Han, Seong-Il;Lee, Dae-Sik;Han, Ji-Hwan;Shin, Han Jae
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.4
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pp.257-270
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2022
In this paper, we design a smart factory risk improvement system and risk improvement method using AI edge devices. The smart factory risk improvement system collects, analyzes, prevents, and promptly responds to the worker's work performance process in the smart factory using AI edge devices, and can reduce the risk that may occur during work with improving the defect rate when workers perfom jobs. In particular, based on worker image information, worker biometric information, equipment operation information, and quality information of manufactured products, it is possible to set an abnormal risk condition, and it is possible to improve the risk so that the work is efficient and for the accurate performance. In addition, all data collected from cameras and IoT sensors inside the smart factory are processed by the AI edge device instead of all data being sent to the cloud, and only necessary data can be transmitted to the cloud, so the processing speed is fast and it has the advantage that security problems are low. Additionally, the use of AI edge devices has the advantage of reducing of data communication costs and the costs of data transmission bandwidth acquisition due to decrease of the amount of data transmission to the cloud.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.1
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pp.15-20
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2016
Recently, the u-IT applications for plants and livestock become larger and control of livestock farm environment has been used important in the field of industry. We implemented wireless sensor networks and farm environment automatic control system for applying to the breeding barn environment by calculating the THI index. First, we gathered environmental information like livestock object temperature, heart rate and momentum. And we also collected the farm environment data including temperature, humidity and illuminance for calculating the THI index. Then we provide accurate control action roof open and electric fan in of intelligent farm to keep the best state automatically by using collected data. We believed this technology can improve industrial competitiveness through the u-IT based smart integrated management system introduction for industry aversion and dairy industries labor shortages due to hard work and old ageing.
This work investigates the mechanical energy harvesting from smart and adaptive devices using magnetic interactions. The energy harvester is built from an elastic beam connected to an electric circuit by a magnetostrictive material that promotes energy transduction. Besides, magnetic interactions define the system stability characterizing multistable configurations. The adaptiveness is provided by magnets that can change their position with respect to the beam, changing the system configuration. A mathematical model is proposed considering a novel model to describe magnetic interactions based on the single-point magnet dipole method, but employing multiple points to represent the magnetic dipole, which is more effective to match experimental data. The adaptive behavior allows one to alter the system stability and therefore, its dynamical response. A nonlinear dynamics analysis is performed showing the possibilities to enhance energy harvesting capacity from the magnet position change. The strategy is to perform a system dynamical characterization and afterward, alter the energetic barrier according to the environmental energy sources. Results show interesting conditions where energy harvesting capacity is dramatically increased by changing the system characteristics.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.6
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pp.541-549
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2007
This work describes an investigation into the feasibility of using an acoustic emission (AE) technique to evaluate the integrity of a composite actuator with a PZT ceramic under electromechanical cyclic loading. AE characteristics have been analyzed in terms of the behavior of the AE count rate and signal waveform in association with the performance degradation of the composite actuator during the cyclic tests. The results showed that the fatigue cracking of the composite actuator with a PZT ceramic occurred only in the PZT ceramic layer, and that the performance degradation caused by the fatigue damage varied immensely depending on the existence of a protecting composite bottom layer. We confirmed the correlations between the fatigue damage mechanisms and AE signal types for the actuators that exhibited multiple modes of fatigue damage; transgranular micro damage, intergranular fatigue cracking, and breakdown by a short circuiting were related to a burst type signal showing a shortly rising and slowly decaying waveform with a comparably low voltage, a continuous type signal showing a gradual rising and slowly decaying waveform with a very high voltage and a burst and continuous type signal with a high voltage, respectively. Results from the present work showed that the evolution of fatigue damage in the composite actuator with a PZT ceramic can be nondestructively identified via in situ AE monitoring and microscopic observations.
