This study developed a software platform using machine learning of artificial intelligence to optimize the distillation column system. The distillation column is representative and core process in the petrochemical industry. Process stabilization is difficult due to various operating conditions and continuous process characteristics, and differences in process efficiency occur depending on operator skill. The process control based on the theoretical simulation was used to overcome this problem, but it has a limitation which it can't apply to complex processes and real-time systems. This study aims to develop an empirical simulation model based on machine learning and to suggest an optimal process operation method. The development of empirical simulations involves collecting big data from the actual process, feature extraction through data mining, and representative algorithm for the chemical process. Finally, the platform for the distillation column was developed with verification through a developed model and field tests. Through the developed platform, it is possible to predict the operating parameters and provided optimal operating conditions to achieve efficient process control. This study is the basic study applying the artificial intelligence machine learning technique for the chemical process. After application on a wide variety of processes and it can be utilized to the cornerstone of the smart factory of the industry 4.0.
A Lifelog management system provides users with services to store, manage, and search their life logs. This paper proposes a fully-automatic collecting method of real world social contacts and lifelog search engine using collected social contact information as keyword. Wireless short-distance network devices in mobile phones are used to detect social contacts of their users. Human-Bluetooth relationship matrix is built based on the frequency of a human-being and a Bluetooth device being observed at the same time. Results show that with 20% of social contact information out of full social contact information of the observation times used for calculation, 90% of human-Bluetooth relationship can be correctly acquired. A lifelog search-engine that takes human names as keyword is suggested which compares two vectors, a row of Human-Bluetooth matrix and a vector of Bluetooth list scanned while a lifelog was created, using vector information retrieval model. This search engine returns more lifelog than existing text-matching search engine and ranks the result unlike existing search-engine.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.11
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pp.403-410
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2016
IoT(Internet of Things) has purpose for providing new kind of service though interaction with everything. With development of IoT, computer model which is based on internet is changed to distributed connection model between heterogeneous things. There is a problem that it is impossible to connect between each other different protocols. To solve this problem, we should abstract each of things of data through using adaptor of middleware structure in order to make consistent data unit. In this paper, we propose BLE(Bluetooth Low Energy) adaptor, which is interaction with things, based on DDS(Data Distribution Service) that is real-time standard middleware. It is possible to data interaction between BLE Devices as well as two-way data interaction with different protocol devices. Also existing BLE Devices and study have a problem that Data exchange without using a standard data format of a profile defined by the Bluetooth SIG. Using the data formats defined independently by a problem that should not exchange data according to the type and manufacturer of the device BLE. The BLE adapter to solve this problem, the classification and analysis of the 12 stand profile was applied to create a profile based on the standard data format. It is possible to get wide interoperability of not affected on the BLE devices type and manufacturer of the device because it is applied a profile that standard data format.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.2
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pp.95-104
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2017
As the technology in smart device is growing and Social Network Services(SNS) are becoming more common, the data which is difficult to be processed by existing RDBMS are increasing. As a result of this, NoSQL databases are getting popular as an alternative for processing massive and unstructured data generated in real time. The demand for the technique of digital investigation of NoSQL databases is increasing as the businesses introducing NoSQL database in their system are increasing, although the technique of digital investigation of databases has been researched centered on RDMBS. New techniques of digital forensic investigation are needed as NoSQL Database has no schema to normalize and the storage method differs depending on the type of database and operation environment. Research on document-based database of NoSQL has been done but it is not applicable as itself to other types of NoSQL Database. Therefore, the way of operation and data model, grasp of operation environment, collection and analysis of artifacts and recovery technique of deleted data in HBase which is a NoSQL column-based database are presented in this paper. Also the proposed technique of digital forensic investigation to HBase is verified by an experimental scenario.
Indoor location system has been used Wi-Fi to get a location. After the development of BLE(Bluetooth Low Energy), the interest in the method of a indoor positioning had been move on. It has more advantages than using Wi-Fi. Easy installation, low power consumption, low signal interference and changeable setting(Advertising interval, tx power, etc.). These things can improve efficiency or accuracy in a indoor positioning system. For this reason, recent indoor positioning system uses BLE rather than Wi-Fi. Accordingly, error factors of BLE beacon based indoor positioning should be studying for high accuracy of indoor positioning. In this research, set up few experiment scenarios and keep a close watch on how technological, environmental factor is affecting positioning accuracy. When a application uses largest signal strength to get the indoor location, the mean error of experimental results was decreased compare to using received signal strength in real-time. The result was same when the application applied average and standard deviation to get the indoor location. Changing advertising interval had an effect on the mean error of indoor positioning. Short advertising interval makes the lower mean error than large advertising interval.
