디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.4
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pp.51-60
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2019
The purpose of this study is to examine the issues that can be expected in the smart intelligent information society led by artificial intelligence and the Internet of Things, and how to resolve the issues in terms of PR.The results were as follows. First, there are three major issues that can be expected Second, in order to resolve the issue, it is necessary to prepare and carry out a public interest campaign to create and participate in a new paradigm for the alienated public. Third, welfare technology can be considered as an alternative to the issues.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.268-270
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2019
In this paper, we analyzed the papers related to the "4th Industry". In order to analyze the papers, total of 685 papers were collected by searching with the keyword "4th industry" in Korea Journal Index(KCI) from 2016 to 2019. We used Python-based web scraping program to collect papers. As a result of analysis, it was confirmed that artificial intelligence, big data, Internet of things(IoT), digital, network and so on have emerged as the major technologies, and it was confirmed that research has been utilizing the major technologies in various fields related to the 4th industry such as industry, government, education field, and job.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.334-337
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2019
In this study, we built the data collection system to learn user's habit data by deep learning and to create an indoor environment according to the situation. The system consists of a data collection server and several sensor nodes, which creates the environment according to the data collected. We used Google Inception v3 network to analyze the photographs and hand-designed second DNN (Deep Neural Network) to infer behaviors. As a result of the DNN learning, we gained 98.4% of Testing Accuracy. Through this results, we were be able to prove that DNN is capable of extrapolating the situation.
본 논문에서는 기술의 빠른 발전에도 불구하고 줄어들지 않는 화재 사고, 그 중에서도 많은 인명피해를 내는 실내 화재 사고에 대하여 기존 실내 화재 알림 시스템의 한계점인 알림의 양치기 소년화로 인한 안전 불감증 증가와 알림의 사각지대 문제를 해결하고자 새로운 대안 시스템을 설계 및 구현하고, 실험 검증을 진행하였다. 위 두 가지 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 스마트폰이 매우 대중적으로 보급되어 있다는 점을 기반으로 IoT, 엣지 컴퓨팅, 비콘 등을 응용한다. 비콘 신호를 broadcasting 하는 엣지 노드의 신호 범위 내에 진입하면 사용자 정보를 수집하여 대상 건물에 출입한 대상을 특정한다. 말단 센서 노드와 엣지 노드 간의 무선 RF 통신으로 화재를 모니터링하며 화재가 발생했을 시 특정된 대상들에게만 스마트폰 어플의 푸시 알림으로 화재 발생 상황을 전송하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 시스템 성능 평가를 위해 동국대학교 건물 내에서 수평, 수직으로 이동하며 실험을 진행하였고, 그 결과를 통해 대안 시스템의 성능과 한계를 분석하여 이를 실내 공간에 적용하기 위한 적합성을 평가하였다.
최근 CNN 이 다양한 산업에 확산되고 있으며, IoT 기기 및 엣지 컴퓨팅에 적합한 경량 모델에 대한 연구가 급증하고 있다. 본 논문에서는 CNN 모델의 파라미터 비트 연산을 위한 자동화 프레임워크를 제안하고, 파라미터 비트와 모델 정확도 사이의 관계를 실험 및 연구한다. 제안된 프레임워크는 하위 n- bit 를 0 으로 설정하여 정보 손실 발생시킴으로써 ImageNet 데이터셋으로 사전 학습된 CNN 모델의 파라미터와 정확도의 강인성을 비트 단위로 체계적으로 실험할 수 있다. 우리는 비트 연산을 수행한 파라미터로 InceptionV3, InceptionResnetV2, ResNet50, Xception, DenseNet121, MobileNetV1, MobileNetV2 모델의 정확도를 평가한다. 실험 결과는 성능이 낮은 모델일수록 파라미터와 정확도 간의 강인성이 높아 성능이 좋은 모델보다 정확도를 유지하는 비트 수가 적다는 것을 보여준다.
