This study is aimed to systematically grasp the visual and informative needs of sign system and secure the formativeness sample for standardization model. This study, therefore, will help building the requirements to create design value and secure objectiveness for realization of practical use of the communication design plan, and means transference of the external and internal information system of railroad vehicles for practical use into the standardization model. The pictorial sign based information delivery is a communication process and way gained through vision and perception, so that grasping the formative structure connoted in message is not less than understanding the characteristics of the essence. In this study, I defined the symbolic expressions inherent in TTX sign system to be perceptional action and value norms as general signatures and signifiers.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.35-39
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2007
Recently Usage statistics are widely available from online content providers. However. the statistics are not yet available in a consistent data container and the administrative cost of individual provider-by-provider downloads is high. The Standardized Usage Statistics Harvesting Initiative (SUSHI) is developing an automated request and response protocol for moving Project COUNTER (Counting Online Usage of Networked Electronic Resources) Code of Practice usage statistics from providers to library electronic repositories. SUSHI will help libraries make better decisions by reducing the administrative overhead of using Project COUNTER statistics. Publishers in the recording and exchange of usage statistics for electronic resources, initially journals and databases. By following COUNTER's Code of Practice, vendors can provide library customers with Excel or CSV (comma delimited) files of usage data using COUNTER's standardized formats and data elements. The result is a consistent, credible, and compatible set of usage data from multiple content providers. On this study, We propose the acquisition model of usage data based on SUSHI for KESLI that is overseas electronic journal consortium in korea.
The importance of the security management system for the aviation infrastructure cannot be overemphasized. What is especially important on the security management system for it is the assessment that is detaild and systematic. This article presents a framework based on a Hanulcha-type security management system model for a Information security of the Aviation infrastructure. This system checks, estimates and analyzes the goal of security with effect, especially in case of the security-accident on the aviation infrastructure because this system model gives the integrated security assessment method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.3A
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pp.267-277
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2011
Like other wireless network protocols, IEEE 802.15.4 adopts CA (Collision Avoidance)algorithm to avoid the early collision of a new packet by randomizing its first transmission time rather than its immediate delivery. The traditional CA scheme of IEEE 802.15.4, however, selects the random access time from the predetermined range without considering the degree of current congestion. It probably causes either a long delay to settle in the suitable range for the current network load or frequent clashes especially during the long lasting heavy traffic period. This paper proposes an ACA(Adaptive Collision Avoidance) algorithm adapting the initial backoff range to the undergoing collision variations. It also introduces a mathematical model to predict the performance of ACA algorithm added to IEEE 802.15.4. With only small deviations from corresponding simulations, our analytical model shows that ACA technique can improve the throughput of IEEE 802.15.4 by up-to 41% maximally in addition to shortening the packet delays.
According to the recent trend on advancement of web computing technologies and diversification of spatial data types to be processed, designing and implementing of web-based applications using open sources has been regarded as one of important users-needs. In this study, a kind of geo-browser model composed of client-middleware-DBMS stack is suggested, and the prototype implementation are performed. Especially, modularization of user interfaces is contributed to increase both applicability for a certain target system and accessibility for web users. In middleware, it has functions to decrease erroneous factors on spatial data registration processes, and provides spatial data the form of OGC WxS standards. It is thought that this system is helpful to utilize as basic architecture and the related implementation model for web-based geo-spatial services and their applications.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.611-622
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2020
As the advancement of technologies on indoor positioning systems and measuring devices such as LiDAR (Light Detection And Ranging) and cameras, the demands on analyzing and searching indoor spaces and visualization services via virtual and augmented reality have rapidly increasing. To this end, it is necessary to model 3D objects from measured data from real-world structures. In addition, it is important to store these structured data in standardized formats to improve the applicability and interoperability. In this paper, we propose a method to construct IndoorGML data, which is an international standard for indoor modeling, from point cloud data acquired from LiDAR sensors. After examining considerations that should be addressed in IndoorGML data, we present a construction method, which consists of free space extraction and connectivity detection processes. With experimental results, we demonstrate that the proposed method can effectively reconstruct the 3D model from point cloud.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.329-331
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2021
Recently, as various cases of using deep learning in the health-care field are increasing, functions such as electrocardiogram examination and body composition analysis through wearable device can be provided to provide rational decision-making and a process tailored to the individual. In order to utilize deep learning, it it most important to secure refined data, and this data is being made through human intervention or unsupervised learning. In this paper, we propose a model that conducts unsupervised learning by clusters according to gender and age using human body data such as chest and waist circumferences, which are easy to measure, and classifies them with CNN. For data, the 7th human body data provided by Korean Agency for Technology and Standards was used. Through this, it it thought that it can be applied to various application cases such as personalized body shape management service and obesity analysis.
Web GIS, based on the latest web-technology, has evolved to provide efficient and accurate spatial information to users. Furthermore, Web GIS Server has improved the performance constantly to respond user web requests and to offer spatial information service. This research aims to create a designed and implemented Web GIS Server that is named as Nodemap which uses the emergent technology, Node.js, which has been issued for an event-oriented, non-blocking I/O model framework for coding JavaScript on the server development. Basically, NodeMap is Web GIS Server that supports OGC implementation specification. It is designed to process GIS data by using DBMS, which supports spatial index and standard spatial query function. And NodeMap uses Node-Canvas module supported HTML5 canvas to render spatial information on tile map. Lastly, NodeMap uses Express module based connect module framework. NodaMap performance demonstration confirmed a possibility of applying Node.js as a (next/future) Web GIS Server development technology through the benchmarking. Having completed its quality test of NodeMap, this study has shown the compatibility and potential for Node.js as a Web GIS server development technology, and has shown the bright future of internet GIS service.
Recently, high definition media services like HDTV and IPTV are growing. A fast reduced-size image extracting method is required to meet what those services require. Conventional DC image extracting methods, however, can't be applied to H.264/AVC streams since a spatial domain prediction scheme is adopted in H.264/AVC intra mode. To solve this problem, a thumbnail extraction method in H.264/AVC was proposed. However, the method has mismatch problem which was caused by round-off operation in intra prediction and mismatch between integer and floating point calculation. In this paper, we propose an error compensation method for extracting thumbnail directly in H.264/AVC bitstreams. The compensation method introduces the mismatch problem in thumbnail extraction and presents compensation values. Through the implementation and performance evaluation, proposed method compensated round-off error efficiently in D1 and HD sequences while the additional extraction time is negligible.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.6
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pp.239-248
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2018
Many new technologies are studied with the arrival of the 4th industrial revolution. In particular, emotional intelligence is one of the popular issues. Researchers are focused on emotional analysis studies for music services, based on artificial intelligence and pattern recognition. However, they do not consider how we recommend proper music according to the specific emotion of the user. This is the practical issue for music-related IoT applications. Thus, in this paper, we propose an probability-based music emotion classification technique that makes it possible to classify music with high precision based on the range of emotion, when developing music related services. For user emotion recognition, one of the popular emotional model, Russell model, is referenced. For the features of music, the average amplitude, peak-average, the number of wavelength, average wavelength, and beats per minute were extracted. Multiple regressions were derived using regression analysis based on the collected data, and probability-based emotion classification was carried out. In our 2 different experiments, the emotion matching rate shows 70.94% and 86.21% by the proposed technique, and 66.83% and 76.85% by the survey participants. From the experiment, the proposed technique generates improved results for music classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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