The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.223-227
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2010
Since the most of existing virtual model house used non-immersive type virtual reality technology, it was made to control using direct input type device such as keyboard and mouse. But in this paper realized not only direct data entry method but also indirect data entry method using eyetracking technology through universal webcam for virtual model house based upon modeling. In this paper showed the position of pointer controlled according to the relative movement of pupils or the part of function related to the equipment entry called by comparing the value of gray after extracting the area of pupil in the user' video data received from webcam. Such a method provided the convenience of navigation and interface to the user.
This paper describes a motivation-based hierarchical behavior planning framework to allow autonomous agents to select adaptive actions in simulation game environments. The combined behavior planning system is formed by four levels of specification, which are motivation extraction, goal list generation, action list determination and optimization. Our model increases the complexity of virtual human behavior planning by adding motivation with sudden and cumulative attributes. The motivation selection by probability distribution allows NPC to make multiple decisions in certain situations in order to embody realistic virtual humans. Hierarchical goal tree enhances the effective reactivity. Optimizing for potential actions provides NPC with safe and satisfying actions to adapt to the virtual environment. A restaurant simulation game was used to elucidate the mechanism of the framework.
다목적실용위성 3호는 2012년 5월 발사되어, 위성 기능점검을 위한 시험을 성공적으로 완료하였다. 위성발사이후 태양전지판 전개를 포함하여 장착된 모든 전장품(Unit)을 순차적으로 모니터링하면서 관련 명령어를 송신하고, 이후 송신된 명령어에 대한 수행여부를 모니터링하며 전장품의 정상 동작상태를 판단하게 된다. 위성상태의 모니터링은 상태 디스플레이 페이지(AND, AlphaNumeric Display), 각종 이벤트 디스플레이 및 위성에서 수신한 덤프 데이터 디스플레이 등을 통해서 수행한다. 이러한 위성의 상태정보는 지상의 엔지니어가 신속하면서 정확한 판단을 수행할 수 있도록 정확한 정보를 가독성있게 디스플레이해야할 필요가 있다. 또한, 위성교신 이후에는 위성에서 저장된 상태정보를 수신하여 비실시간 위성상태 데이터를 분석하는 작업을 수행한다. 이때, 엔지니어가 필요로 하는 상태정보 아이템을 자신이 원하는 형태로 추출할 수 있어야 한다. 이러한 필수 기능들은 시스템의 안정성을 기반으로 동작하여야 한다. 이와 같은 시스템이 운영될 수 있도록 초기운영 이전에 안정화 및 검증 작업을 수행하였으며, 초기운영 기간에도 정상운영 단계에서 임무관제국의 운영요원이 용이하게 위성의 상태를 모니터링할 수 있도록 위성상태정보에 대한 데이터베이스와 오류 감지 능력을 포함하는 위성상태 표출 기능을 최적화 하는 작업을 수행하였다. 임무관제국에서 개발된 위성상태모니터링 시스템을 통하여 안정적으로 다목적실용위성 3호의 초기운영에 대한 실시간 모니터링 및 비실시간 데이터 분석 작업을 수행하였다. 또한, 초기운영기간동안의 최적화 작업을 통하여 정상운영기간 동안 운영요원이 용이하게 오류 감지를 수행할 수 있도록 시스템을 지속적으로 개선하였다.
Kim, Hyeon-Soo;Chung, In-Sang;Bae, Hyun-Seop;Kwon, Yong-Rae;Lee, Dong-Gil
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.27
no.4
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pp.370-383
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2000
This paper describes a new technique known as specification-based regression testing that is used for the revalidation of concurrent programs after changes are made to specifications. This type of regression testing requires sequencing constraint that specify precedence relations on the synchronization events. In order to extract sequencing constraint automatically, we use Message Sequence Charts(MSCs) that are considered partial and nondeterministic specifications. We show how to identify which sequencing constraint is affected by the modifications made to a specification rather than creating new sequencing constraint from scratch to reduce the cost of regression testing. We also describe how to determine that each affected sequencing constraint is satisfied by a program being tested.
This paper proposes a video model for the implementation of the cultural video database system. We have utilized an efficient scene change detection method that segments cultural video into semantic units for efficient indexing and retrieval of video. Since video has a large volume and needs to be played for a longer time, it implies difficulty of viewing the entire video. To solve this Problem. the cultural video abstraction was made to save the time and widen the choices of video the video abstract is the summarization of scenes, which includes important events produced by setting up the abstraction rule.
