In the 4th industrial revolution, Artificial Intelligence (AI), big data, Internet of Things (IoT) are already around us, making our society hyper-connected and blurring the lines between the digital and biological spheres. We witness drastic changes not only in the food industry, but also in economy, society and our life as a whole. Technologies bring industrial reorganization and greater changes at the system level and the food industry is not exceptional. Human demand for foods continues to grow and the very nature of the food industry remains unchanged, but its production, distribution and marketing face unprecedent innovations. Passing through the global pandemic, the food industry has been evolved into 'contact-free', as the safety become our top priority. Amid the gradual shift to technology-oriented society, the smarter food safety management skills and tools are being adopted in many countries exerting greater efforts to enhance traceability and to upgrade AI-powered safety management system.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
Seo, Yoon Kyung;Rew, Dong Young;Kirchner, Georg;Nah, Jakyoung;Jang, Bi-Ho;Heo, Jiwoong;Youn, Cheong
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.31
no.3
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pp.265-276
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2014
The application of software engineering is not common in the development of astronomical observation system. While there were component-wise developments in the past, large-scale comprehensive system developments are more common in these days. In this study, current methodologies of development are reviewed to select a proper one for the development of astronomical observation system and the result of the application is presented. As the subject of this study, a project of operation software development for an astronomical observation system which runs on the ground is selected. And the output management technique based on Component Based Development which is one of the relatively recent methodologies has been applied. Since the nature of the system requires lots of arithmetic algorithms and it has great impact on the overall performance of the entire system, a prototype model is developed to verify major functions and performance. Consequently, it was possible to verify the compliance with the product requirements through the requirement tracing table and also it was possible to keep to the schedule. Besides, it was suggested that a few improvements could be possible based on the experience of the application of conventional output management technique. This study is the first application of the software development methodology in the domestic astronomical observation system area. The process and results of this study would contribute to the investigation for a more appropriate methodology in the area of similar system development.
Recent technological advances in the domestic railway industry have turned out to deliver a profound impact on the forefront of other industries as well. Furthermore, the introduction of the high-speed railway systems has made it possible to travel around our country in a day, thereby changing our life styles a lot. However, it has been well recognized that many factors can cause unanticipated accidents during the operation. One of the causes is known to be the human errors made by the train operators in locomotive cabs. The problem is getting more serious as the trains run at high speed. As such, the objective of this paper is on how to improve the work environment of the locomotive cabs. Our approach is based on the systems engineering methodology. Specifically, we first identify the context and scope of the problem to be solved. We then continue our effort in deriving the requirements set to accomplish the improvement. These results are utilized in constructing a computer-aided management system for test and evaluation intended for the improvement. The approach taken and the results obtained in this paper is expected to make a contribution on the route to keeping our nation's technologies on the competitive edges in the high-speed railway systems industry.
The study and techniques of system engineering have been applied to various fields including space-air, national defense division in advanced countries. Korea is currently in the early stages of introducing system engineering scheme in railway system and national defense division restrictedly. As theory and application of system engineering covers a wide scope, documents management and requirement analysis technology applied to establishment of standard and core unit development of the research target. The techniques which are historical management and trace among standards for establishment of standard are introduced using SE tools and participating agencies shared the information by constructing of database from all documents which are generated from the project. Through the functional analysis of the requirements for the intelligent station monitoring system in basic design stage, established requirements are verified and will be made official announcement as standard of the intelligent station monitoring system.
