Currently police and fire departments use a Network/Wifi/GPS based emergency location positioning system established by mobile carriers to directly link with the device of the people who request the rescue to accurately position the expected location in the call area. However in the case of mountain rescue it is difficult to rescue the victim in golden time because the location of the search area cannot be limited when the victim is located in a radio shadow area of the mountain or the device power is off and this situation become worse if victim fail to report 911 by himself due to the injury. In this paper, we are expected to solve the previous problem by propose the mobile telecommunication forensic simulator consist of time series of cell information, human mobility model which include some general and specific features (age, gender, behavioral characteristics of victim, etc.) and intelligent infer system. The results of analysis appear in heatmap of polygons on the map based on the probability of the expected location information of the victim. With this technology we are expected to contribute to rapid and accurate lifesaving by reducing the search area of rescue team.
With the recent development of deep convolutional neural network learning, deep learning techniques applied to single image super-resolution are showing good results. One of the existing deep learning-based super-resolution techniques is RDN(Residual Dense Network), in which the initial feature information is transmitted to the last layer using residual dense blocks, and subsequent layers are restored using input information of previous layers. However, if all hierarchical features are connected and learned and a large number of residual dense blocks are stacked, despite good performance, a large number of parameters and huge computational load are needed, so it takes a lot of time to learn a network and a slow processing speed, and it is not applicable to a mobile system. In this paper, we use the residual dense structure, which is a continuous memory structure that reuses previous information, and the residual dense channel attention block using the channel attention method that determines the importance according to the feature map of the image. We propose a method that can increase the depth to obtain a large receptive field and maintain a concise model at the same time. As a result of the experiment, the proposed network obtained PSNR as low as 0.205dB on average at 4× magnification compared to RDN, but about 1.8 times faster processing speed, about 10 times less number of parameters and about 1.74 times less computation.
This paper proposes to strengthen the technological capabilities of small and medium enterprises on the establishment of a component standardization system and the localization of parts, which is the basis of the marine wind industry. The wind industry is a natural energy industry that countries around the world are paying attention to, and continues to invest and research and development. In particular, most companies are focusing on research and investment in component development, the smallest unit. Therefore, it is believed that we should focus on the three most fundamental and underlying wind industry, an eco-friendly energy industry that could determine the fate of the nation in the future. First, an understanding of the roadmap for standardization should be prioritized. Second, it is necessary to establish a domestic standardization of international standards according to domestic conditions. Third, localization of high value-added single products and components should be achieved by lowering dependence on overseas imports. In the future, it is hoped that the wind industry, centered on small and medium-sized enterprises, will become a solid-based national industry and be completed as a national infrastructure leading the global wind market.
Recently, with the development of computer graphics technology, research on technology for expressing real objects as more realistic virtual graphics is being actively conducted. Point cloud is a technology that uses numerous points, including 2D spatial coordinates and color information, to represent 3D objects, and they require huge data storage and high-performance computing devices to provide various services. Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) technology is currently being studied by the international standard organization MPEG, which is a projection based method that projects point cloud into 2D plane, and then compresses them using 2D video codecs. V-PCC technology compresses point cloud objects using 2D images such as Occupancy map, Geometry image, Attribute image, and other auxiliary information that includes the relationship between 2D plane and 3D space. When increasing the density of point cloud or expanding an object, 3D calculation is generally used, but there are limitations in that the calculation method is complicated, requires a lot of time, and it is difficult to determine the correct location of a new point. This paper proposes a method to generate additional points at more accurate locations with less computation by applying 2D interpolation to the image on which the point cloud is projected, in the V-PCC technology.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.2
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pp.33-42
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2022
In this paper, we proposed a deep learning model based on multi-scale dilated convolution feature fusion for the segmentation of black ice region in road image to send black ice warning to drivers in real time. In the proposed multi-scale dilated convolution feature fusion network, different dilated ratio convolutions are connected in parallel in the encoder blocks, and different dilated ratios are used in different resolution feature maps, and multi-layer feature information are fused together. The multi-scale dilated convolution feature fusion improves the performance by diversifying and expending the receptive field of the network and by preserving detailed space information and enhancing the effectiveness of diated convolutions. The performance of the proposed network model was gradually improved with the increase of the number of dilated convolution branch. The mIoU value of the proposed method is 96.46%, which was higher than the existing networks such as U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet. The parameter was 1,858K, which was 6 times smaller than the existing LinkNet model. From the experimental results of Jetson Nano, the FPS of the proposed method was 3.63, which can realize segmentation of black ice field in real time.
