This paper deals with constructing a scheduling system for a mold manufacturing factory. The scheduling system is composed of 4 submodules such as pre-processor, neural network training, neural networks and simulation. Pre-processor analyzes the condition of workshop and generates input data to neural networks. Network training module is performed by using the condition of workshop, performance measures, and dispatching rules. Neural networks module presents the most optimized dispatching rule, based on previous training data according to the current condition of workshop. Simulation module predicts the earliest completion date of a mold by forward scheduling with the presented dispatching rules, and suggests a possible issue date of a material by backward tracking. The system developed shows a great potential when applied in real mold factory for automotive parts.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.9
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pp.506-512
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2003
In this paper, a communication module between Relay agents in a multi-agent system based power distribution network protection system is realized using DNP3.0(Distributed Network Protocol), which is the standard communication protocol of distribution automation system in KEPCO. The key words for agent communication in the multi-agent based protection system are defined and represented by use of DNP application function code. The communication module developed based on the proposed communication scheme is tested by use of the Communication Test Harness, a test tool for DNP protocol, then used to the multi-agent system based power distribution net work protection system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.3B
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pp.311-317
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2009
The traditional network anomaly detection systems execute the threshold-based detection without considering dynamic network environments, which causes false positive and limits an effective resource utilization. To overcome the drawbacks, we present the adaptive network anomaly detection model based on artificial immune system (AIS) in centralized network. AIS is inspired from human immune system that has learning, adaptation and memory. In our proposed model, the interaction between dendritic cell and T-cell of human immune system is adopted. We design the main components, such as central node and router node, and define functions of them. The central node analyzes the anomaly information received from the related router nodes, decides response policy and sends the policy to corresponding nodes. The router node consists of detector module and responder module. The detector module perceives the anomaly depending on learning data and the responder module settles the anomaly according to the policy received from central node. Finally we evaluate the possibility of the proposed detection model through simulation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.1-8
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2006
The home network system guarantees families a safe, economical, socially integrated and healthy life by using information appliances. And it provides a family with domestic safety, control of instruments, controllable energy and health monitoring by connecting to home appliances. This study designs the broadband PLC home controller using broadband PLC(Power Line Communication) technology which can save much cost at a network infrastructure by using the existing power line at home. The broadband PLC home controller consists of the broadband PLC module, the embedded main controller module and I/O module. The broadband PLC home controller can control various domestic appliances such as an auto door-lock, a boiler, an oven, etc., because it has various I/O specifications. In this study, selected home network middleware for the broadband PLC home controller is Jini surrogate using Jini technology designed by means of access to easily a home network system without a limitation of the devices. And a client application program is supported java servlet program to manage and monitor the broadband PLC home controller via web browser of a PC or a PDA, etc. Finally, for an application, we implemented and tested a home security system using one broadband PLC home controller.
In this paper, the artificial neural network is used to predict the junction temperature of the IGBT power module, by measuring the temperature sensitive electrical parameters (TSEP) of the module. An experiment circuit is built to measure saturation voltage drop and collector current under different temperature. In order to solve the nonlinear problem of TSEP approach as a junction temperature evaluation method, a Back Propagation (BP) neural network prediction model is established by using the Matlab. With the advantages of non-contact, high sensitivity, and without package open, the proposed method is also potentially promising for on-line junction temperature measurement. The Matlab simulation results show that BP neural network gives a more accuracy results, compared with the method of polynomial fitting.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.11
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pp.4426-4442
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2020
Since scene segmentation is becoming a hot topic in the field of autonomous driving and medical image analysis, researchers are actively trying new methods to improve segmentation accuracy. At present, the main issues in image semantic segmentation are intra-class inconsistency and inter-class indistinction. From our analysis, the lack of global information as well as macroscopic discrimination on the object are the two main reasons. In this paper, we propose a Densely connected residual Attention network (DA-Res2Net) which consists of a dense residual network and channel attention guidance module to deal with these problems and improve the accuracy of image segmentation. Specifically, in order to make the extracted features equipped with stronger multi-scale characteristics, a densely connected residual network is proposed as a feature extractor. Furthermore, to improve the representativeness of each channel feature, we design a Channel-Attention-Guide module to make the model focusing on the high-level semantic features and low-level location features simultaneously. Experimental results show that the method achieves significant performance on various datasets. Compared to other state-of-the-art methods, the proposed method reaches the mean IOU accuracy of 83.2% on PASCAL VOC 2012 and 79.7% on Cityscapes dataset, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.17
no.2
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pp.41-49
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2007
USIM(UMTS Subscriber Identity Module) technology that accept 3GPP(3rd Generation Partnership Project) standards for information security supports security function in 3GPP. Supported security functions of USIM are confidentiality of user identity, mutual authentication and key agreement between end user and network, confidentiality of user data and data integrity. It is very important technology in wireless network. It makes secure environment that user and service provider can use securely mobile service in network. In this paper, design and implementation USIM security module that supports common network access method and authentication protocol in 3GPP and WLAN(Wireless LAN) and AAA (3A-Authentication Authorization Accounting) server system based RADIUS.
The QOS(Quality of Service) recognized by the customer will become the most important thing under the competitive telecommunications market. Korea Telecom is going to develop many system to manage the telecommunication network, to improve the level of QOS, and to increase the revenue. Operation and Maintenance Adiministration System is one of the systems developed to meet those purposes efficiently. This system gathers qualities data from telephone offices or operation centers and analyze the results of QOS improvement activities and evaluate overall QOS. And also system makes it possible to improve the cost/effectiveness of operation and maintenance of telecommunication network. Operation and Maintenance Administration System has four functional modules, i.e., the user interface module, the database management module, the QOS management module, and the database conversion module. The purpose of this study is to develop the QOS management program, one of the four functional modules of the system,using FOCUS 4GL/DBMS. Since Operation and Maintenance Administration System is developed using FOCUS 4GL, every user can handle and maintain the system very easily and reduce system backlogs.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.6
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pp.664-671
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2010
In this paper, we developed a Zigbee module based on CC2520 which is possible to construct the mesh network and also support to Zigbee Pro standard as a preceding research of autonomous moving of mobile robot using Zigbee. After manufacturing the Zigbee module, we selected antenna to fit Zigbee wireless frequency band using network analyze as means performance improvement. We also carry out an impedance matching of Zigbee module, extend the possible distance of two-way wireless communication and ensure the safety of communication.
This paper presents a dialogue interface using the dialogue management system as a method for controlling home appliances in Home Network Services. In order to realize this type of dialogue interface, we annotated 96,000 utterance pair sized dialogue set and developed an example-based dialogue system. This paper introduces the automatic error correction module for the SMS-styled sentence. With this module we increase the accuracy of NLU(Natural Language Understanding) module. Our NLU module shows an accuracy of 86.2%, which is an improvement of 5.25% over than the baseline. The task completeness of the proposed SMS dialogue interface was 82%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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