Mi Kyung Kang;Hana Park;Sunju Park;Hae Sik Jeong;Woon Sang Yoon;Jeonghwan Lee
Economic and Environmental Geology
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v.56
no.6
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pp.887-897
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2023
Leading waste disposal countries, such as Sweden, Switzerland, and the United Kingdom, conduct safety assessments across all stages of High-Level Radioactive Waste Deep Geological Disposal Facilities-from planning and site selection to construction, operation, closure, and post-closure management. As safety assessments are repeatedly performed at each stage, generating vast amounts of diverse data over extended periods, it is essential to construct a database for safety assessment and establish a data management system. In this study, the safety assessment data management systems of leading countries, were analyzed, categorizing them into 1) input and reference data for safety assessments, 2) guidelines for data management, 3) organizational structures for data management, and 4) computer systems for data management. While each country exhibited differences in specific aspects, commonalities included the classification of safety assessment input data based on disposal system components, the establishment of organizations to supply, use, and manage this data, and the implementation of quality management systems guided by instructions and manuals. These cases highlight the importance of data management systems and document management systems for securing the safety and enhancing the reliability of High-Level Radioactive Waste Disposal Facilities. To achieve this, the classification of input data that can be flexibly and effectively utilized, ensuring the consistency and traceability of input data, and establishing a quality management system for input data and document management are necessary.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.3
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pp.283-293
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2019
The purposes of the study are threefold: (1) develop key successful factors of blockchain platform for micro-enterprises based on Balanced Scorecard (BSC), (2) find out the correlation between the key successful factors of blockchain platform for micro-enterprises, and (3) understand the perception of micro-enterprise blockchain and the difference between theoretical guidance and practical application. This study combines Interpretative Structural Modeling Method, (ISM) and Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) to analyze the causal relationships and hierarchical structures of the 12 key successful factors of blockchain platform for micro-enterprises and understand the correlation between factors. The 12 key successful factors developed based on the four perspectives of the Balanced Scorecard, and the questionnaire designs based on the concept of DEMATEL, and then analyzed data by DEMATEL and ISM methods to understand the correlation between key factors. The research results show that the key successful factors of blockchain platform for micro-enterprises include "brand equity", "security and anti-counterfeiting", "sales growth", "transparency and clear", "trust", "consensus mechanism", "traceability", "consistency", "tracking", "innovation management", "international", "organizational adaptation", in which consumer "trust" plays an important role. Micro-enterprises can use blockchain to expand the market, provide customers with better service quality, and bring sales growth to micro-enterprises.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.10
no.2
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pp.51-58
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2014
Manufacturing industry is one of the core sectors providing national competitiveness and economical impact Today's manufacturing industry is required to fulfill so called Sustainable Factory paradigm from the perspectives of environmental and social development. To cope with the requirements, researches for achieving sustainability in manufacturing system are actively carried out in the world from various perspectives. In this paper, we analyzed systemic characteristics of sustainable manufacturing system, and developed verification & validation strategy based on traceability between system requirement and functionality. The developed methods were applied to a European Project called the Foundation for the Sustainable Factory of the Future (FoFdation). Specifically, we analyzed and verified the deliverables of FoFdation by deriving systems architecture in terms of Component, Function, and Items. The results indicated that the FoFdation is pretty much compliant with the concept of Ubiquitous Factory, and can be used as an International Reference Model for the Smart Factoy, a world wide hot topic under the paradigm of IOT (Internet-Of-Things), if information processing part is supplemented.
Choi, Won Chan;Bae, Joon Ho;Heo, Jae Hun;Lee, Sang Geun;Han, Seok Youn
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.9
no.1
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pp.47-53
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2013
The object of this study is to define systematically for outputs of Verification Process among the system life cycle process based on ISO/IEC 15288 for power supply system, which is one of the importance sub-systems to configure the LRT system. Furthermore, to prevent various problem in advance that can occur in the Transition LRT's power supply to be completed Integration. For this purpose, traceability of verification requirement and outputs. should be managed to use verification for system requirement and data processing tool. by system engineering techniques of system life cycle process based on ISO/IEC 15288 to LRT system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.701-703
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2012
양돈산업에서의 인공수정(Artificial Insemination, AI) 기술은 1994년 이후 본격적으로 국내 양돈농가에 보급되어 양돈 산업 발전에 기초가 되었다. 현재 우리나라에서 양돈분야에서의 AI 공급은 크게 3단계 그룹으로 분류되어 있다. 각 단계에서의 수많은 변수들로 인하여 현재까지 체계적이고 종합적인 관리의 시도는 이루어지지 않았다. 이에 웹을 기반으로 전국 AI센터의 통합정보시스템을 설계 구축하고 AI센터와 소비자 단계의 이력 관리를 지원하는 개선된 AI PigMoS 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 AI PigMoS 시스템은 웹을 기반으로 전국 AI센터의 정보를 통합관리 운영할 수 있으며, 또한 웅돈, 정액생산 및 판매관리 등에 대해서 이력추적을 할 수 있도록 설계 하였다. 이는 전국 AI센터의 효율적인 관리운영 뿐만 아니라 통합된 AI센터 관련정보의 분석 및 미래 예측자료 등으로 활용되어 효율적인 돼지 개량 체계를 구축할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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