The unprecedented pandemic of infectious diseases called COVID-19 has dampened human and material movement, and changes in the global economic structure have caused various economic and industrial problems such as worsening employment along with the domestic and international economic recession. In this crisis situation, the government announced the "New Deal" as a new card to enhance economic vitality following the "emergency disaster support fund." This means that the first business of the Digital New Deal, the beginning and core of the New Deal, begins digital transformation from collecting data, which is the "rice" of digital transformation to the data dam. Until now, not only the government but also local governments have established and operated platforms for collecting and sharing public data by establishing various data portals. It is evaluated that it lacks utilization for commercialization as not only the government but also local governments focus only on building the platform without considering the business model when building the initial public data platforms. In particular, in the case of regions, there is a lack of public data to be used for data business, so it is necessary to utilize data from public institutions in the region. In this study, various data collection, data quality improvement, and data utilization improvement were suggested as measures to solve these problems.
Exceeding the speed limit during vehicle driving is a key factor in the severity of lots of road accidents, and SLIF(Speed Limit Information Function) application is in the initial phase in Korea. SLIF helps the drivers to observe a speed limit when they are driving by providing alert and informing the current limit speed information based on external data using camera and/or digital map, for that reason, environmental conditions could be causes of SLIF malfunctions. In this study, design adequacy analysis of SLIF in respect of false recognition as the Korea traffic environment has been performed. As tentative results, road conditions and structure of speed limit sign as well as system performance often caused misrecognition.
This paper presents the algorithms for generating ambient traffic in driving simulation. Each ambient car is modeled as an autonomous agent that obeys the traffic rules by sensing the traffic lights, road signs, lanes, and other cars around. The algorithm is localized to the area where the car driven by the participant is currently located. Therefore the complexity of the algorithm does not depend on the size of the road network, allowing a huge environment to be simulated with no extra overhead. To avoid monotony, we produce artificial fluctuations in the behavior by employing various forms of probability distribution functions. The resulting behavior of the ambient cars is quite realistic. Experiments indicate that it is hard to tell whether an ambient car is computer-controlled or human-controlled.
Objective: This study examined the intellectual characteristics of 1,700 Korean children aged 2 years, 6 months to 7 years, 7 months across two age ranges (2 years, 6 months to 3 years, 11 months; 4 years to 7 years, 7 months). Methods: Data from the standardization study of the K-WPPSI-IV were analyzed using Korean and American norms and in terms of socioeconomic variables such as region, maternal education level, and child gender. Results: Korean children performed differently from their American counterparts in most subtests and indexes. Verbal subtest performances for Korean children were significantly lower and performance subtest performances for Korean children were significantly higher. There were significant regional differences, with higher performances among children from Seoul than from other areas. Children whose mothers had higher education levels showed higher performances than their counterparts. This trend was more apparent in the older age range. Gender differences were found in most subtests, with girls showing higher scores than boys. Conclusion: This study revealed cross-cultural differences in intellectual characteristics measured with the newly standardized K-WPPSI-IV. In addition, significant effects of socioeconomic variables such as region, maternal education level, and gender were found.
Park, Doo-Kyung;Yoon, Tae-Bok;Park, Kyo-Hyun;Lee, Jee-Hyong
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.164-168
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2006
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지화 하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고,시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.4
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pp.138-144
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2014
Now, Autonomous unmanned vehicle has become an issue in next generation technology. 2D Laser scanner as the distance measurement sensor is used. 2D Laser scanner detects the distance of 80m, measured angle is -5 to 185 degree. Laser scanner detects only the plane, but using motor swings. As a result, traffic signs detect and analyze patterns. Traffic signs when driving at low speed, shape of the detected pattern is very similar. By shaking the laser scanner, traffic signs and other obstacles became clear distinction.
Kim, Min-Su;Lee, Young-Jun;Kim, In-Woo;Chae, Jin-Seok
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.5-8
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2011
기존의 물류 관리 시스템에서는 고객의 예상하지 못한 물류 수송 요청이 접수되면, 현재 진행하고 있는 물류 수송 상황에 대해 게시판에 메모를 하거나 관리자의 기억에 의존하여 계획을 수립하여 진행하고 있으며, 상황이 종료된 후에 수송 차량의 기사가 진행 상황을 회사에 보고하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 GPS 기능이 내장되어 있는 스마트 폰을 이용하여 차량과 화물의 부가적인 정보(위치, 물류의 상태 등)를 실시간 관리할 수 있도록 하고, 물류 수송 상에서 발생되는 데이터를 실시간으로 모니터링이 가능하도록 하였다. 그리고 관리자와 수송 기사간의 신속한 정보 전달을 통해 수송 계획을 최적화시켜 배송시 발생하는 비용 및 시간 문제에 대한 신속한 해결을 통해서 문제를 최소화할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하게 되면 인적 물적 자원을 체계적으로 관리하여 적재적소에 분배함으로써, 이들의 활용성을 높일 수 있고 업무 효율을 극대화할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.131-133
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2000
인터넷 경매는 경매인과 입찰자의 상호의사표현을 통한 구매 거래를 인터넷으로 하는 것을 말한다. 인터넷 경매는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰에 참여하여 입찰마감시간에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 방법이 사용되고 있다. 국내에서도 인터넷 경매가 활성화됨에 따라 인터넷 경매 사용자를 위한 소프트웨어 에이전트 시스템의 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 현 에이전트 시스템은 경매 정보에 대한 검색기능만이 제공되고 있다. 일반 경매에서 경매 분석가를 통해 경매 정보와 입찰 참여에 대한 자문을 구할 수 있으나 인터넷 경매에서 이러한 경매분석 시스템이 도입되어 있지 않다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자에게 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하며 마진 알고리즘을 이용하여 마진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.47-54
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2006
In order to reduce traffic accidents, many researchers studied a traffic accident model. The Cause of traffic accidents is usually the mis calculation of traffic signals or bad traffic intersection design. Therefore, to analyse the cause of traffic accidents, it takes effort. This paper, it calculates the optimal safe car speed considering intersection conditions and weather conditions. It will recommend calculation of 1/3 in vehicle speed when there are rainy days and snow days. But the problem is that it will always display the same speed limit when whether conditions change. In order to solve these problems, in this paper, it is proposed the calculation of optimal safety speed algorithm uses weather conditions and road conditions. Computer simulations is prove that it computes the traffic speed limit correctly, which proposed considering intelligent traffic accident prediction algorithms.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.75-77
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2021
In order to find objects in an image through deep learning technology, an image dataset for learning is required. In order to increase the recognition rate of objects, a large amount of image learning data is required. It is difficult for individuals to build large amounts of datasets because it is expensive. This paper introduces a method for more easily constructing an image dataset including several sides of an object by photographing a rotating image. A method of constructing a dataset by placing an object on a rotating plate, photographing it, and dividing and synthesizing the captured images according to the needs is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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