COMS In-Orbit Tests(IOT), performed from July, 2010 to Jan, 2011, were successfully completed and the scientific data from MI and GOCI has been distributed officially from April, 2011. This paper focuses on the geometric calibration system tests conducted during the IOT. The geometric calibration process, which is one of the primary objectives of the IOT is the final step of COMS data pre-processing. The basic principles of the geometric calibration (or image navigation and registration, INR) algorithm for COMS are described and the functional and performance tests of COMS INR system were summarized according to the COMS IOT phases. Final performance testes were carried out using data sets acquired from the real-time COMS data pre-processing system. Geometric calibration accuracy of the COMS data showed excellent quality and met requirement specifications.
Recently, LEDs are used in various fields such as lightings, billboards, displays, and so on. In this paper, we tried to combine a costume with LEDs in a performance environment. To meet the environmental requirements, we propose a digital costume platform which consists of wireless network, an embedded system, a control jacket, a digital skin, and a pattern authoring tool. It is utilized for making a digital costume with LED lighting effects. The embedded system controls LED lighting according to the signals from a show control system through wireless networks. The control jacket can carry the embedded system and connect it with LEDs. The digital skin means a costume with LEDs. The LEDs were designed to fit in performance concept in point of aesthetic. The pattern authoring tool enables users to make timeline-based changing patterns of LED lighting. The proposed platform is a new lighting element in performances. It can expand stage representation techniques and be used as a special effect. It will play a role as a moving light in performances. We evaluated stable operations of our platform by employing it in live performances.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.85-94
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2015
In this paper, an enhanced QoS multicast routing scheduling scheme is proposed to adapt to a dynamic mobile traffic condition for wireless mesh networks (WMNs). It handles the network QoS by controlling the delay constraints for multimedia applications. The group size will be controlled according to both the current network state and QoS requirements. The dynamic reconstruction of QoS multicast tree can be obtained from preprocessing with both the partial multicast routing scheme and the traffic estimation. Performance evaluation of the proposed scheme is carried out on randomly generated graph derived from the wireless mesh network, by choosing the optimal value related to the appropriate delay bounds. Simulation results show that the proposed scheme can improve the performance of QoS multicast routing for WMNs.
The chirp signaling has been mainly used in radar systems due to its good correlation characteristics, and nowadays it is applied to real time locating system(RTLS). The RTLS with chirp signaling was chosen as a standard such as ISO/IEC 24730-5 and IEEE 802.15.4a. In this paper, the performance of a real time locating system with chirp signaling was evaluated and simulated with relative distance error rates. We considered three cases of S/I = -30[dB], -20[dB], and -10[dB] with Rician factor K=10 and K=20. The performance was enhanced with K factor improvement by 25%, 27% and 50% for respective three cases of S/I. As results, in case of S/I < -20[dB], the minimum signal power is required for performance improvement even though the line of sight component is helpful. And also, in case of S/I ${\geq}$ -20[dB], as the line of sight component is stronger the better performance is obtained.
Recently, object recognition technology using computer vision has attracted attention as a technology to replace sensor-based object recognition technology. It is often difficult to commercialize sensor-based object recognition technology because such approach requires an expensive sensor. On the other hand, object recognition technology using computer vision may replace sensors with inexpensive cameras. Moreover, Real-time recognition is viable due to the growth of CNN, which is actively introduced into other fields such as IoT and autonomous vehicles. Because object recognition model applications demand expert knowledge on deep learning to select and learn the model, such method, however, is challenging for non-experts to use it. Therefore, in this paper, we analyze the structure of deep - learning - based object recognition models, and propose a platform that can automatically select a deep - running object recognition model based on a user 's desired condition. We also present the reason we need to select statistics-based object recognition model through conducted experiments on different models.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.5
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pp.95-112
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2024
OTT, transcending traditional set-top boxes, signifies a burgeoning platform that facilitates real-time video content streaming on user-friendly devices via the internet, thereby supplanting TV and movie services. This study aims to enhance the sustainability of OTT platforms in the highly competitive OTT industry by emphasizing the value of personalization and socialization in OTT services.The study focused on adult consumers using OTT services, securing 340 samples through an online survey for hypothesis testing. The hypothesis testing results suggest increased consumers' hedonic and functional value due to the content richness, content recommendation, and device diversity on OTT. Additionally, these values and social values have amplified the continuous usage intention. Furthermore, social value interacts with hedonic and functional values, enhancing the intention for continuous usage. Similarly, the susceptibility to informational influence also interacts with social value, reinforcing this usage intention. This study elucidates the value factors desired by OTT consumers, suggesting strategies for value enhancement at both platform and individual levels, thereby aiding in developing tailored strategies for OTT platforms to cater to consumer needs.
