본 연구는 산업계 구조변화와 그에 따른 새로운 비즈니스 형태를 체계적으로 분류하고 해석하기 위한 이론과 개념을 수립하고 그것을 토대로 e-business를 포함한 새로운 비즈니스의 분류 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안한 모델은 비즈니스의 계층성에 주목한 비즈니스 계층(BL)의 개념, 업계를 연계하는 가치사슬(VC)의 개념, 그리고 실세계(혹은 실 주체)와 가상공간 세계(혹은 가상주체)의 개념을 상징 하는 R/V(Real/Virtual)의 개념을 기본 프레임으로 하여 구성되었며, 이러한 BL-VC-R/V의 조합을 통해 이론상 해당업게에서 존재할 수 있는 모든 비즈니스의 분류가 가능하다는 점을 보였다. 한편, 본 연구에서는 제안된 프레임워크의 개념을 토대로 e-business의 새로운 정의를 제시하였고, 산업에 본 모델을 적용하여 공간시장화에 따른 구조변화와 그에 따른 비즈니스 분류를 행하였다. 그리고, 비즈니스차원의 관점에서 최근에 거론되고 있는 e-Logistics를 새롭게 정의하였다.
본 연구는 산업계 구조변화와 그에 따른 새로운 비즈니스 형태를 체계적으로 분류하고 해석하기 위한 이론과 개념을 수립하고 그것을 토대로 e-business를 포함한 새로운 비즈니스의 분류 프레임워크를 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안한 모델은 비즈니스의 계층성에 주목한 비즈니스 계층(BL)의 개념, 업계를 연계하는 가치사슬(VC)의 개념, 그리고 실세계(혹은 실 주체)와 가상공간 세계(혹은 가상주체)의 개념을 상징 하는 R/V(Real/Virtual)의 개념을 기본 프레임으로 하여 구성되었으며, 이러한 BL-VC-R/V의 조합을 통해 이론상 해당업계에서 존재할 수 있는 모든 비즈니스의 분류가 가능하다는 점을 보였다. 한편, 본 연구에서는 제안된 프레임워크의 개념을 토대로 e-business의 새로운 정의를 제시하였고, 산업에 본 모델을 적용하여 공간시장화에 따른 구조변화와 그에 따른 비즈니스 분류를 행하였다. 그리고, 비즈니스차원의 관점에서 최근에 거론되고 있는 e-Logistics를 새롭게 정의하였다.
In this paper, we implemented the object scanning with nxtOSEK which is an open source platform. nxtOSEK consists of device driver of leJOS NXJ C/Assembly source code, TOPPERS/ATK(Automotive real time Kernel) and TOPPERS/JSP Real-Time Operating System source code that includes ARM7 specific porting part, and glue code make them work together. nxtOSEK can provide ANSI C by using GCC tool chain and C API and apply for real-time multi tasking features. We experimented the 3D scanning with ultra sonic and laser sensor which are made directly by laser module diode and experimented the measurement of scanning the object by knowing x, y, and z coordinates for every points that it scans. In this paper, the laser module is the dimension of $6{\times}10[mm]$ requiring 5volts/5[mW], and used the laser light of wavelength in the 650[nm] range. For detecting the object, we used the beacon detection algorithm and as the laser light swept the objects, the photodiode monitored the ambient light at interval of 10[ms] which is called a real time. We communicated the 3D scanning platform via bluetooth protocol with host platform and the results are displayed via DPlot graphic tool. And therefore we enhanced the functionality of the 3D scanner for identifying the image scanning with laser sensor modules compared to ultra sonic sensor.
This paper presents a new architecture, called "Power Electronics Remote Wiring and Measurement Laboratory (PermLAB)", that translates a common gateway interface (CGI) string from a remote web user to a web server connected to a 3-dimension switching matrix board, can be used to switch on and off, and to control a cluster of instruments and components. PermLAB addresses real-time connection, switching, and data acquisition over the Internet instead of using simulated data. A software procedure uses a signature system to identify each instrument and component in a complex system. The Web-server application is developed in HTML, JavaScript and Java, and in C language for the CGI interface, which resides in a controller portion of LabVIEW. The LabVIEW software fully integrates the Web sever, LabVIEW data acquisition boards and controllers, and the 3-dimensional switching matrix board. The paper will analyze a half-wave rectifier (AC - DC converter) circuit connected over the Internet using the PermLAB. PermLAB allows students to obtain real data by real-time wiring of real circuits in the laboratory using a "virtual breadboard" on the Web. The software for the Web-based 3-dimensional system is flexible, portable, can be integrated into many laboratory applications or expanded, and easily accessible worldwide.
