Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.9
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pp.1330-1339
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2022
3D object detection generally aims to detect relatively large data such as automobiles, buses, persons, furniture, etc, so it is vulnerable to small object detection. In addition, in an environment with limited resources such as embedded devices, it is difficult to apply the model because of the huge amount of computation. In this paper, the accuracy of small object detection was improved by focusing on local features using only one layer, and the inference speed was improved through the proposed knowledge distillation method from large pre-trained network to small network and adaptive quantization method according to the parameter size. The proposed model was evaluated using SUN RGB-D Val and self-made apple tree data set. Finally, it achieved the accuracy performance of 62.04% at mAP@0.25 and 47.1% at mAP@0.5, and the inference speed was 120.5 scenes per sec, showing a fast real-time processing speed.
We investigated experimentally the ignition characteristic of dust and the hazard evaluating for electrostatic discharge. The ignition energy experiments were performed on sample dusts such as PE(HD), PE(LD), PMMA using the MIKE-3 apparatus. The formation of flame during the ignition of PE(HD) dust clouds occurred after the delay time of about 8 ms, and the flame kernels were not observed in center of ignition occurrence area. The voltage increased with increasing the number of dust dispersions and the increase rate of measured voltage with dust concentration was the highest in the order of PMMA, PE(LD) and PE(HD). For the effect of dispersion condition on the voltage in PE(HD) dust, the results were obtained that the voltage increased as the number of dispersions increased and as the concentration increased under the same dispersion number. The safety voltages to prevent fire and explosions by electrostatic ignition were estimated that PE(HD), PE(LD)-1, PE(LD)-2, and PMMA were 2.58, 44.72, 25.82, and 8.16 kV, respectively. We proposed the method for estimating the minimum ignition energy by using the measured voltage data for efficient investigation of electrostatic ignition hazard.
Jo, Hyeon-Seok;Yun, Chung-Bae;Park, Ji-Hyeon;Han, Sang Uk
Journal of KIBIM
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v.12
no.4
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pp.61-69
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2022
Earthmoving operations account for approximately 25% of construction cost, generally executed prior to the construction of buildings and structures with heavy equipment. For the successful completion of earthwork projects, it is crucial to constantly monitor earthwork equipment (e.g., trucks), estimate productivity, and optimize the construction process and equipment on a construction site. Traditional methods however require time-consuming and painstaking tasks for the manual observations of the ongoing field operations. This study proposed the use of a GPS sensor embedded in a smartphone for the tracking and visualization of equipment locations, which are in turn used for the estimation and simulation of cycle times and production rates of ongoing earthwork. This approach is implemented into a digital platform enabling real-time data collection and simulation, particularly in a 2D (e.g., maps) or 3D (e.g., point clouds) virtual environment where the spatial and temporal flows of trucks are visualized. In the case study, the digital platform is applied for an earthmoving operation at the site development work of commercial factories. The results demonstrate that the production rates of various equipment usage scenarios (e.g., the different numbers of trucks) can be estimated through simulation, and then, the optimal number of tucks for the equipment fleet can be determined, thus supporting the practical potential of real-time sensing and simulation for onsite equipment management.
The purpose of this study was to explore the trends and core keywords of the secondary school home economics teacher selection test using content analysis and text network analysis. The sample comprised texts of the secondary school home economics teacher 1st selection test for the 2017-2022 school years. Determination of frequency of occurrence, generation of word clouds, centrality analysis, and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. The key results were as follows. First, content analysis revealed that the number of questions and scores for each subject (field) has remained constant since 2020, unlike before 2020. In terms of subjects, most questions focused on 'theory of home economics education', and among the evaluation content elements, the highest percentage of questions asked was for 'home economics teaching·learning methods and practice'. Second, the network of the secondary school home economics teacher selection test covering the 2017-2022 school years has an extremely weak density. For the 2017-2019 school years, 'learning', 'evaluation', 'instruction', and 'method' appeared as important keywords, and 7 topics were extracted. For the 2020-2022 school years, 'evaluation', 'class', 'learning', 'cycle', and 'model' were influential keywords, and five topics were extracted. This study is meaningful in that it attempted a new research method combining content analysis and text network analysis and prepared basic data for the revision of the evaluation area and evaluation content elements of the secondary school home economics teacher selection test.
The synoptic, thermodynamic, and dynamic characteristics of a snowfall event that occurred in the Yeongdong region on March 1-2, 2021, were investigated. Surface weather charts, ERA5 reanalysis data, rawinsonde data, GK-2A satellite data, and WISSDOM data were used for analysis. The snow depth, exceeding 10 cm, was observed at four weather stations during the analysis period. The maximum snow depth (37.4 cm) occurred at Bukgangneung. According to the analysis of the weather charts, old and dry air was trapped within relatively warm, humid air in the upper atmosphere over the East Sea and adjacent Yeongdong region. This caused unstable atmospheric conditions that led to developing convective clouds and snowfall over Bukgangneung. In particular, based on the thermodynamic and kinematic vertical analysis, we suggest that strong winds attributable to the vertical gradient of potential temperature in the low layer and the development of convective instability due to cold advection played a significant role in the occurrence of snowfall in the Yeongdong region. These results were confirmed from the vertical analysis of the rawinsonde data.
In computer graphics and computer vision research and its applications, various representations of 3D objects, such as point clouds, voxels, or triangular meshes, are used depending on the purpose. The need for animating characters using these representations is also growing. In a typical animation pipeline called skeletal animation, "skinning weight painting" is required to determine how joints influence a vertex on the character's skin. In this paper, we introduce a neural network for automatically performing skinning weight painting for characters represented in various formats. We utilize signed distance fields (SDF) to handle different representations and employ graph neural networks and multi-layer perceptrons to predict the skinning weights for a given point.
