This study proposes a method to overcome the limited detection range of short-baseline stereo cameras (SBSCs). The proposed method includes two steps: (1) predicting an unscaled initial depth using monocular depth estimation (MDE) and (2) adjusting the unscaled initial depth by a scale factor. The scale factor is computed by triangulating the sparse visual keypoints extracted from the left and right images of the SBSC. The proposed method allows the use of any pre-trained MDE model without the need for additional training or data collection, making it efficient even when considering the computational constraints of small platforms. Using an open dataset, the performance of the proposed method was demonstrated by comparing it with other conventional stereo-based depth estimation methods.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.80-87
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2024
The Manchu language holds historical significance, but a complete dataset of Manchu script letters for training optical character recognition machine-learning models is currently unavailable. Therefore, this paper describes the process of creating a robust dataset of extracted Manchu script letters. Rather than performing automatic letter segmentation based on whitespace or the thickness of the central word stem, an image of the Manchu script was manually inspected, and one copy of the desired letter was selected as a region of interest. This selected region of interest was used as a template to match all other occurrences of the same letter within the Manchu script image. Although the dataset in this study contained only 4,000 images of five Manchu script letters, these letters were collected from twenty-eight writing styles. A full dataset of Manchu letters is expected to be obtained through this process. The collected dataset was normalized and trained using a simple convolutional neural network to verify its effectiveness.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2137-2156
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2024
Customer reviews are the second-most reliable source of information, followed by family and friend referrals. However, there are many existing customer reviews. Some online shopping platforms address this issue by ranking customer reviews according to their usefulness. However, we propose an alternative method to rank customer reviews, given that this system is easily manipulable. This study aims to create a ranking model for reviews based on their usefulness by combining product and seller service aspects from customer reviews. This methodology consists of six primary steps: data collection and preprocessing, aspect extraction and sentiment analysis, followed by constructing a regression model using random forest regression, and the review ranking process. The results demonstrate that the ranking model with service considerations outperformed the model without service considerations. This demonstrates the model's superiority in the three tests, which include a comparison of the regression results, the aggregate helpfulness ratio, and the matching score.
미생물 연구에서 대량의 마이크로바이옴 데이터를 효율적으로 얻는 기술이 발전해왔지만, 마이크로바이옴 빅 데이터를 적절하게 분석하는 도구는 여전히 부족하다. 또한 빈약한 데이터베이스를 사용하여 미생물 군집을 분석하면 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 대량의 미생물 데이터베이스 분석을 위한 적절한 방법을 설계하고자 하였다. 박테리아는 개인의 손끝과 개인 소지품(휴대 전화 및 랩탑 키보드)에서 수집되었다. 박테리아로부터 게놈 DNA를 추출하고 16S rRNA 유전자를 표적으로 하여 차세대 시퀀싱을 실시하였다. 손끝과 개인 소지품 간의 박테리아 매칭 비율의 정확성은 공식과 함께 환경 및 인간관련 데이터베이스를 사용하여 확인하였다. 적절한 분석을 설계하기 위해 다음 세가지 범주를 기준으로: 정성적 분석과 정량적 분석 비교, 성별에 관계없이 모든 참여자뿐만 아니라 동일 성별 참여자 내 비교, 환경(eDB) 및 인간 관련 데이터 베이스(hDB)를 이용하여 샘플간 비교하였다. 결과는 정성적 분석과 동일 성별 참가자 내에서의 비교 및 hDB의 사용이 비교적 정확한 결과를 제공하였다. 우리의 연구는 인간 유래 미생물을 사용하여 대량의 미생물학적 데이터를 포함하는 연구를 수행할 때 정확한 결과를 얻을 수 있는 분석 방법을 제공한다.
본 논문에서는 지능형 무인 운송 시스템의 위치 인식 문제를 풀기 위한 방법으로, 실외 환경에서 보이는 건물 혹은 건물 입구의 상대적 위치와 자세 추정이 가능한 파티클 필터 기반 3 차원 물체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 파티클 필터에 기반한 인식 시스템은 다양한 인식 증거들을 연속 영상에서 융합 및 모델 매칭을 함으로써 강인한 3 차원 물체 인식 및 자세 추정이 가능하다. 제안하는 방법은, 적합한 인식 증거들을 수집/선택하고, 다양한 인식 증거들로 부터 나타나는 인식 대상의 자세를 3 차원 공간상의 확률적인 파티클로 표현하며, 파티클 필터링을 통하여 연속 영상 상의 다양한 인식 증거들을 융합하는 것을 특징으로 한다. 스테레오 카메라를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 방법이 실외 건물의 기하학적 특정을 인식 증거로 활용한 효율적인 3 차원 인식 및 자세 추정을 수행하는 것은 보여준다.