Park, Sooyeun;Yeom, Yeon Soo;Kim, Jae Hyeon;Lee, Hyun Su;Han, Min Cheol;Jeong, Jong Hwi;Kim, Chan Hyeong
Journal of Radiation Protection and Research
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v.39
no.1
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pp.30-37
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2014
Recently High-Definition Reference Korean-Man (HDRK-Man) and High-Definition Reference Korean-Woman (HDRK-Woman) were constructed in Korea. The HDRK phantoms were designed to represent respectively reference Korean male and female to calculate effective doses for Korean by performing Monte Carlo dose calculation. However, the Monte Carlo dose calculation requires detailed knowledge on computational human phantoms and Monte Carlo simulation technique which regular researchers in radiation protection dosimetry and practicing health physicists do not have. Recently the UFPE (Federal University of Pernambuco) research group has developed, and opened to public, an online Monte Carlo dose calculation system called CALDOSE_X(www.caldose.org). By using the CALDOSE_X, one can easily perform Monte Carlo dose calculations. However, the CALDOSE_X used caucasian phantoms to calculate organ doses or effective doses which are limited for Korean. The present study developed an online reference Korean dose calculation system which can be used to calculate effective doses for Korean.
Most fire victims succumb to smoke inhalation, and fire smoke toxicity from interior materials is increasing with increased use of plastics. Large amounts of hazardous effects of smoke are related to deposition of smoke particles in respiratory tracts, and deposition characteristics are influenced by size distribution of particles. Thus, it is essential to know the size distribution of smoke particles from plastics for hazard analysis of fire smoke. In a recent study, it has been shown that size distributions of smoke particles from PP are different from wood in many aspects. In order to know whether other plastics show the same characteristics as PP, size distributions of smoke particles from four plastic materials (LDPE, PA66, PMMA, and PVC) were measured in real time under each fire type with various temperature and oxygen supply. In this study, smoke particles from different plastics were generated uniformly by using steady-state tube furnace method provided in ISO/TS 19700. Their size distributions were measured by using an electrical low pressure impactor (ELPI). Results of measurements showed that size distributions of smoke particles from these four plastic materials were similar to those from PP in many aspects. However, they were distinctively different from those of wood.
Park, Joon-Hyeong;Hong, Seung-Pyo;Oh, Cheol;Kim, Tae-Hyeong;Kim, Won-Kyu
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.2
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pp.14-26
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2009
This study presented a novel method to estimate travel times under incident conditions. Predictive travel time information was defined and evaluated with the proposed method. The proposed method utilized individual vehicle speeds obtained from global positioning systems (GPS) and inter-vehicle communications(IVC) for more reliable real-time travel times. Individual vehicle trajectory data were extracted from microscopic traffic simulations using AIMSUN. Market penetration rates (MPR) and IVC ranges were explored with the accuracy of travel times. Relationship among travel time accuracy, IVC ranges, and MPR were further identified using regression analyses. The outcomes of this study would be useful to derive functional requirements associated with traffic information systems under forthcoming ubiquitous transportation environment
Korea launched Geostationary Environmental Monitoring Satellite (GEMS), a UV/visible spectrometer that measure pollution gases on 18 February 2020. Because satellite retrieval is an ill-posed inverse solving process, the validation with ground-based measurements or other satellite measurements is essential to obtain reliable products. For this purpose, satellite-based OMI and OMPS total column ozone (TCO), and ground-based Pandora TCO in Busan and Seoul were selected for future GEMS validation. First of all, the goal of this study is to validate the ground ozone data using characteristics that satellite data provide coherent ozone measurements on a global basis, although satellite data have a larger error than the ground-based measurements. In the cross validation between Pandora and OMI TCO, we have found abnormal deviation in ozone time series from Pandora #29 observed in Seoul. This shows that it is possible to perform inverse validation of ground data using satellite data. Then OMPS TCO was compared with verified Pandora TCO. Both data shows a correlation coefficient of 0.97, an RMSE of less than 2 DU and the OMPS-Pandora relative mean difference of >4%. The result also shows the OMPS-Pandora relative mean difference with SZA, TCO, cross-track position and season have insignificant dependence on those variables.In addition, we showed that appropriate thresholds depending on the spatial resolution of each satellite sensor are required to eliminate the impact of the cloud on Pandora TCO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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