In this paper, an Embedded solution for fast navigation and precise positioning of mobile robots by floor features is introduced. Most of navigation systems tend to require high-performance computing unit and high quality sensor data. They can produce high accuracy navigation systems but have limited application due to their high cost. The introduced navigation system is designed to be a low cost solution for a wide range of applications such as toys, mobile service robots and education. The key design idea of the system is a simple localization approach using line features of the floor and delayed localization strategy using topological map. It differs from typical navigation approaches which usually use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique with high latency localization. This navigation system is implemented on single board Raspberry Pi B+ computer which has 1.4 GHz processor and Redone mobile robot which has maximum speed of 1.1 m/s.
For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.
As shared electric kick scooters spread to cities worldwide as a result of the proliferation of personal mobility, they have emerged as a significant social issue, impacting pedestrian and user safety, as well as urban aesthetics. In this study, we propose solutions to the unique problems associated with shared electric kick scooters, such as illegal parking, charging, and redistribution. Furthermore, we present research on supplementary services utilizing electric kick scooters in urban areas to enhance citizen safety and user satisfaction through the development of an autonomous electric kick scooter system structure and operational strategies. We suggest a low-cost autonomous electric kick scooter structure and propose AI processing, sensor fusion, and system operation methods to add autonomous capabilities to affordable electric kick scooters. Additionally, we propose operational systems and related technologies for offering various supplementary services.
도로건설은 생물서식지를 단절시키고 고립시키는 등 생태환경 훼손이 우려되고 있으며, 도로건설에 따른 환경영향을 최소화하고 생물서식환경을 보존하기 위한 종합적인 평가기법의 개발 및 적용에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자연생태계의 자연성뿐만 아니라 동물이 서식하는 생태계의 기능을 고려한 보전가치평가기법을 적용하여 이를 도면화 할 수 있는 서식처평가지도를 개발하고자 하였다. 서식처보전가치평가에 적용한 평가 항목은 크게 자연성, 희귀성, 기능성 항목의 3가지 항목으로 선정하였으며 이에 따른 세부평가항목을 구성하였다. GIS를 이용하여 평가기준에 따라 중요도에 대한 수치지도를 작성하였다. 연구결과 나타난 수치지도는 단순히 동물과 식물의 종 조성이나 분포에만 한정된 것이 아니라 서식처 보전을 위한 종합적인 생태계 평가기법이 가능함을 보여주었고, 이를 통하여 생태계 파괴 및 생물 서식처 단절을 최소화 한 환경친화적인 도로건설에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
철도사업을 추진함에 있어, 지금까지 대부분의 사업은 노선과 선형계획은 엔지니어가 현장 사전조사 결과 및 지형도 등을 이용하여 한정된 수의 대안을 설정하여 분석하는 방식으로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용한 지능형 철도선형계획 프로그램(ei-Rail)을 개발하여, 가능한 모든 대안에 대하여 선형요소 및 공사비에 대한 평가를 가능하게 하였다. 그리고 기존에 계획된 노선에 대한 비교 평가를 통하여 기존 대안보다 사업비를 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 이에 소요되는 비용과 시간도 단축할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 국내외 철도사업 계획 수립에 소요되는 비용과 시간, 그리고 전체 사업비 절감을 가능케 함으로써 철도분야 발전에 도움이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
In literature, several strong designated verifier signature (SDVS) schemes have been devised using elliptic curve bilinear pairing and map-topoint (MTP) hash function. The bilinear pairing requires a super-singular elliptic curve group having large number of elements and the relative computation cost of it is approximately two to three times higher than that of elliptic curve point multiplication, which indicates that bilinear pairing is an expensive operation. Moreover, the MTP function, which maps a user identity into an elliptic curve point, is more expensive than an elliptic curve scalar point multiplication. Hence, the SDVS schemes from bilinear pairing and MTP hash function are not efficient in real environments. Thus, a cost-efficient SDVS scheme using elliptic curve cryptography with pairingfree operation is proposed in this paper that instead of MTP hash function uses a general cryptographic hash function. The security analysis shows that our scheme is secure in the random oracle model with the hardness assumption of CDH problem. In addition, the formal security validation of the proposed scheme is done using AVISPA tool (Automated Validation of Internet Security Protocols and Applications) that demonstrated that our scheme is unforgeable against passive and active attacks. Our scheme also satisfies the different properties of an SDVS scheme including strongness, source hiding, non-transferability and unforgeability. The comparison of our scheme with others are given, which shows that it outperforms in terms of security, computation cost and bandwidth requirement.
