Networked digital signage downloads necessary multimedia contents from a large-sized storage on WAN to its local disk of a limited size before starting their playback. If the required time to download the entire contents gets longer, a start time to play the contents at the digital signage could be delayed. In this paper, we propose a hybrid storage architecture that not only inserts an iSCSI storage layer between the existing local disk and the WAN storage, but offers a contents caching scheme in order to obtain all the necessary contents in digital signage rapidly. The proposed caching scheme determines how to place the downloaded contents both in the local disk and the iSCSI storage. Uniquely, the proposed caching scheme manages the iSCSI storage space by dividing it into two regions: (1) in one region, the digital signage can play the contents directly without downloading them into the local disk; (2) in the other region, the digital signage cannot. Performance evaluations on a simulator and an actual system with workloads of various contents show that a contents-downloading time of the hybrid storage architecture is at maximum three times shorter than that of the existing storage architecture.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.6
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pp.591-596
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2019
In this paper, we implemented a deep learning operation structure with less influence of local PC performance. In general, the deep learning model has a large amount of computation and is heavily influenced by the performance of the processing PC. In this paper, we implemented deep learning operation using AWS and streaming server to reduce this limitation. First, deep learning operations were performed on AWS so that deep learning operation would work even if the performance of the local PC decreased. However, with AWS, the output is less real-time relative to the input when computed. Second, we use streaming server to increase the real-time of deep learning model. If the streaming server is not used, the real-time performance is poor because the images must be processed one by one or by stacking the images. We used the YOLO v3 model as a deep learning model for performance comparison experiments, and compared the performance of local PCs with instances of AWS and GTX1080, a high-performance GPU. The simulation results show that the test time per image is 0.023444 seconds when using the p3 instance of AWS, which is similar to the test time per image of 0.027099 seconds on a local PC with the high-performance GPU GTX1080.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.3
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pp.421-435
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2006
This study considered the history and range of concern to the citizenship education in the British geography education with respect to the appearance of the citizenship subject in National Curriculum. Although British geography education mainly put on emphasis citizenship education focused on national identity through imperialism ideology up to World War II, it has aimed at the local and global citizenship education which put focus on the reflection of students to individual value and value position, and social justice after the 1980s. Not only an inner change of such geography education but the external factor of appearance of citizenship subject has stimulated more concern about citizenship education. After that, British geography education community constructs the logic of theoretical justification and urges teachers' practical research and continuous concern as plan for geography subject to lead citizenship education all the time. On the other hand, recently British political and social cultural geographers observe spaces of the citizenship which makes difference and identity and the radical and critical citizenship which put focus on the local and the global scale from the national. Therefore, citizenship education through geography subject must put more emphasis on not national identity but the local and global identity for social justice and a better world.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.24
no.1
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pp.52-75
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2021
The current Korean labour movement is at an impasse that is partly sustained by the idea of "strong" transnational corporations (TNCs) versus "weak" labour, and this perception is based on the "global-local dichotomy," wherein TNCs are depicted as abstract and structured entities operating at the global scale and workers are represented as having a concrete and weak presence within the local sphere. As an alternative perspective to break this "global" capital vs. "local" labour dichotomy, I focus on labour geography, which assumes that labour is not simply a factor of production but a sentient spatial actor that (un-)intentionally produces the landscape of capitalism. Borrowing insights from the multi-scalar perspective, this paper aims to understand the actual methods in which workers utilize spatial strategies through an empirical case study of the Nestlé Korea labour union strike in 2003. Based on this case study, this paper claims that workers are both capable of employing coordinated multi-scalar practices and can be more influential to the economic geographies of TNCs. Additionally, it suggests that workers' scalar practices are actually more complicated and multi-directional as a result of their complex and dynamic interactions with political, economic and cultural forces and actors at diverse geographical scales.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.240-257
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2022
Autonomous vehicles use various local sensors such as camera, radar, and lidar to perceive the surrounding environment. However, it is difficult to predict the movement of vulnerable road users using only local sensors that are subject to limits in cognitive range. This is true especially when these users are blocked from view by obstacles. Hence, this paper developed an algorithm for collision avoidance with VRU using V2X information. The main purpose of this collision avoidance system is to overcome the limitations of the local sensors. The algorithm first evaluates the risk of collision, based on the current driving condition and the V2X information of the VRU. Subsequently, the algorithm takes one of four evasive actions; steering, braking, steering after braking, and braking after steering. A simulation was performed under various conditions. The results of the simulation confirmed that the algorithm could significantly improve the performance of the collision avoidance system while securing vehicle stability during evasive maneuvers.