The importance of location-based services has been steadily rising, leading to the increased integration of Ultra-Wideband (UWB) technology in mobile devices and vehicles. Conventional UWB-based positioning systems typically determine the distance and direction between devices or track locations by pre-installing UWB anchors in environments like buildings or factories. This paper analyzes the characteristics of a distributed node-based Anchor-less UWB positioning system, measuring its actual ranging period and distance estimation error with varying node numbers and configured ranging periods. Experimental results show that even without anchors or node synchronization, the system achieves an average error of 0.32 meters.
Purpose : To develop a theoretical model for magnetic relaxation behavior of the superparamagnetic nano-particle agent, which demonstrates multi-functionality such as liver- and lymp node-specificity. Based on the developed model, the computer simulation was performed to clarify the relationship between relaxation time and the applied magnetic field strength. Materials and Methods : The ultrasmall superparamagnetic iron oxide (USPIO) was encapsulated with biocompatiable polymer, to develop a relaxation model based on outsphere mechanism, which was resulting from diffusion and/or electron spin fluctuation. In addition, Brillouin function was introduced to describe the full magnetization by considering the fact that the low-field approximation, which was adapted in paramagnetic case, is no longer valid. The developed model describes therefore the T1 and T2 relaxation behavior of superparamagnetic iron oxide both in low-field and in high-field. Based on our model, the computer simulation was performed to test the relaxation behavior of superparamagnetic contrast agent over various magnetic fields using MathCad (MathCad, U.S.A.), a symbolic computation software. Results : For T1 and T2 magnetic relaxation characteristics of ultrasmall superparamagnetic iron oxide, the theoretical model showed that at low field (<1.0 Mhz), $\tau_{S1}(\tau_{S2}$, in case of T2), which is a correlation time in spectral density function, plays a major role. This suggests that realignment of nano-magnetic particles is most important at low magnetic field. On the other hand, at high field, $\tau$, which is another correlation time in spectral density function, plays a major role. Since $\tau$ is closely related to particle size, this suggests that the difference in R1 and R2 over particle sizes, at high field, is resulting not from the realignment of particles but from the particle size itself. Within normal body temperature region, the temperature dependence of T1 and T2 relaxation time showed that there is no change in T1 and T2 relaxation times at high field. Especially, T1 showed less temperature dependence compared to T2. Conclusion : We developed a theoretical model of r magnetic relaxation behavior of ultrasmall superparamagnetic iron oxide (USPIO), which was reported to show clinical multi-functionality by utilizing physical properties of nano-magnetic particle. In addition, based on the developed model, the computer simulation was performed to investigate the relationship between relaxation time of USPIO and the applied magnetic field strength.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.47
no.5
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pp.41-48
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2019
Our daily lives are changing at a rapid pace and the concept of smart city is spreading, as the information communication technologies apply to various fields. However, efforts to prepare for changes in society due to technological evolution are insufficient in the field of landscape architecture. The purposes of this study are to explore the concept of smart parks, to investigate how smart technology has been applied to parks, and to identify the users' perception and satisfaction on smart park services. To this end, we conducted literature review, focus group interviews with experts, and a questionnaire survey with 180 users of the IoT See pilot smart park in Daegu. Smart parks can, as a result, be defined as sustainable parks that improve users' experience in parks and solve social and environmental problems faced by utilizing various high technology. Smart technologies introduced at the park so far have been mostly focused on safety and environmental areas, including AI CCTV, smart street lamp, and fine dust warning devices. The results of survey showed that not many users were aware of the smart services the park provided due to the lack of public communication as well as the nature of maintenance-oriented smart services. The survey also found that AR services for the education of historic parks were the least utilized, while solar power benches and WiFi service were most preferred by the park users. In conclusion, smart technologies need to be integrated with diverse park contents more centered user needs, providing services to enhance safety and environmental management in order to develop user-oriented smart parks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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