The objective of this study is to subdivide the tactical considerations (METT+TC; Mission, Enemy, Terrain & Weather, Troops available, Time available, Civil considerations) through Delphi method and prioritize those via AHP (Analytic Hierarchy Process). Though it has been taken for granted that the tactical considerations were inevitable for decision making relating to military operations, their segmentation and priority have not been studied sufficiently in military. The data for Delphi method and AHP were based on interview with military experts and questionnaires answered by those. Six tactical considerations were segmented into 34 sub-considerations by Delphi, and Six tactical considerations and 34 sub-ones were prioritized through AHP in attack and defense aspects. If the research results will be embedded into database of automatic command and control system (e.g. ACTIS; Army Tactical Command Information System), effective decision-making process will get easier and faster.
In this paper, improved contour region coding method is proposed to accomplish better depth map coding performance. First of all, in order to use correlation between color video and depth map, a structure in SVC is applied to 3DVC. This can reduce bit-rate of the depth map while supporting the video to be transferred via various collection of network. As the depth map is mainly used to synthesize videos from different views, corrupted contour region can damage the overall quality of video. We hereby adapt a new differential quantization method when separating the contour region. The experimental results show that the proposed method can improve video quality by 0.06~0.5dB which translate the bit rate saving by 0.1~1.15%, when compared to the reference software.
As XML is recognized as a prevalent standard for document representation and exchange in the Internet, the need for security of XML becomes very important issue. Until now researches on XML security have been focused on confidentiality or integrity like encryption and digital signature technology. But, as XML data becomes more massive and complicated, it requires managerial security that decided access permit or deny by the authority oi user who is using the XML data. Thus it requires models and mechanisms enabling the specification and enforcement of access control policies for XML documents. In this paper, we suggest the new access control model and mechanism that separate XML documents by access level, assign roles to each user by applying Role Based Access Control (RBAC) and perform access control to specific documents by encrypting each section with roles. The method, we suggested, has an advantage that it does not need to update the whole keys used in encryption process by updating only the relations between appropriate secure layers.
In the study of traffic safety, the analysis on factors affecting crash severity and the understanding about their relationship is important to be planning and execute to improve safety of road and traffic facilities. The purpose of this study is to develop a hierarchical binomial logistic model to identify the significant factors affecting fatal injuries and vehicle damages of traffic crashes on freeway. Two models on death and total vehicle damage are developed. The hierarchical structure of response variable is composed of two level, crash-occupant and crash-vehicle. As a result, we have gotten the crash-level random effect from these hierarchical structure as well as the fixed effect of covariates, namely odds ratio. The crash on the main line and in-out section have greater damage than other facilities. Injuries and vehicle damages are severe in case of traffic violations, centerline invasion and speeding. Also, collision crash and fire occurrence is more severe damaged than other crash types. The surrounding environment of surface conditions by climate and visibility conditions by day and night is a significant factor on crash occurrence. On the orher hand, the geometric condition of road isn't.
Kim Hyoung-min;Kim Hwa-sung;Choi Young-il;Lee Byung-sun
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.1B
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pp.1-6
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2005
Communication network is in a transition toward the NGN (Next Generation Networks) to accommodate the explosive demand of new services. The NGN allows the third-party application provisioning by defining the networks as layers of Services, Distributed Processing Environment and Transport. Especially, the Service layer can further be divided into Application and Service Component layer. In order to realize the third-party application provisioning, the Parlay Group has adopted an open Parlay API as an interface between the Application and the Service Component layer. Using Parlay API, the third parties may develop and deploy the IT-based applications at the Application layer exploiting the service components located within network operators' domain. In this paper, we present the implementation details about the Third Party Call Control (TPCC) Service using the third-party service logic based on Parlay API and Parlay X API, when SIP is used as a signaling protocol in Transport layer. Also, we compare the performance evaluation of both implementations.
In this paper, a hierarchical image tree model for weather classification is defined in a single outdoor image, and a weather classification algorithm using image intensity and k-mean segmentation image is proposed. In the first level of the hierarchical image tree model, the indoor and outdoor images are distinguished. Whether the outdoor image is daytime, night, or sunrise/sunset image is judged using the intensity and the k-means segmentation image at the second level. In the last level, if it is classified as daytime image at the second level, it is finally estimated whether it is sunny or foggy image based on edge map and fog rate. Some experiments are conducted so as to verify the weather classification, and as a result, the proposed method shows that weather features are effectively detected in a given image.
This paper divides domains into the intra, inter domain according to the mobile node's movement and .proposes the Fast RSVP algorithm on the HMIPv6. It is done to advance reservation using L2 beacon signal when MN is located to overlapped cell area. In case of intra-region handoff, the advance reservation is reserved at the nearest common router and In case of inter-region handoff, it is done to advance reservation through the other site MAP's QA(QoS Agent) to the AR and optimize CN's path. Because of using the bandwidth efficiently and switching the data path quickly, the proposal algorithm minimizes the service disruption by data routing.
This study explores how the digital divide caused by personal SES(Socio-Economic Status) eventually affect personal life satisfaction. The study also investigates the differences between living in urban and rural areas, as well as the differences among generations, with respect to the digital divide and personal life satisfaction. Based on the Korean Media Panel data produced by KISDI, this study used 9,647 national samples to obtain variables such as digital divide, and life satisfaction. Results show that personal SES is a key factor that significantly influences digital divide and life satisfaction in various degrees. Also, the study finds that the degree of the digital divide have an effect on people's life satisfaction. The findings imply that people living in urban areas are more highly used to digital media than those in rural areas regardless of their SES. The study has an implication, in terms of digital equity among generations as well as urban and rural residents.
In this paper, we proposed a method using sub-edge information extracted through a hierarchical structure in the process of generating super resolution based on a single image. In order to improve the quality of super resolution, it is necessary to clearly distinguish the shape of each area while clearly expressing the boundary area in the image. The proposed method assists edge information of the image in deep learning based super resolution method to create an improved super resolution result while maintaining the structural shape of the boundary region, which is an important factor determining the quality in the super resolution process. In addition to the group convolution structure for performing deep learning based super resolution, a separate hierarchical edge accumulation extraction process based on high-frequency band information for sub-edge extraction is proposed, and a method of using it as an auxiliary feature is proposed. Experimental results showed about 1% performance improvement in PSNR and SSIM compared to the existing super resolution.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.3
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pp.473-482
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2022
Wearing a mask is also necessary to limit the risk of infection in today's era of COVID-19 and wearing a helmet is inevitable for the safety of personnel who works in a dangerous working environment such as construction sites. This paper proposes an effective deep learning model, HelmetMask-Net, to classify both Helmet and Mask. The proposed HelmetMask-Net is based on CNN which consists of data processing, convolution layers, max pooling layers and fully connected layers with four output classifications, and 4 classes for Helmet, Mask, Helmet & Mask, and no Helmet & no Mask are classified. The proposed HelmatMask-Net has been chosen with 2 convolutional layers and AdaGrad optimizer by various simulations for accuracy, optimizer and the number of hyperparameters. Simulation results show the accuracy of 99% and the best performance compared to other models. The results of this paper would enhance the safety of personnel in this era of COVID-19.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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