Modified atmosphere (MA) of reduced $O_2$ and elevated $CO_2$ concentrations has been used for keeping the quality of fresh produce and extending the shelf life. As a way to attain the beneficial MA package around the produce, a gas diffusion tube or perforation can be attached onto the container and controlled on real time in its opening/closing responding to $O_2$ and $CO_2$ concentrations measured by gas sensors. The timely-controlled opening of the gas diffusion tube can work in harmony with the produce respiration and help to create the desired MA. By use of the mathematical modeling, the effect of tube dimension on the controlled container atmosphere was figured out in this study. Spinach and king oyster mushroom were used as typical commodities for designing the model container system (0.35 and 0.9 kg in 13 L, respectively) because of their respiration characteristics and the optimal MA condition ($O_2$ 7~10%/$CO_2$ 5~10% for spinach; $O_2$ 2~5%/$CO_2$ 10~15% for mushroom). With a control logic for the gas composition to stay as close as possible to optimum MA window without invading injurious low $O_2$ and/or high $CO_2$ concentrations, the atmosphere of the sensor-controlled container could stay at its lower $O_2$ boundary or upper $CO_2$ limit under certain tube dimensional conditions. There were found to be the ranges of the tube diameter and length allowing the beneficial MA. The desired range of the tube dimension for spinach consisted of combinations of larger diameter and shorter length in the window of 0.3~2 cm diameter and 0.2~10 cm length. Similarly, that for king oyster mushroom was combinations of larger diameter and shorter length in the window of 0.9~2 cm diameter and 0.2~3 cm in length. Clear picture on generally affordable tube dimension range may be formulated by further study on a wide variety of commodity and pack conditions.
We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.
금융자산에의 투자에서 리스크 관리의 중요성이 부각되면서 리스크를 측정할 수 있는 도구로서 Value at Risk (VaR)가 널리 각광을 받고 있다. Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간 동안 발생 가능한 최대손실로 정의되는데 몇 가지 한계점이 있지만 비교적 간단하게 계산되고 이해될 수 있다는 장점이 있어 리스크 측정 및 관리의 기본적인 측도로 이용되고 있다. 그러나 포트폴리오에 포함되는 자산의 숫자가 많아지는 경우 VaR을 계산하는 데에 필수적인 변동성 추정이 매우 어려워지게 된다. 이때 차원축소의 방법을 생각할 수 있는데, 전통적인 인자분석은 시계열자료에 적합한 방법이 아니기 때문에 직접 적용할 수 없고 자료의 자기상관성을 제거하는 방법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인자분석의 확장 형태인 시계열인자분석을 활용하여 시계열자료의 차원축소과정을 간결하게 하는 방법을 제시하고, 시계열인자분석으로 차원을 축소할 때 기존의 방법을 사용하는 것과 어떠한 차이가 있는지를 실제 금융자료를 이용한 VaR의 사후검증을 통해 분석하였다.
BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.
본 연구에서는 부동산 산업 내에서 프롭테크의 도입과 함께 가장 각광받고 있는 기술 중 하나인 블록체인 기술이 부동산 전자거래에 가져올 변화와 도입의 필요성에 대해 알아보고 기술 적용을 통해 부동산전자거래 내에서 새롭게 창출할 수 있는 가치를 분류하고 각 가치 영역의 상대적 중요도를 산정하는 평가 지표를 개발하고자 한다. 이를 위하여 블록체인 기술의 부동산 전자거래 적용 시 창출할 수 있는 가치를 차원에 따라 분류하였고, 평가 기준이 복합적이고 다양한 요인에 따라 중요도가 다르게 측정될 수 있음을 고려하여 실무 및 학술 분야의 전문가를 대상으로 계층분석적 의사결정방법에 따른 분석을 진행하였다. 분석은 총 두 단계로 이루어졌으며 첫 번째 단계에서는 일반적 가치, 상업적 가치, 잠재적 가치를 제시하였고, 두 번째 단계에서는 계층분석적 의사결정방법의 분해 과정에 따라 하위 평가 지표를 제시하고 이를 쌍대비교하여 지표 간 중요도를 산정하였다. 분석 결과, 첫 번째 차원에서는 일반적 가치가 가장 높은 중요도를 보였으며 두 번째 차원에서는 블록체인 기술 특성 중 응용 계층의 가용성을 기반으로 한 부동산 정보의 디지털화가 가장 높은 중요도를 보였다. 본 연구는 이를 통해 향후 블록체인 기술의 부동산 거래 적용을 통한 창출 가능한 가치에 대한 평가 지표를 제시하여 향후 관련 연구의 기반 자료로써의 활용 및 지표 별 중요도에 따른 시장의 지향점을 제시하는데 의의가 있다.
Binary manipulators have recently received much attention due to hyper-redundancy, light weight, good controllability and high reliability. The precise positioning of the manipulator end-effecter requires the use of many modules, which results in a high-dimensional workspace. When the workspace dimension is large, existing inverse kinematics methods such as the Ebert-Uphoff algorithm may require impractically large memory size in determining the binary positions of all actuators. To overcome this limitation, we propose a new inverse kinematics algorithm: the inverse kinematics problem is formulated as an optimization problem using real-valued design variables, The key procedure in this approach is to transform the integer-variable optimization problem to a real-variable optimization problem and to push the real-valued design variables as closely as possible to the permissible binary values. Since the actual optimization is performed in real-valued design variables, the design sensitivity becomes readily available, and the optimization method becomes extremely efficient. Because the proposed formulation is quite general, other design considerations such as operation power minimization can be easily considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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