Precision manufacturing technology is rapidly developing due to the extreme miniaturization of semiconductor processes to comply with Moore's Law. Accurate and precise alignment, which is one of the key elements of the semiconductor pre-process and post-process, is very important in the semiconductor process. The center detection of wafer align marks plays a key role in improving yield by reducing defects and research on accurate detection methods for this is necessary. Methods for accurate alignment using traditional image sensors can cause problems due to changes in image brightness and noise. To solve this problem, engineers must go directly into the line and perform maintenance work. This paper emphasizes that the development of AI technology can provide innovative solutions in the semiconductor process as high-resolution image and image processing technology also develops. This study proposes a new wafer center detection method through variable thresholding. And this study introduces a method for detecting the center that is less sensitive to the brightness of LEDs by utilizing a high-performance object detection model such as YOLOv8 without relying on existing algorithms. Through this, we aim to enable precise wafer focus detection using artificial intelligence.
The purpose of this study is first to understand agent's turnover from both academic and perspectives. Then we suggest convergence of smart work paradigm and supervisor's support as the relieving factors of turnover, The research model of this study is based upon reviews of turnover literature, the smart work and supervisor's support as moderating variables from which research hypotheses were derived. The data came from the survey from financial sector agents such as banking, insurance, and others. The analyses has been done by SPSS 20.0, We used multiple regressions to test the effects of the tested variables on the dependent variable, job satisfaction. The results of this study find significant relations of smart work and supervisor's supports in relations to personal and job-related turnover. The implication is smart work and supervisor's supports play significant role in increasing job satisfactions. Major finding is too much supervisor's supports ignoring agent's situations may bring reverse effects on relieving turnover.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.5
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pp.1170-1178
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1996
In this paper, an authentication scheme for network users using smart card is proposed. The network center generates key information and distributes the generated key to the network users safely. It also carries out the verification of the network users to prevent in-proper use caused by stolen of cards. In addition to that the net-work users can change their password in anytime they want. Therefor, we provide more secure and efficient mutual authentication methods.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.2
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pp.157-168
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2014
In this paper, HSE (Health and Safety Environments) research with smart device and biometrics is conducted for the worker's HSE enhancement in the manufacturing shop floor. Today, various kinds of smart devices are popularized extensively. In addition, the wearable type devices are being introduced such as google glass very recently. Smart device of werable type is exptected to bring great opportunity out in terms of HSE functionality. Smart devices of phone or tablet type are being used for on-line work between control center and manufacturing shop floor by virtue of wireless communication. However, those devices are not appropriate for detecting of worker's physical senses such as temperature and pulse. In this paper, we developed a glass type smart device and required funictions for HSE enhancement with the investigation of biometrics technology. Also, required sensors are investigated for the detecting of temperature, pulse and noxious gasses. Smart device of glass type has advantages in that most senses of personnel are gathered around faces, and also it's possible to detect neutral axis of body because the wearing location is fixed. We expect that the proposing HSE product of glass type smart device could contribute the enhancement of the HSE of manufacturing shop floor.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.6
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pp.1375-1391
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2012
Smart grid is a next-generation intelligent power grid that applying ICT to power grid to maximize the energy efficiency ratio. Recently, technologies and standards for smart grid are being developed around the world. Information security which is an essential part of smart grid development has to be managed continuously. Information security management system certification for organizational risk management has been implemented in Korea. Although preparation for information security management system certification which is applicable to smart grid is considered, there are no specific methods. This paper is to propose core and added evaluation criteria for Korean smart grid based on K-ISMS through comparative analysis between ISMS operated in Korea and smart grid information security management system developed in the United States. Added evaluation criteria enable smart grid related business that certified existing ISMS to minimize redundant and unnecessary certification assessment work.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.124-133
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2021
Smart factory is a future factory that collects, analyzes, and monitors various data in real time by attaching sensors to equipment in the factory. In a smart factory, it is very important to inquire and generate the status and history of equipment in real time, and the emergence of various smart devices enables this to be performed more efficiently. This paper proposes a multi device-based system that can create, search, and delete equipment status and history in real time. The proposed system uses the Android system and the smart glass system at the same time in consideration of the special environment of the factory. The smart glass system uses a QR code for equipment recognition and provides a more efficient work environment by using a voice recognition function. We designed a system structure for real time equipment monitoring based on multi devices, and we show practicality by implementing and Android system, a smart glass system, and a web application server.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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