오늘날의 네트워크는 다양한 애플리케이션이 수행되고 있는 많은 수의 서버와 라우터들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 에이전트와 방화벽 에이전트가 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해서 서로 연동할 수 있는 구조를 디자인하고 구축하였다. 계약망 프로토콜은 분산 시스템과 같은 이기종의 컴퓨터 시스템의 효과적인 연동을 위한 방법으로서 여러 에이전트들이 모여 서로 협력하며 하나의 문제를 해결하게 된다. 계약망 프로토콜 내의 커멘드 콘솔은 매니저로서 침입 탐지를 수행하는 계약자들을 수행시키거나 제어하는 역할을 수행한다. 지식 기반의 네트워크 보안 모델링을 위해서 각 모델은 계층적으로 잘 구성된 DEVS (Discrete Event system Specification)에 의해서 구성하려다. 본 논문에서는 계약망 프로토콜에 의해서 운용되는 지식 기반의 침입 탐지 에이전트의 추론 주기를 향상시키기 위한 rete 패턴 매칭 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구는 rete 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 계약망 프로토롤의 성능과 특성을 평가해 본다.
위키피디아의 백과사전에서 보여주는 바와 같이 주요한 용어에 대한 링크를 통한 태깅은 문서의 가독성을 크게 향상시킨다. 웹 2.0에서도 사회적 태깅(Social Tagging)의 중요성이 부각되고 있으며 시멘틱웹의 태그클라우드(Tag Cloud) 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 대용량 통제어 사전에 등재된 주요 용어를 대상문서에 태깅하는 방법에 대해 연구결과를 제시한다. 기본적으로 사전에 있는 모든 용어(항목수 N)를 주어진 문서(길이 m)에서의 출현 여부를 문자열탐색을 통해 비교하여 태깅하는 방식은 O(mN)의 계산복잡도를 가진다. 그러나 본 논문에서 제시하는 바와 같이 정보검색을 이용할 경우에는 계산복잡도를 O(mlogN)으로 줄일 수 있었다. 정보검색을 활용하면 단순문자열 탐색에 비해서 평균 17.8배, 빠른 문자열탐색 알고리즘에 비해서도 평균 5.6배 이상 태깅 속도가 향상되었다.
본 논문에서는 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 차분 확률의 분포를 실험적으로 검증한다. 첫 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률과 실험을 통해 구한 확률이 일치하는지를 경량 블록암호 PRESENT의 6라운드에 적용하여 타당함을 보인다. 두 번째로, 마르코프 암호 가정 하에 구한 기대 차분 확률에 통계적으로 근사하지만, 차분 확률의 알려진 분포를 따르지 않는 경우가 있음을 경량 블록암호 GIFT의 4라운드에 적용하여 실험적으로 보인다. 마지막으로 키 스케줄이 표본 추출 모델을 통한 고정키의 차분 확률의 분포에 영향을 미치는지를 분석하기 위해 GIFT의 라운드 키의 XOR 위치와 개수를 바꾸어 얻은 차분 확률들을 제시한다. 이 결과를 통해 표본 추출 가정에 키 스케줄만의 유일한 영향이 아님을 알 수 있다. 통계적 분석을 위한 데이터 수집은 GPGPU 기술을 활용하여 CPU만을 이용한 프로그램에 비해 약 157배 빠르게 수행할 수 있었다.
Objectives: The importance of MSDS is emphasized for communicating hazardous information due to the increase in the types and usage of chemical substances. The purpose of this study is to assess the reliability of MSDS by collecting and examining paint thinners commercially available in South Korea. Methods: Twenty-five paint thinners were purchased at paint stores and the provision of MSDS was checked. Quantitative and qualitative analysis was performed on the chemical constituents of the thinners using GC-MSD and GC-FID. Reliability was evaluated by the MSDS collection rate for the paint thinners and calculating the rate of matching between laboratory analysis results and the contents and composition of chemical constituents given in the MSDS. Results: Unlike a study conducted in 2006, MSDS were provided for all 25 thinners. As a result of qualitative analysis using GC-MSD, 104 chemical substances were detected. The substances with the highest detection rate were identified in the order of toluene, butyl acetate, acetone, xylene, and ethyl benzene. A component matching rate of 41% was found by comparing the differences between the number of substances detected in laboratory testing and the number of substances listed in the MSDS. Benzene, a carcinogen not listed in the MSDS, was detected in two thinners produced by a small company. The detected benzene contents were 0.039 and 0.040%. When benzene is used, it should be strictly handled according to the Industrial Safety and Health Act. However, since it is not listed on the MSDS, it is judged that benzene was not being managed as a carcinogen in the workplaces where it is used. Conclusions: Since the reliability of MSDS, which play an important role in hazard communication, was evaluated to be low, it is necessary to systematically and continuously secure this reliability. In particular, carcinogens should be managed more strictly.
해양쓰레기는 해양생물의 생존, 바닷물 오염, 풍경 등 생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 2차적으로 경제적 손실 및 인간 건강에 악영향을 끼친다. 수중 및 해수면 쓰레기 문제에 대한 연구는 활발히 진행되고 있는 반면 사람의 접근이 어려운 사각지대의 해양쓰레기 해결방안 연구는 더디게 이뤄지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 드론을 활용해 테트라포드와 같은 사각지대에서 해양쓰레기를 탐지 및 추적한다. 또한 탐지된 쓰레기는 드론의 GPS, 고도, 방위 값 등으로 위치 좌표를 계산해서 이를 시각화한다. 본 연구에서 제안하는 드론을 활용한 해양쓰레기 탐지 및 위경도 매칭 방법은 사각지대에서의 해양쓰레기 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 해결책을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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