The Global Expansion Roadmap published by the International Space Exploration Coordination Group, which is organized by space agencies around the world, presents future lunar exploration guidance and stresses a lunar habitat program to utilize lunar resources. The Moon attracts attention as an outpost for deep space exploration. Simulating lunar surface environments is required to evaluate the performances of various equipment for future lunar surface missions. In this paper, an experimental study was conducted to simulate high vacuum pressure and cryogenic temperature of the permanent shadow regions in the lunar south pole, which is a promising candidate for landing and outpost construction. The establishment of an efficient dirty thermal vacuum chamber (DTVC) operation process has never been presented. One-dimensional ground cooling tests were conducted with various vacuum pressures with the Korean Lunar Simulant type-1 (KLS-1) in DTVC. The most advantageous vacuum pressure was found to be 30-80 mbar, considering the cooling efficiency and equipment stability. However, peripheral cooling is also required to simulate a cryogenic for not sublimating ice in a high vacuum pressure. In this study, an efficient peripheral cooling operation process was proposed by applying the frost ratio concept.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.8
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pp.331-338
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2022
Successor representation (SR) is a model of human reinforcement learning (RL) mimicking the underlying mechanism of hippocampal cells constructing cognitive maps. SR utilizes these learned features to adaptively respond to the frequent reward changes. In this paper, we evaluated the performance of SR under the context where changes in latent variables of environments trigger the reward structure changes. For a benchmark test, we adopted SR-Dyna, an integration of SR into goal-driven Dyna RL algorithm in the 2-stage Markov Decision Task (MDT) in which we can intentionally manipulate the latent variables - state transition uncertainty and goal-condition. To precisely investigate the characteristics of SR, we conducted the experiments while controlling each latent variable that affects the changes in reward structure. Evaluation results showed that SR-Dyna could learn to respond to the reward changes in relation to the changes in latent variables, but could not learn rapidly in that situation. This brings about the necessity to build more robust RL models that can rapidly learn to respond to the frequent changes in the environment in which latent variables and reward structure change at the same time.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.6
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pp.267-274
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2023
In this paper, a method for estimating the illuminant chromaticity of a scene for an input image is proposed. The illuminant chromaticity is estimated using the illuminant reference region. The conventional method uses a certain number of reference lighting information. By comparing the chromaticity distribution of pixels from the input image with the chromaticity set prepared in advance for the reference illuminant, the reference illuminant with the largest overlapping area is regarded as the scene illuminant for the corresponding input image. In the process of calculating the overlapping area, the weights for each reference light were applied in the form of a Gaussian distribution, but a clear standard for the variance value could not be presented. The proposed method extracts an independent reference chromaticity region from a given reference illuminant, calculates the characteristic values in the r-g chromaticity plane of the RGB color coordinate system for all pixels of the input image, and then calculates the independent chromaticity region and features from the input image. The similarity is evaluated and the illuminant with the highest similarity was estimated as the illuminant chromaticity component of the image. The performance of the proposed method was evaluated using the database image and showed an average of about 60% improvement compared to the conventional basic method and showed an improvement performance of around 53% compared to the conventional Gaussian weight of 0.1.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.163-170
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2023
As the development of the 4th industrial revolution in the maritime industry has accelerated, the technical development and progress of maritime autonomous surface ship(MASS), and the development of international regulations have been accelerated. In particular, the IMO Maritime Safety Committee(MSC) has established a road-map for the development of the non-mandatory goal-based MASS instrument(MASS Code) and started developing a non-mandatory MASS Code at MSC 105th meeting. Many countries are actively participating in the Correspondence Group on the development of MASS Code, and the development of detailed requirements for MASS functions in the MASS Code is underway. Especially, the concept of "Mode of Operation" for MASS functions was mentioned in the Correspondence Group for the first time, and it is expected that discussions on these modes will be conducted from the IMO MASS JWG meeting to held in April 2023. The concept of "Mode of Operation" will be useful in explaining MASS and MASS functions and will be discussed continually for the development of MASS Code. This paper reviews the contents of the IMCA M 220 document, which provides guidelines on operating modes, to conduct research on the benchmark for setting the operating modes of MASS.
The purpose of this study is to draw a systematic access method of career intervention for dance majors. This study conducted Delphi survey and Analytic Hierarchy Process(AHP). As a result of study, 16 elements of career intervention were produced in total 4 areas. Results show that vocational guidance puts emphasis on the understanding of the various vocations, career education on the career planning and goal, career counseling on the macro-narrative to the life and career intervention network on the dance job fair and workshop. In the complex weight of all factors, ratings of weight show that dance vocation guidance and career education are demanded significantly. Results show that expansion of career alternatives, application of diversified dance career development road map to the curriculum, development of test tool and outcome standard, dance educators' systematic career intervention education and systematization of network for career support were suggested as measures for dance career intervention. This study discussed about dynamic reality and systematic access method for dance majors based on theories of Holland(1997), Super(1990), and Savickas(2005).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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