A robust and reliable path recognition system is one necessary component for the autonomous navigation of a mobile robot to help determining its current position in its navigation map. This paper describes a computer visual path-recognition system using on-board video camera as vision-based driving assistance for an autonomous navigation mobile robot. The common problem for a visual system is that its reliability was often influenced by different lighting conditions. Here, two different image processing methods for the path detection were developed to reduce the effect of the luminance: one is based on the RGB color model and features of the path, another is based on the HSV color model in the absence of luminance.
The issue of increasing the number of physicians is emerging. Because the physician workforce is a critical component of the health care system, and substantial costs are involved in training personnel, a cautious approach is required. The demand to increase the number of physicians is based on the contention that there are difficulties in accessing essential health services and the need to prepare for future demands such as fostering physician-scientists. However, simply increasing the number of physicians is not an appropriate approach to address these demands, especially considering that the effects of such an increase will appear 10 years later. Moreover, it is concerned that the current argument for increasing the physician workforce is intertwined with political interests. When considering the impact on the health care system, decisions regarding the expansion of the physician workforce should be based on evidence. Additionally, rather than temporarily responding to social issues, it is expected that a governance system will be established to continuously discuss and decide on fostering medical personnel.
Visual communication is widely used and enhanced in modern society, where there is an increasing demand for spirituality. Museum robots are one of many service robots that can replace humans to provide services such as display, interpretation and dialogue. For the improvement of museum guide robots, the paper proposes a human-robot interaction system based on visual communication skills. The system is based on a deep neural mesh structure and utilizes theoretical analysis of computer vision to introduce a Tiny+CBAM mesh structure in the gesture recognition component. This combines basic gestures and gesture states to design and evaluate gesture actions. The test results indicated that the improved Tiny+CBAM mesh structure could enhance the mean average precision value by 13.56% while maintaining a loss of less than 3 frames per second during static basic gesture recognition. After testing the system's dynamic gesture performance, it was found to be over 95% accurate for all items except double click. Additionally, it was 100% accurate for the action displayed on the current page.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.7
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pp.60-69
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1996
To retrieve complex data such as images in multimedia information, we need the content-based retrieval methods based on the visual properties rather than keywords. In this paper, a contrent-based image retrieval system is desinged and implemented to retrieve images using the features of images such as colors, lines and intensity vetor features when a visual query inputs. The contents for image retrievals are the color features extracted from the color component of 16 blocks of the image, th eline features extracted form 4 lines in the image and the shape features extracted from the intensity vectors of the 16 blocks. We can either use a whole image or a sketch image for query. As the experimental results demonstrate the precision 91% the recall 33% and the average rank 3.1 the retrieval performance is found to be high. The experimental results indicate that the retrieval using the weighted features have led to substantial improvement in the percision and performance of system.
Large offshore wind farms have actively been developed in order to meet the needs for wind energy since the land-based wind farms have almost been fully developed especially in Europe. The key problem for the construction of offshore wind farms may be on the high cost of energy compared to land-based ones. NREL (National Renewable Energy Laboratory) has developed a spreadsheet-based tool to estimate the cost of wind-generated electricity from both land-based and offshore wind turbines. Component formulas for various kinds and scales of wind turbines were made using available field data. In this paper, this NREL estimation model is introduced and applied to the offshore wind turbines now under designing or in production in Korea, and the result is discussed.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.3
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pp.265-274
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2022
This paper proposes a machine learning-based screening algorithm to build the retired battery pack of the energy storage system. The proposed algorithm creates the dataset of various performance parameters of the retired battery, and this dataset is preprocessed through a principal component analysis to reduce the overfitting problem. The retried batteries with a large deviation are excluded in the dataset through a density-based spatial clustering of applications with noise, and the K-means clustering method is formulated to select the group of the retired batteries to satisfy the deviation requirement conditions. The performance of the proposed algorithm is verified based on NASA and Oxford datasets.
Adenoviruses are the most commonly used gene-delivery vectors due to the efficiency of their in vivo gene transfer. Since 1993, about 300 protocols using an adenoviral vector have been performed, although they have yet to be proven effective in clinical trials. The adenovirus-based vector has been continuously improved by modification of the adenoviral genome and capsid, and novel adenovirus-delivery systems, such as the carrier-cell delivery system, have been recently proposed. Adenovirus-based cancer gene therapy is fast becoming one component of a multi-modality treatment approach to advanced cancer, along with surgery, radiotherapy, and chemotherapy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.232-234
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2002
EEG-based brain computer interface (BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. The classification of EEG data is an important task in EEG-based BCI. In this paper we present methods which jointly employ principal component analysis (PCA) and linear dynamical system (LDS) modeling for the task of EEG classification. Experimental study for the classification of EEG data during imagination of a left or right hand movement confirms the validity of our proposed methods.
Myung Sung Kim; Sung Jin Lee;Young Min Kim;Na Hyun Yi
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.20
no.spc1
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pp.65-75
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2024
As the demand for logistics services increases rapidly in modern society, the existing freight delivery system through road transportation is caused various problems such as traffic congestion and greenhouse gas emissions. To solve that, the development of an 'underground logistics tunnel-based cargo transportation system' is currently being considered in Korea. In order to build a new concept stable and safe logistics system, derive system design requirements and functional specifications, and reflect them at the development of target system. In this study, to make foundation for development of an "underground logistics tunnel-based cargo transportation system," define system components through analysis from a hierarchical perspective, and the functions of each component were analyzed and defined. We identified what interfaces the components have at each stage of the operating process. Lastly, we defined a detailed operation scenario based on the previously derived results, deriving target system functional requirements.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.1
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pp.89-100
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2006
Recently the dramatical development of domestic spatial information technology and the successful construction of Korea NGIS(Nation Geographic Information System) have been the foundation of the scientific national territory utilization and management. However, there still exists the original problems to construct the thematic maps for supporting the various administrative services because administrative officials tend to depend on paper maps and inventories to generate spatial information, process, upgrade and manage. In this situation, there is a greater need to develop GIS system for the effective construction of various thematic maps. In this study, the satellite image based high accurate e-thematic construction and management system was developed to support the forest administrative service such as generating user based forest thematic maps, modifying them, analyzing and outputting through GIS, GPS and satellite images. For the case study, the previous forest paper map of Jeju Island was converted in format of raster and vector data using satellite images to maintain more exact location information so that this system helps to manage domestic spatial information scientifically and effectively within shorter time then support the standard for domestic spatial information. Moreover, this system plays the role of DSS(Decision Supporting System) for forest administrative affairs by integrating the attribute data, managing the GPS data and linking the multimedia data. For this, the additional main objective of this study was acquired powerful GIS component, which is called as e-mapping component, so that it could be regarded as enabling interoperability and reusability within this application. For the future works, the essential element idea and technology in this study could be applied very usefully to other official works such as constructing thematic maps and supporting the desired affairs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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