본 논문에서는 화물운송체계에 GIS/GPS 기반의 AVL을 적용하기 위한 핵심요소기술을 검토하고, 시스템 구성대안을 설정하였다. 또한 시스템 구성대안들을 Life-Cycle Cost 분석을 통하여 평가하였다. 기본가정 및 비용단가에 의한 분석결과 개별차량의 무선통신비용의 부담이 노변통신시설의 유지보수 비용에 비해 전체 LCCE에 큰 영향을 미치는 것으로 나타나 무선통신대안이 상대적으로 고비용의 시스템 구성안인 것으로 분석되었다. 그러나 여러 가지 요인에 따른 민감도 분석결과 노변시설의 설치간격, 무선통신비용단가의 하락 등을 가정할 경우 무선통신대안이 운영측면의 경제성을 갖는 것으로 분석되었다. 무선통신대안과 노변통신대안 모두 각각의 장단점을 갖고 있으므로 지역적 특성 내지는 교통시설의 특성에 따라 혼합적용하는 방안이 검토되어야 한다. 본 연구는 GIS/GPS-AVL의 화물운송체계 적용시 시스템구성요소 및 구축방향을 결정하는데 도움을 줄 것이다.
This paper presents a solution of the 'Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge' hosted by Google. Doodles are drawings comprised of concrete representational meaning or abstract lines creatively expressed by individuals. In this challenge, a doodle is presented as a sequence of sketches. From the view of at the sketch level, to learn the pattern of strokes representing a doodle, we propose a sequential model stacked with multiple convolution layers and Long Short-Term Memory (LSTM) cells following the attention mechanism [15]. From the view at the image level, we use multiple models pre-trained on ImageNet to recognize the doodle. Finally, an ensemble and a post-processing method using the minimum cost flow algorithm are introduced to combine multiple models in achieving better results. In this challenge, our solutions garnered 11th place among 1,316 teams. Our performance was 0.95037 MAP@3, only 0.4% lower than the winner. It demonstrates that our method is very competitive. The source code for this competition is published at: https://github.com/ngxbac/Kaggle-QuickDraw.
1996년부터 3단계 국가GIS 5개년 계획이 시행되고 있는 현재까지 지리정보기술은 다양한 분야에 활용되고 있으나, 그 기술의 근간이 되는 지리공간자료의 최신성과 정확성을 확보할 수 있는 체계를 갖추지 못하고 있다. 지리공간자료(수치지형도, 수치주제도)와 관련된 업무는 지형지물의 변화 발생에서 부터 자료수집, DB 구축, 유통, 공유 등 모두가 개별적으로 이루어지고 있다. 이와 같은 개별구조를 하나의 흐름으로 연계하여 효율적이고 체계적인 업무처리가 이루어질 수 있도록 일관성 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 대구광역시를 사례로 지리공간자료의 경제적 갱신과 교환 방안을 제시하고, 기존의 업무수행 절차와 비교하여 비용편익분석을 실시하였으며, 그 결과를 이용하여 모형을 개발하였다.
본 연구는 비도시지역 디지털 지리정보구축 추진을 위한 중장기 기본계획안에 대한 연구를 수행하여 도출된 제도적 기반 확립을 통해, 비도시지역을 중심으로 한 디지털 지리정보구축을 토대로 전국토가 세계화 개방화 정보화 시대에 대응할 수 있도록 기초자치단체의 정보화를 강화하고자 하는데 그 목적이 있다. 중장기 계획안은 1/1,000 수치지도와 영상지도, 수치표고모형을 동시에 제작함으로써 1단계에서 디지털 지리정보 구축 및 유지관리 조직 구성, 비도시지역 공간정보인프라 구축, 관련법규 정비 및 지역협의회 구성의 기반정보를 구축하고, 2단계에서는 디지털 지리정보 구축확산, 지리정보유통 활성화, 공간데이터웨어하우스 구축, 도시계획종합관리시스템 구축 및 3차원공간정보시스템 구축의 정보화 확산 및 3단계에서는 지리정보 현행화 및 유지관리, 부가가치정보 생산, 행정업무의 고도화 및 대민서비스 극대화를 통한 정보 고도화를 실현함으로써 시군구/시도/중앙정부의 통합지리정보의 기반이 되는 지리정보를 구축 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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