forth. In this paper, a few of the mode operations were simulated using AVL Cruise. Also, control logics to operate the powertrain in each mode were developed. The states of powertrain components were displayed and analyzed. By controlling the three components (engine, motor and generator), it was possible to run the powertrain in several hybrid operation modes.
The HVAC(Heating Ventilation and Air Conditioning) system is only controlled by turn on/turn off operations against to AC 380V input. Therefore, the efficiency of the system is reduced and noise occurs. Also, the blower is shut down at the AC power failure. In this paper, the inverter system with UPS function for the A/C(Air Conditioning) blower is proposed. Proposed inverter system which is powered from the AC and DC voltage can control speed, operation mode, and soft-start time using CAN communication. In case of the CAN communication failure, RS-232 communication could be used to control the hardware directly by the engineer that can solve existing problems. To verify the validity of proposed inverter system, simulations and experiments are carried out.
There are many attempts to apply AI technology to diagnose facilities or improve the work efficiency of the power industry. The emergence of new machine learning technologies, such as deep learning, is accelerating the digital transformation of the power sector. The problem is that traditional power systems face security risks when adopting state-of-the-art AI systems. This adoption has convergence characteristics and reveals new cybersecurity threats and vulnerabilities to the power system. This paper deals with the security measures and implementations of the power system using machine learning. Through building a commercial facility operations forecasting system using machine learning technology utilizing power big data, this paper identifies and addresses security vulnerabilities that must compensated to protect customer information and power system safety. Furthermore, it provides security guidelines by generalizing security measures to be considered when applying AI.
The mobile communication technology would be one of the most appropriate means for achieving process innovation in the actual business area. This article performs a simulation study to examine the effect of introducing a mobile technology to the after-sales service and its logistics process. The performances of the two different systems, before and after introducing a mobile technology, are examined based on operational cost, operational efficiency, and customer service level using a discrete event simulation. The real-world data, extracted from a leading Korean electronics firm, was collected for this study. The results show that the TO-BE(after) model outperforms the AS-IS(before) model over all the performance indices. And the effects of introducing the mobile technology are more significant on the more tightly controlled inventory policy.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.1
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pp.118-125
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2016
This paper presents a new high-efficient algorithm and architecture for an elliptic curve cryptographic processor. To reduce the computational complexity, novel modified Lopez-Dahab scalar point multiplication and left-to-right algorithms are proposed for point multiplication operation. Moreover, bit-serial Galois-field multiplication is used in order to decrease hardware complexity. The field multiplication operations are performed in parallel to improve system latency. As a result, our approach can reduce hardware costs, while the total time required for point multiplication is kept to a reasonable amount. The results on a Xilinx Virtex-5, Virtex-7 FPGAs and VLSI implementation show that the proposed architecture has less hardware complexity, number of clock cycles and higher efficiency than the previous works.
We propose an asymmetric sampled grating laser and a multi-wavelength laser array associated with it. Asymmetric sampling periods combined with an index shifter make it possible to use first order reflection for lasing operations. With the structure of our design, we achieved a simple fabrication procedure as well as a high yield without using complex and time-consuming e-beam lithography for multi-period gratings. We analyzed the effect of mirror coating by numerical analysis to improve single mode and power extraction performance. By using high reflection-antireflection coatings, we obtained high power extraction efficiency without degradation of the single mode property. For the multi-wavelength laser array, to gain wavelength control, we varied the sampling periods from one laser to an adjacent laser across the array. With this approach, we showed the feasibility of an array of up to 30 channels with 100 GHz wavelength spacing.
This study is final focused on developing fruit harvesting robot can distinguish fruit type and status accurately. Multi-joint robot is able to discriminate tree shape and select mature fruit by image processing. The multi-joint robot consists of (a) rotating base, (b)turning first joint-arm, (c)rotating and turning second joint-arm, (d)rotating and turning third joint-arm, (e)rotating and turning last joint and (f)picker hand. The operational ranges of the robot are: horizontal 860~2,220mm, vertical 1,440~2,260mm, 270 degrees’rotation angle, 90 or 270 degrees’turning angle. The robot weighs 330kg. The multi-joint robot was designed in high accuracy and efficiency by getting as close as the movements of human arms and waist.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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