This study is to find out the legitimacy and features of Honam Choreography via Lee Mae-bang and Han Jin-ok, two of the masters, and to seek better and more creative ways to pass it down in view of regional particularities. The study looks into the traditional choreography's multi-conceptuality that is derived from various forms of art and lends it its identity with the original notion rooted in Buddhist dancing. Despite the local cultural traits of the Honam area, the fact that Lee Mae-bang is more feminine and Han Jin-ok more masculine shows the two's worlds of dancing have been created from different perspectives, though they are quite common in their roots and locales. The particularities of passing down traditional choreography are given a thought in this study with the distinction and identity taken into account. Also, it will give an opportunity to discuss the importance of localism as aesthetic consciousness and communica tion channel. In any case, there is no doubt that local difference and communica tion make a very important source of culture when we look into the originality of the choreography.
Accurate segmentation of the kidney tumor is necessary to identify shape, location and safety margin of tumor in abdominal CT images for surgical planning before renal partial nephrectomy. However, kidney tumor segmentation is challenging task due to the various sizes and locations of the tumor for each patient and signal intensity similarity to surrounding organs such as intestine and spleen. In this paper, we propose a semi-supervised learning-based mean teacher network that utilizes both labeled and unlabeled data using a kidney local guided map including kidney local information to segment small-sized kidney tumors occurring at various locations in the kidney, and analyze the performance according to the kidney tumor size. As a result of the study, the proposed method showed an F1-score of 75.24% by considering local information of the kidney using a kidney local guide map to locate the tumor existing around the kidney. In particular, under-segmentation of small-sized tumors which are difficult to segment was improved, and showed a 13.9%p higher F1-score even though it used a smaller amount of labeled data than nnU-Net.
클린룸 기술과 관련하여 현재 마이크로시스템 엔지니어링은 15년 전의 반도체 산업과 같은 상황에 처해 있다. 대부분의 시행착오는 이미 과거에 다 겪었다. 현재 중요한 과제는 이용할 수 있는 모든 경험을 동원하고 모든 필요한 경우(제품)에 클린룸 기술을 적용하는 것이다. 이것은 각 경우에 있어서 최저 비용으로 이루어져야 한다. 이 목적을 달성하기 위한 해결책이 바로 로컬 클린룸 기술이다.
영국 최고의 유기농 먹을거리 생산지로 자리잡은 토트네스. 이곳에선 유기농과 친환경이 자연스러운 일상이다. 토트네스의 경제 또한 건강한 먹을거리에 기반을 두고 있다. 시내 중심가에 있는 모든 식료품 가게와 정육점에서는 로컬 푸드를 판매한다. 레스토랑이나 카페에서도 유기농 먹을거리를 식재료로 사용하는 것이 일반적이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.190-192
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2003
본 논문에서는 EJB 서버에 대한 제어 시스템 구현 방법에 관한 것으로써, 원격지에 분산되어 있는 EJB 서버를 관리 도구상에서 분산되어 있는 EJB 서버들을 마치 로컬상에서 제어하는 것과 동일하게 구동하고, 정지하며, 상태 정보를 모니터링 할 수 있는 원격 제어 시스템 구현에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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