Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2226-2231
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2008
As the mobile devices and the wireless networks have high-performance capabilities, it is possible to synchronize the spatio-temporal data of a server with the spatio-temporal data of a mobile device which are collected at a field. However, since the server process the synchronization which the model device requests, the whole synchronizations of mass mobile devices take long time. In this paper, we propose the scheme to process concurrently the synchronizations of mobile devices to use multi-queue which does not conflict.
Idrees, Muhammad Bilal;Sattar, Muhammad Nouman;Lee, Jin-Young;Kim, Tae-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.159-159
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2019
In this study, the simulation of sediment deposition at Sangju weir reservoir, South Korea, was carried out using artificial neural networks. The ANNs have typically been used in water resources engineering problems for their robustness and high degree of accuracy. Three basic variables namely turbid water inflow, outflow, and water stage have been used as input variables. It was found that ANNs were able to establish valid relationship between input variables and target variable of sedimentation. The R value was 0.9806, 0.9091, and 0.8758 for training, validation, and testing phase respectively. Comparative analysis was also performed to find optimum structure of ANN for sediment deposition prediction. 3-14-1 network architecture using BR algorithm outperformed all other combinations. It was concluded that ANN possess mapping capabilities for complex, non-linear phenomenon of reservoir sedimentation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.8
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pp.85-92
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2015
Due to the advancements in the capabilities of smart devices and home networks, we are able to easily access multimedia contents stored in a home server. In this paper, we present a wireless media content sharing mechanism for home networks that utilizes UPnP-based DLNA technology. We also present a novel Peer-to-Peer content sharing system that is able to operate on the client as well as server. Our system supports multiple push/pull services simultaneously via a multi-thread technique, and our intuitive user interface facilitates ease of use. Future studies would explore the feasibility of implementing our system in a multi-hop environment or providing a community-wide service.
This review introduces the current technique of photoacoustic imaging as it is applied in imaging-guided surgery (IGS), which provides the surgeon with image visualization and analysis capabilities during surgery. Numerous imaging techniques have been developed to help surgeons perform complex operations more safely and quickly. Although surgeons typically use these kinds of images to visualize targets hidden by bone and other tissues, it is nonetheless more difficult to perform surgery with static reference images (e.g., computed tomography scans and magnetic resonance images) of internal structures. Photoacoustic imaging could enable real-time visualization of regions of interest during surgery. Several researchers have shown that photoacoustic imaging has potential for the noninvasive diagnosis of various types of tissues, including bone. Previous studies of the surgical application of photoacoustic imaging have focused on cancer surgery, but photoacoustic imaging has also recently attracted interest for spinal surgery, because it could be useful for avoiding pedicle breaches and for choosing an appropriate starting point before drilling or pedicle probe insertion. This review describes the current instruments and clinical applications of photoacoustic imaging. Its primary objective is to provide a comprehensive overview of photoacoustic IGS in spinal surgery.
In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.
Smart structures are those structure that could adopt some behavior to prevent instability in their responses. The recognition of stability deterioration has been performed through rigid mathematical formulations in control theory and unpredicted results could not be addressed in control systems since they are able to only work under their predefined condition. On the other hand, incorporating all affecting parameters could result in high computational cost and delay time in the response of the systems. Artificial intelligence (AI) method has shown to be a promising methodology not only in the computer science by at everyday life and in engineering problems. In the present study, we exploit the capabilities of artificial intelligence method to obtain frequency response of a smart structure. In this regard, a comprehensive development of equations is presented using Hamilton' principle and first order shear deformation theory. The equations were solved by numerical methods and the results are used to train an artificial neural network (ANN). It is demonstrated that ANN modeling could provide accurate results in comparison to the numerical solutions and it take less time than numerical solution.
This paper investigates the evolution of 'inter-firm' technology transfer in the Thai automobile industry, which has gradually been integrated into global production network of some specific automotive models(one-ton pickups). This paper discusses the linkage between the role of automobile assemblers in transferring technology and the way their strategic changes bring about heightened demands on the technological capacity of suppliers and the contents of technology transfer. With higher competition at the global level, local suppliers are required to improve their technical and managerial skills, especially in the area of 'product engineering' capability. The authors examine the ways local firms have adapted to these changes in their environments, as well as the ways they utilize inter-firm relationship with automobile assemblers as a means to improve their own technological capabilities. The dynamic process of capability formation in local parts firms, through intensive efforts and learning inducements brought about by inter-firm relationships, are also discussed.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.1
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pp.28-35
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2022
This paper presents a performance evaluation of real-time Linux for industrial real-time platforms. On industrial platforms, multicore processors are popular due to their work distribution efficiency and cost-effectiveness. Multicore processors, however, are not designed for applications with real-time constraints, and their performance capabilities depend on their core configurations. In order to assess the feasibility of a multicore processor for real-time applications, we conduct a performance evaluation of a general processor and a low-power processor to provide an experimental environment of real-time Linux on both Xenomai and RT-preempt considering the multicore configuration. The real-time performance is evaluated through scheduling latency and in an environment with loads on the CPU, memory, and network to consider an actual situation. The results show a difference between a low-power and a general-purpose processor, but from developer's point of view, it shows that the low-power processor is a proper solution to accommodate low power situations.
IoBT시장은 2023년까지 317억 달러로 성장할 것으로 예측되며, 센서 및 웨어러블 디바이스와 같은 IoBT 장비의 수가 급격히 늘어나고 있다. IoBT 장비들로부터 수집된 생체 정보와 같은 민감한 데이터를 효율적이고 안전하게 처리하기 위해 많은 노력이 필요하다. 하지만 초경량화, 저전력화된 IoBT 장비들은 보안적인 측면에서 취약한 상황이다. 본 논문은 Fog computing을 적용하여 전장과 지휘관 사이에서 결심 및 통제에 필요한 시각화 자료를 신속하게 제공하고 IoBT 장비의 보안 사항과 공격에 따른 완화 기법을 수행할 수 있는 새로운 네트워크 아키텍처를 제공하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.361-362
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2022
As the importance of maritime communication in a cross-cultural onboard working environment grows, the importance of developing systematic supporting aids both for learning and teaching maritime English has been emphasized. Given that English communication proficiency is one of the most critical factors in determining a seafarer's competency, a systemic supporting system for enhancing maritime English communication capabilities is essential not only for them to professionally carry out and conduct assigned duties onboard, but also for them to navigate success in their lives through increased labour mobility both at sea and onshore. The APEC Seafarers Excellence Network initiates the production of Maritime English Communication Packages for seafarers in APEC regions, under the leadership of the Republic of Korea. This paper introduces the design of APEC SEN Maritime English Communication Packages, which include textbooks, audio-lingual materials, online/mobile life-long learning platform and testing aids, ultimately for upand re-skilling of seafarers to increase their employability, mobility and preparedness for the future shipping industry where globalisation is expected to further accelerate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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