Proceedings of the International Union of Geodesy And Geophysics Korea Journal of Geophysical Research Conference
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2003.05a
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pp.14-14
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2003
SAR (Synthetic Aperture Radar) is an imaging radar which can scan and image Earth System targets without solar illumination. Most Earth observation Shh systems operate in X-, C-, S-, L-, and P-band frequencies, where the shortest wavelength is approximately 1.5 cm. This means that most opaque objects in the SAR signal path become transparent and SAR systems can image the planetary surface targets without sunlight and through rain, snow and/or even volcanic ash clouds. Most conventional SAR systems in operation, including the Canada's RADARSAT-1, operate in one frequency and in one polarization. This has resulted in black and with images, with which we are familiar now. However, with the launching of ENVTSAT on March 1 2002, the ASAR system onboard the ENVISAT can image Earth's surface targets with selected polarimetric signals, HH+VV, HH+VH, and VV+HV. In 2004, Canadian Space Agency will launch RADARSAT-II, which is C-band, fully polarimetric HH+VV+VH+HV. Almost same time, the NASDA of Japan will launch ALOS (Advanced land Observation Satellite) which will carry L-band PALSAR system, which is again fully polarimetric. This means that we will have at least three fully polarimetric space-borne SAR system fur civilian operation in less than one year. Are we then ready for this new all weather Earth Observation technology\ulcorner Actual imaging process of a fully polarimetric SAR system is not easy to explain. But, most Earth system scientists, including geologists, are familiar with polarization microscopes and other polarization effects in nature. The spatial resolution of the new generation of SAR systems have also been steadily increased, almost to the limit of highest optical resolution. In this talk some new applications how they are used for Earth system observation purpose.
Kang, Yooseong;Park, Jong Hoon;Oh, Hayoung;Lee, Se Uk
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1571-1576
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2022
This study aims to analyze the interest of modern people in non-face-to-face medical counseling in the medical industrys. Big data was collected on two social platforms, 지식인, a platform that allows experts to receive medical counseling, and YouTube. In addition to the top five keywords of telephone counseling, "internal medicine", "general medicine", "department of neurology", "department of mental health", and "pediatrics", a data set was built from each platform with a total of eight search terms: "specialist", "medical counseling", and "health information". Afterwards, pre-processing processes such as morpheme classification, disease extraction, and normalization were performed based on the crawled data. Data was visualized with word clouds, broken line graphs, quarterly graphs, and bar graphs by disease frequency based on word frequency. An emotional classification model was constructed only for YouTube data, and the performance of GRU and BERT-based models was compared.
Kim, Changgon;Ji, Tae-geun;Ahn, Hojae;Yang, Mingyeong;Lee, Sumin;Kim, Taeeun;Pak, Soojong;Konidaris, Nicholas P.;Drory, Niv;Froning, Cynthia S.;Hebert, Anthony;Bilgi, Pavan;Blanc, Guillermo A.;Lanz, Alicia E.;Hull, Charles L;Kollmeier, Juna A.;Ramirez, Solange;Wachter, Stefanie;Kreckel, Kathryn;Pellegrini, Eric;Almeida, Andr'es;Case, Scott;Zhelem, Ross;Feger, Tobias;Lawrence, Jon;Lesser, Michael;Herbst, Tom;Sanchez-Gallego, Jose;Bershady, Matthew A;Chattopadhyay, Sabyasachi;Hauser, Andrew;Smith, Michael;Wolf, Marsha J;Yan, Renbin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.46
no.1
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pp.39.1-39.1
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2021
The Local Volume Mapper(LVM) project in the fifth iteration of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS-V) will produce large integral-field spectroscopic survey data to understand the physical conditions of the interstellar medium in the Milky Way, the Magellanic Clouds, and other local-volume galaxies. We are developing the LVM Instrument control software. The architecture design of the software follows a hierarchical structure in which the high-level software packages interact with the low-level and mid-level software and hardware components. We adopt the spiral software development model in which the software evolves by iteration of sequential processes, i.e., software requirement analysis, design, code generation, and testing. This spiral model ensures that even after being commissioned, the software can be revised according to new operational requirements. We designed the software by using the Unified Modeling Language, which can visualize functional interactions in structure diagrams. We plan to use the SDSS software framework CLU for the interaction between components, based on the RabbitMQ that implemented the Advanced Message Queuing Protocol (AMQP).
Dust polarization depends on the physical and mechanical properties of dust, as well as the properties of local environments. To understand how dust polarization varies with grain mechanical properties and the local environment, in this paper, we model the wavelength-dependence polarization of starlight and polarized dust emission by aligned grains by simultaneously taking into account grain alignment and rotational disruption by radiative torques (RATs). We explore a wide range of the local radiation field and grain mechanical properties characterized by tensile strength. We find that the maximum polarization and the peak wavelength shift to shorter wavelengths as the radiation strength U increases due to the enhanced alignment of small grains. Grain rotational disruption by RATs tends to decrease the optical-near infrared polarization but increases the ultraviolet polarization of starlight due to the conversion of large grains into smaller ones. In particular, we find that the submillimeter (submm) polarization degree at 850㎛(P850) does not increase monotonically with the radiation strength or grain temperature (Td), but it depends on the tensile strength of grain materials. Our physical model of dust polarization can be tested with observations toward star-forming regions or molecular clouds irradiated by a nearby star, which have higher radiation intensity than the average interstellar radiation field. Finally, we compare our predictions of the P850-Td relationship with Planck data and find that the observed decrease of P850 with Td can be explained when grain disruption by RATs is accounted for, suggesting that interstellar grains unlikely to have a compact structure but perhaps a composite one. The variation of the submm polarization with U (or Td)can provide a valuable constraint on the internal structures of cosmic dust
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