Lee, Su Hyoung;Park, Sang Bae;Han, Sang-Gyu;Kown, Bum Soo
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.30
no.2
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pp.11-22
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2021
Sonobuoy is widely used as a very important sensor in combat management system using P-3 patrol aircraft due to its advantages of rapid searching into wide exploration range. It is necessary to verify the performance of developed sonobuoy system using various maritime test data in order to be successfully applied in combat management system. But it is difficult to acquire various real maritime data because it needs much time and effort. Therefore we have developed in this paper a synthetic signal generator and a simulator that they can verify the performance of sonobuoy system and evaluate its operational effectiveness without conducting maritime test. We have synthesized target signals based on the characteristics of underwater sound sources, and then developed the synthesized signal generator which consider to sound propagation etc. like as underwater environment. And in the simulator development we use a HMI technique to enhance the convenience of operator, and design to verify the performance of sonobuoy system. The developed signal generator and simulator can be used as useful tools to evaluate the operational effectiveness such as optimal deployment of sonobuoy in combat management system using P-3 patrol aircraft.
To investigate the characteristics of detailed flows in a building-congested district, we coupled a computation fluid dynamics (CFD) model to the local data assimilation and prediction system (LDAPS), a current operational numerical weather prediction model of the Korea Meteorological Administration. For realistic numerical simulations, we used the meteorological variables such as wind speeds and directions and potential temperatures predicted by LDAPS as the initial and boundary conditions of the CFD model. We trilinearly interpolated the horizontal wind components of LDAPS to provide the initial and boudnary wind velocities to the CFD model. The trilinearly interpolated potential temperatures of LDAPS is converted to temperatures at each grid point of the CFD model. We linearly interpolated the horizontal wind components of LDAPS to provide the initial and boundary wind velocities to the CFD model. The linearly interpolated potential temperatures of LDAPS are converted to temperatures at each grid point of the CFD model. We validated the simulated wind speeds and directions against those measured at the PKNU-SONIC station. The LDAPS-CFD model reproduced similar wind directions and wind speeds measured at the PKNU-SONIC station. At 07 LST on 22 June 2020, the inflow was east-north-easterly. Flow distortion by buildings resulted in the east-south-easterly at the PKNU-SONIC station, which was the similar wind direction to the measured one. At 19 LST when the inflow was southeasterly, the LDAPS-CFD model simulated southeasterly (similar to the measured wind direction) at the PKNU-SONIC station.
The Republic of Korea is a country in which coastal surveillance is an imperative national task as it is surrounded by seas on three sides under the confrontation between South and North Korea. However, due to Defense Reform 2.0, the number of R/D (Radar) operating personnel has decreased, and the period of service has also been shortened. Moreover, there is always a possibility that a human error will occur. This paper presents specific guidelines for developing an AI learning model for the intelligent coastal surveillance system. We present a three-step strategy to realize the guidelines. The first stage is a typical stage of building an AI learning model, including data collection, storage, filtering, purification, and data transformation. In the second stage, R/D signal analysis is first performed. Subsequently, AI learning model development for classifying real and false images, coastal area analysis, and vulnerable area/time analysis are performed. In the final stage, validation, visualization, and demonstration of the AI learning model are performed. Through this research, the first achievement of making the existing weapon system intelligent by applying the application of AI technology was achieved.
Recently, research to classify human activity using imagery has been actively conducted for the purpose of crime prevention and facility safety in public places and facilities. In order to improve the performance of human activity classification, most studies have applied deep learning based-transfer learning. However, despite the increase in the number of backbone network models that are the basis of deep learning as well as the diversification of architectures, research on finding a backbone network model suitable for the purpose of operation is insufficient due to the atmosphere of using a certain model. Thus, this study applies the transfer learning into recently developed deep learning backborn network models to build an intelligent system that classifies human activity using imagery. For this, 12 types of active and high-contact human activities based on sports, not basic human behaviors, were determined and 7,200 images were collected. After 20 epochs of transfer learning were equally applied to five backbone network models, we quantitatively analyzed them to find the best backbone network model for human activity classification in terms of learning process and resultant performance. As a result, XceptionNet model demonstrated 0.99 and 0.91 in training and validation accuracy, 0.96 and 0.91 in Top 2 accuracy and average precision, 1,566 sec in train process time and 260.4MB in model memory size. It was confirmed that the performance of XceptionNet was higher than that of other models.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.187-193
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2022
In the Yeongdong region of Gangwon-do, coastal areas are important resources in terms of cultural, social and economic aspects. However, the coast of Gangwon-do is experiencing severe erosion, and it is concerned that its adverse effects will gradually increase. In this study, coastline changes of Yangyang and Gangneung in Gangwon-do were tracked and analyzed over a long period of time. In order to build time series image data, aerial photos from the 1940s to the present were mainly used, and data from CORONA satellite, which operated from the 1960s to the early 1970s, were collected and used together. Using 51cm resolution ortho image and 2m resolution Digital Elevation Model(DEM) as reference, ground control points were selected to perform geometric correction on the aerial photos and CORONA images. Subsequently, Canny edge detector applied to these images to extract the coastlines. As a result of analyzing the extracted and vectorized coastlines by overlaying them in chronological order, erosion and deposition occurring around the artificial structures and on the nearby beaches were observed. In this study, the effect of seasonal variation, tide, and various coastal management including the beach filling were not considered. Because coastal erosion is greatly affected by geographic factors, each local government must find its own solution. Continuous research and local data accumulation are required.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.1
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pp.53-62
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2021
After the first to present projected moving pictures to audiences, the film industry has been reshaping along with technological advancements. Through the full-scale introduction of visual effects-oriented post-production and digital technologies in the film-making process, the film industry has not only undergone significant changes in the production, but is also embracing the cutting edge technologies broadly and expanding the scope of industry. Not long after the change to digital cinema, the concept of artificial intelligence, first known at the Dartmouth summer research project in 1956, before the digitalization of film, is expected to bring about a big transformation in the film industry once again. Large volume of clear digital data from digital film-making makes easy to apply recent artificial intelligence technologies represented by machine learning and deep learning. The use of artificial intelligence techniques is prominent around major visual effects studios due to automate many laborious, time-consuming tasks currently performed by artists. This study aims to predict how artificial intelligence technology will change the film industry in the future through analysis of visual effects production cases using artificial intelligence technology as a production tool and to discuss the industrial potential of artificial intelligence as visual effects technology.