Anaerobic digestion is an alternative method to digest food wastes and to produce methane that can be used as a renewable energy source. We investigated bacterial and archaeal community structures in a three-stage methane production process using food wastes with concomitant wastewater treatment. The three-stage methane process is composed of semianaerobic hydrolysis/acidogenic, anaerobic acidogenic, and strictly anaerobic methane production steps in which food wastes are converted methane and carbon dioxide. The microbial diversity was determined by the nucleotide sequences of 16S rRNA gene library and quantitative real-time PCR. The major eubacterial population of the three-stage methane process was belonging to VFA-oxidizing bacteria. The archaeal community consisted mainly of two species of hydrogenotrophic methanogen (Methanoculleus). Family Picrophilaceae (Order Thermoplasmatales) was also observed as a minor population. The predominance of hydrogenotrophic methanogen suggests that the main degradation pathway of this process is different from the classical methane production systems that have the pathway based on acetogenesis. The domination of hydrogenotrophic methanogen (Methanoculleus) may be caused by mesophilic digestion, neutral pH, high concentration of ammonia, short HRT, and interaction with VFA-oxidizing bacteria (Tepidanaerobacter etc.).
A novel cooling method induced by acoustic streaming generated by ultrasonic vibration at 30㎑ is presented. Ultrasonic vibration is obtained by piezoelectric devices and the maximum vibration amplitude of 50 m is achieved by including a horn, mechanical vibration amplifier in the system and making the complete system resonate. To investigate the enhancement of heat transfer capability of acoustic streaming, the temperature variations of heat source and air in the vicinity of heat source are measured in real-time. It is observed that acoustic streaming is instantly induced by ultrasonic vibration, resulting in the significant temperature drop due to the bulk air flow caused by acoustic streaming. In addition, it is observed that the cooling effect on the heat source is maximized when the gap between the ultrasonic vibrator and heat source coincides with the multiples of half-wavelength of the ultrasonic wave. This fact results from the resonance of the sound wave. The theoretical analysis of the dependence on the gap is also accomplished and verified by experiment. The advantage of the proposed cooling method by acoustic streaming is noise-free due to the ultrasonic vibration and maintenance-free because of the absence of moving parts. Moreover. This cooling method can be utilized to the nano and micro-electro mechanical systems, where the fan-based conventional cooling method can not be employed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.89-97
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2012
In recent years, efficient energy management technologies are required, as environmental problems have emerged worldwide. In response to this, smart home services focused on efficient energy management technology seems to be emerging. And the integration of technology of user-oriented real-time energy monitoring and control systems is required. In this paper, we present a location-based green home service using smart phones for efficient energy management in a house. We design a green home network system to apply the green home service, and implement an integrated gateway system which connects and controls each appliance in a house. We develop appliance control services and indoor location services on smart phones, and determine whether user's occupancy of each room by measuring the location according to the variation of signal strength. In order to evaluate the performance of the energy savings, we have set up the scenarios of energy usage pattern and have compared the energy variation resulting from the application of the indoor location services with smart meters. A comparison of energy usage demonstrated that the energy saving of a house with the proposed location-based green home service was down up to 30%.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.8
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pp.2484-2496
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2000
High speed switches have been developing to interconnect a large number of nodes. It is important to analyze the switch performance under various conditions to satisfy the requirements. Queueing analysis, in general, has the intrinsic problem of large state space dimension and complex computation. In fact, The petri net is a graphical and mathematical model. It is suitable for various applications, in particular, manufacturing systems. It can deal with parallelism, concurrence, deadlock avoidance, and asynchronism. Currently it has been applied to the performance of computer networks and protocol verifications. This paper presents a framework for modeling and analyzing ATM switch using stochastic activity networks (SANs). In this paper, we provide the ATM switch model using SANs to extend easily and an approximate analysis method to apply A TM switch models, which significantly reduce the complexity of the model solution. Cell arrival process in output-buffered Queueing A TM switch with finite buffer is modeled as Markov Modulated Poisson Process (MMPP), which is able to accurately represent real traffic and capture the characteristics of bursty traffic. We analyze the performance of the switch in terms of cell-loss ratio (CLR), mean Queue length and mean delay time. We show that the SAN model is very useful in A TM switch model in that the gates have the capability of implementing of scheduling algorithm.
Quan Cheng-Hao;Mo Hee-Sook;Choi Gil-Young;Pyo Cheol-Sig;Chae Jong-Suk
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.6B
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pp.561-571
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2006
RFID technology, as one contact-less identification technology with using electronic tag, is the field where its multiple researches have been studied. Especially, in the field of supply chain management, when it is necessary to identify a lot of objects by real-time, performance of anti-collision algorithm for multiple tag identification has an effect on performance of entire system. GEN2 is global, open, interoperability protocol for UHF RFID system, the active researches and developments are processed about it. In this paper, we introduce an anti-collision algorithm based on Slotted-ALOHA for GEN2 protocol, focus on estimating number of tags and setting number of slots and review the previous works. We propose new scheme that can estimate number of tags efficiently, and define system efficiency newly when it's used in setting number of slots. We also present result of compare and analysis with previous scheme through simulation. The proposed scheme of estimating number of tags is easy to implement, number of tags which is less than 4 times of number of slots can estimate tags efficiently, we also proved that identification efficiency based on weighted-slot distinguished with definition of previous slot efficiency can improve system efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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