Kim, Sang-Wan;Kim, Donghan;Lee, Yoon-Kyung;Lee, Impyeong;Lee, Sangho;Kim, Junghoon;Kim, Keunyong;Ryu, Joo-Hyung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.2_2
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pp.379-399
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2020
The detection of illegal ship is one of the key factors in building a marine surveillance system. Effective marine surveillance requires the means for continuous monitoring over a wide area. In this study, the possibility of ship detection monitoring based on satellite SAR, HF radar, UAV and AIS integration was investigated. Considering the characteristics of time and spatial resolution for each platform, the ship monitoring scenario consisted of a regular surveillance system using HFR data and AIS data, and an event monitoring system using satellites and UAVs. The regular surveillance system still has limitations in detecting a small ship and accuracy due to the low spatial resolution of HF radar data. However, the event monitoring system using satellite SAR data effectively detects illegal ships using AIS data, and the ship speed and heading direction estimated from SAR images or ship tracking information using HF radar data can be used as the main information for the transition to UAV monitoring. For the validation of monitoring scenario, a comprehensive field experiment was conducted from June 25 to June 26, 2019, at the west side of Hongwon Port in Seocheon. KOMPSAT-5 SAR images, UAV data, HF radar data and AIS data were successfully collected and analyzed by applying each developed algorithm. The developed system will be the basis for the regular and event ship monitoring scenarios as well as the visualization of data and analysis results collected from multiple platforms.
The goal of automatic velocity analysis is to extract accurate velocity from voluminous seismic data with efficiency. In this study, we developed an efficient automatic velocity analysis algorithm by using bootstrapped differential semblance (BDS) and Monte Carlo inversion. To estimate more accurate results from automatic velocity analysis, the algorithm we have developed uses BDS, which provides a higher velocity resolution than conventional semblance, as a coherency estimator. In addition, our proposed automatic velocity analysis module is performed with a conditional initial velocity determination step that leads to enhanced efficiency in running time of the module. A new optional root mean square (RMS) velocity constraint, which prevents picking false peaks, is used. The developed automatic velocity analysis module was tested on a synthetic dataset and a marine field dataset from the East Sea, Korea. The stacked sections made using velocity results from our algorithm showed coherent events and improved the quality of the normal moveout-correction result. Moreover, since our algorithm finds interval velocity ($\nu_{int}$) first with interval velocity constraints and then calculates a RMS velocity function from the interval velocity, we can estimate geologically reasonable interval velocities. Boundaries of interval velocities also match well with reflection events in the common midpoint stacked sections.
A blockchain bridge (hereinafter referred to as "bridge") is a service that enables the transfer of assets between blockchains. A bridge accepts virtual assets from users and delivers the same virtual assets to users on other blockchains. Users use bridges because they cannot transfer assets to other blockchains in the usual way because each blockchain environment is independent. Therefore, the movement of assets through bridges is not traceable in the usual way. If a malicious actor moves funds through a bridge, existing asset tracking tools are limited in their ability to trace it. Therefore, this paper proposes a method to obtain information on bridge usage by identifying the structure of the bridge and analyzing the event logs of bridge requests. First, to understand the structure of bridges, we analyzed bridges operating on Ethereum Virtual Machine(EVM) based blockchains. Based on the analysis, we applied the method to arbitrary bridge events. Furthermore, we created an automated tool that continuously collects and stores bridge usage information so that it can be used for actual tracking. We also validated the automated tool and tracking method based on an asset transfer scenario. By extracting the usage information through the tool after using the bridge, we were able to check important information for tracking, such as the sending blockchain, the receiving blockchain, the receiving wallet address, and the type and quantity of tokens transferred. This showed that it is possible to overcome the limitations of tracking asset movements using blockchain bridges.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.5
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pp.15-24
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2019
The purpose of the study is to present implications for the management performance and improvement of enterprises through the study of the simplicity of meals, individual values, inhuman relationships, attitude formation, awareness and solitary eating behaviors. The research method was investigated by the judgment sampling method. The collected effective samples were validated using a confirmed factorial analysis to ensure the validity of the discriminatory validity and the internal validity of the convergent validity. First of all, the company should provide information to the people who eat alone to A recognize the simplicity of their meals. Second, we should ensure that the individual values of the Honbab people can be formed through various promotional strategies that can lead to the formation of attitudes. Third, companies should pursue diverse event strategies that can lead to the formation of attitudes of the people of the Honbab family. Fourth, event development such as the provision of a very special service for customers only will have to be conducted when visiting the stores of the Honbap people. Finally, companies should focus on promoting the convenience, convenience, and time-consuming advantages of eating alone through a variety of marketing, and strive to increase their customers.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.5
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pp.1131-1141
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2015
In this paper, we proposed a new approach of machine learning based method for detecting game-bots from normal players in MMORPG by inspecting the player's action log data especially in-game money increasing/decreasing event log data. DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise), an one of density based clustering algorithms, is used to extract the attributes of spatial characteristics of each players such as a number of clusters, a ratio of core points, member points and noise points. Most of all, even game-bot developers know principles of this detection system, they cannot avoid the system because moving a wide area to hunt the monster is very inefficient and unproductive. As the result, game-bots show definite differences from normal players in spatial characteristics such as very low ratio, less than 5%, of noise points while normal player's ratio of noise points is high. In experiments on real action log data of MMORPG, our game-bot detection system shows a good performance with high game-bot detection accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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