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문영백,허태욱,이충호,도윤미,Moon, Y.B.,Heo, T.W.,Lee, C.H.,Doh, Y.M. 한국전자통신연구원 2020 전자통신동향분석 Vol.35 No.6
This article explains domestic and overseas technology trends as well as an energy trading architecture model that can safely execute energy power trading through blockchain in the community. There is a way to trade energy between homes as well as between homes and the public in the community, but there are currently no institutions that make this possible. However, our aim is to approach these power trading methods collectively through global technology related to blockchain. We try to solve the problems of energy trading using the blockchain technique. We discuss domestic and overseas technology trends in power trading using blockchain and introduce the power trading architecture for the community proposed by ETRI. We propose a framework that supports reliability and interoperability based on blockchain and develop scalable technology capable of supporting not only small-scale electricity trading but also medium-scale power trading.
문영백,김민정,김선중,권오천,Moon, Y.B.,Kim, M.J.,Kim, S.J.,Kwon, O.C. 한국전자통신연구원 2005 전자통신동향분석 Vol.20 No.3
텔레매틱스 단말은 운전자와 차량, 차량과 차량 외부의 정보들과의 접점으로 관련 산업과의 컨버전스가 급속히 진행되고 있으며, 다양한 서비스에 대한 요구 역시 점차 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 첨단 기술들이 단말에 도입되고 있다. 텔레매틱스 단말 기술은 서버로부터 다양한 통신 수단을 통해 가동되어 전달되는 각종 서비스 정보 및 응용 소프트웨어를 사용자에게 제공하기 위한 차량내 하드웨어 및 소프트웨어환경에 관련된 기술이다. 텔레매틱스 단말시장은 완성차량의 적용에 따라 비포마켓용과 애프터마켓용으로 나누어 출시되고 있으며, 텔레매틱스 시장의 기대감으로 인해 다양한 단말기와 대중화된 단말시장이 형성될 전망이다. 본 고에서는 이러한 차량내 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 텔레매틱스 단말에 대한 국내외 단말기의 기능 및 업체 시장 동향과 텔레매틱스 단말에 적용되는 관련기술에 대하여 알아본다.
문영백,정훈,허태욱,Moon, Y.B.,Jeong, H.,Heo, T.W. 한국전자통신연구원 2022 전자통신동향분석 Vol.37 No.4
To solve the challenge of waste plastics, this study investigated the related technologies and company trends along the plastic life cycle, and primarily describes ICT technologies to improve efficiency in the process of sorting and sorting waste plastics. Waste plastic discharge caused by the explosive increase in parcel traffic because of COVID-19 is also growing exponentially. Hence, waste treatment is emerging as a social challenge. Most of the domestic waste classification depends on the manual process according to the waste pollution level. The plastic material classification approach using the spectroscopy approach reveals a high error in the contaminated waste plastic classification, but if the Artificial Intelligence-based image classification technology is employed together, the classification precision can be enhanced because of the type of waste plastic product and the contaminated part can be differentiated.