Park, Hee-Mun;Joo, Hak-Jong;Seo, Kyung-Min;Choi, Young Kyu
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.31
no.3
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pp.1-10
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2022
Defense fields widely operate unmanned systems to lower vulnerability and enhance combat effectiveness. In the navy, swarm unmanned surface vehicles(USVs) form a cluster within communication range, share situational awareness information among the USVs, and cooperate with them to conduct military missions. This paper proposes an interface system, i.e., Interface Adapter System(IAS), to achieve inter-USV and intra-USV interoperability. We focus on the mission planning subsystem(MPS) for interoperability, which is the core subsystem of the USV to decide courses of action such as automatic path generation and weapon assignments. The central role of the proposed system is to exchange interface data between MPSs and other subsystems in real-time. To this end, we analyzed the operational requirements of the MPS and identified interface messages. Then we developed the IAS using the distributed real-time middleware. As experiments, we conducted several integration tests at swarm USVs simulation environment and measured delay time and loss ratio of interface messages. We expect that the proposed IAS successfully provides bridge roles between the mission planning system and other subsystems.
In the meantime, broadcasting CG has gone through the process of dismantling, changing, and distorting, while broadcasting CG in broadcasting programs utilizes the expanded background of 'temporality' and 'formality'. This is to create an audiovisual language that appeals to human synesthesia by expressing the meaning to be conveyed in three dimensions. Broadcast CG goes beyond simple instructional and informational broadcast graphic operation, and increases the pure aesthetic value and sensibility of the video considering readability and formativeness, and through this, the audiovisual information perfection of the broadcast program is derived and acts as a very important factor. Therefore, this paper examines the results of broadcast CG production and utilization methods at existing local broadcasters, and identifies the limitations of local broadcasters' CG production and utilization through case analysis for each broadcast program type. We want to derive a model that is a compromise line. In addition, I would like to suggest a plan that can be applied more actively and practically to local broadcasting programs. In order to solve this problem, this study first examines "Analysis of cases of use of broadcasting CG production in broadcasting programs" and then "more efficient broadcasting CG production techniques by identifying problems in broadcasting CG production methods and utilization of local broadcasters" and how to actively use it". In addition, the results of this study are expected to contribute to the establishment of a new role and practical broadcast CG production model for broadcast graphic designers in charge of broadcast CG production and the technical perspective of broadcast program production by local broadcasters.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.5
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pp.15-21
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2021
Electrically powered airplanes can reduce CO2 emissions from fossil fuel use and reduce airplane costs in the long run through efficient energy use. For this reason, advanced aviation countries such as the United States and the European Union are leading the development of innovative technologies to implement the full-electric airplane in the future. Currently, the research and development to convert existing two-seater engine airplanes to electric-powered airplanes are underway domestically. The airplane converted to electric propulsion is the KLA-100, which aims to carry out a 30-minute flight test with a battery pack installed using the engine mounting space and copilot space. The lithium-ion battery installed on the airplane converted to electric propulsion was designed with a specific power of 150Wh/kg, weight of 200kg, and a C-rate 3~4. This study confirmed the possibility of a 30-minute flight with a designed battery pack before conducting a flight test of a modified electrically propelled airplane. The battery performance was verified by dividing the 30-minute flight profile into start/run stage, take-off stage, climbing stage, cruise stage, descending stage, and landing/run stage. The final target of the 30-minute flight was evaluated by calculating the battery capacity required for each stage. Furthermore, the flight performance of the electrically propelled airplane was determined by calculating the flight availability time and navigation distance according to the flight speed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.4
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pp.210-221
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2022
In order to promptly respond to disasters, the era of new spaces has opened where satellite images with various characteristics can be used. As the number of satellites in operation at home and abroad increases and the characteristics of satellite sensors vary, it is necessary to find satellite images optimized for disaster types. Disaster types were divided into typhoons, heavy rains, droughts, forest fires, etc., and the optimal satellite images were selected for each type of disaster considering satellite orbits, active/passive sensors, spatial resolution, wavelength bands, and revisit cycles. Each satellite orbit TLE (Two Line Element) information was applied to the SGP4 (Simplified General Perturbations version 4) model to develop a satellite orbit simulation algorithm. The developed algorithm simulated the satellite orbit at 10-second intervals and selected an accurate observation area by considering the angle of incidence of each sensor. The satellite orbit simulation algorithm was applied to the case of Typhoon Mitag in 2019 and compared with the actual satellite list. Through the analyzed results, the time and area of the captured image and the image to be recorded were analyzed within a few seconds to select the optimal satellite image according to the type of disaster. In the future, it is intended to serve as a basis for building a system that can promptly request and secure satellite images in the event of a disaster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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