Our research brings managerial insights for developing new digital convergence of devices and services. To explain the phenomenon of device and service convergence, we combine two different approaches from separate research fields: a perceptual mapping technique generally used for segmentation in marketing and associative network analysis mobilized to understanding network structure of core and peripheral as well as the information mediating role of nodes in network science. By combining these two approaches, we provide an in-depth analysis of the associations among devices and services by assessing the centrality of device and service nodes in an associative network. This is done by examining the connections between these services and devices as well as investigating the role of mediation in the combined device-service associative network. Our results based on bi-partite network analysis of survey responses from 250 Internet Protocol (IP) television viewers show which device and which service will play the major role in future device and service convergence as well as which characteristics and functionalities have to be incorporated into future convergence. Among the devices, the mobile handset with the betweenness centrality of 0.26 appears to be the device that would lead future device convergence. Among the services, wireless broadband with the betweenness centrality of 0.276 appears to be the service on which future service convergence needs to be developed. This result is quite unexpected, since wireless broadband has a lower penetration rate than other services, such as fixed broadband and cable TV. In addition, we indicate the possibility of converging devices, such as personal digital assistant (PDA) and mobile handset, and services, such as IPTV and mobile Internet, into wireless broadband services in the future.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.29
no.2
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pp.157-164
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2003
The amount of information increases rapidly when working in a distributed environment where multiple collaborative partners work together on a complex product. Today's PDM (product data management) systems provide good capabilities regarding the management of product data within a single company. However, taking into account the variety of systems used at partner sites in an engineering environment one can easily imagine problems regarding the interoperability and the data consistency. This paper presents a concept to improve the workflow management using the parameters network. It shows a parameter driven engineering workflow that is able to manage engineering task across company boarders. We introduce a mechanism of workflow management based on the engineering parameters and an architecture of the distributed workspace to apply it within a PDM system. For a parameter mapping between CAD and PDM system we developed an XML-based CATIA data interface module using CAA.
This paper present the design of a novel neural-network (NN) based pulse-width modulation (PWM) techniques for a three-level power converter of electric trains along with nonlinear mapping of essential switching patterns and fault tolerance, which are inherent characteristics of NNs. Considering the importance of safety, power factor and harmonics of electric train power converters, two-level type and three-level type of power converters using NNs are precisely investigated and compared in computer simulation. A computer simulation shows that a new current control scheme provides an improved performance over a fixed-band hysteresis current control in many aspects.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.2
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pp.40-49
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1998
In this paper, we propose an efficient per-Trunk interworking mechanism between PSTN and ATM network assuming the situation ATM network interworks with PSTN during the evolution period. The proposed mechanism improves the cell payload utilization by mapping only the active charnnels of PSTN frame into ATM cell payload. Also, we propose the frame recovery mechanism to guarantee the frame sequence integrity. The proposed mechanism is compared with other possible ones in terms of cell payload utilization, cell packetization delay. We present the implementation structure of the interworking unit. the correctness of the mechanism and the feasibility of the implementation are verifid through the CAD simulation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.5
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pp.141-148
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1994
Both the neural network classifier utilizing multi-layer perceptron and the linear tree classifier composed of hierarchically structured linear discriminating functions can form arbitrarily complex decision boundaries in the feature space and have very similar decision making processes. In this paper, a new method for automatically choosing the number of neurons in the hidden layers and for initalzing the connection weights between the layres and its supporting theory are presented by mapping the sequential structure of the linear tree classifier to the parallel structure of the neural networks having one or two hidden layers. Experimental results on the real data obtained from the military ship images show that this method is effective, and that three exists no siginificant difference in the classification acuracy of both classifiers.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.685-688
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1996
In debureing process. Human experts who have long experenc in performing deburring tasks can manipulate tools efficiently and adapt the tool motions according to the state of the process based on their skills. However, human experts have difficulties in describing linguistically their control schemes and strategies because teey don't aware the detailed process in interpreting wensory information and adapting tool motion. Therefore, it is important to develop a mean of understanding the skills and acquiring the control schemes so that the robot can perform the same skillful motion as the human experts. In this paper, an expert's skill model is developed so that it can be transferred effectively from the expertt to the robot. Skills are represented by a mapping which is generated by using a neural network. Expert's skill shows that the robot is able to associate a correct control strategy with process characteristics which is acquired from a vision image in a similar manner to a human expert's
It is well known that the performance of a fuzzy neural network strongly depends on the input features selected for its training. In its applications to sensor signal estimation, there are a large number of input variables related with an output As the number of input variables increases, the training time of fuzzy neural networks required increases exponentially. Thus, it is essential to reduce the number of inputs to a fuzzy neural network and to select the optimum number of mutually independent inputs that are able to clearly define the input-output mapping. In this work, principal component analysis (PCA), genetic algorithms (CA) and probability theory are combined to select new important input features. A proposed feature selection method is applied to the signal estimation of the steam generator water level, the hot-leg flowrate, the pressurizer water level and the pressurizer pressure sensors in pressurized water reactors and compared with other input feature selection methods.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.780-783
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2002
This paper proposes an approximate LCA methodology fur the conceptual design stage by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes Into impact driver (ID) index. The relationship Is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then an artificial neural network model is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design stage. The training is generalized by using identified product attributes for an ID In a group as well as another product attributes for another IDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give an approximate LCA results for design concepts.
Kim Tae-gu;Yoon Hee Kyung;Lee Sang Hyun;Park Min Soo
Journal of the Korean Society of Safety
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v.20
no.1
s.69
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pp.13-17
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2005
This paper presents an information system of noise and vibration caused by people as a major source of the environmental problem in residential areas with which people are dissatisfied. Therefore, it is important to monitor the influence of noise and vibration in residential areas. Generally, Geographical Information Systems (GIS) play an important role in noise and vibration mapping. The purpose of this paper is to investigate noise and vibration effects in an urban area and develop a new information network in GIS. Noise and vibration measurements were carried out at a road randomly chosen near INJE University. The obtained values are graphically represented with GIS. Therefore, it is possible to predict noise and vibration in GIS when establishing effective urban plans.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.5
no.2
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pp.12-23
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1987
This paper deals with the analysis and adjustment computation for the Korean 1st order levelling data obtained by the National Geography Institute from 1974 to 1986. An evaluation of the accuracy of level lines using forward/back discrepancies and adjustment residuals has been carried out. A general assessment of the network in the light of current standards with other countries is discussed. The results of this study show that systematic errors are relatively high but the accuracy of the primary levelling is good enough within the limitation of precision levelling according to International Association of Geodesy(IAG) Resolution, and therefore it is concluded that this levelling will satisfy the present mapping and engineering survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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