Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.4
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pp.1-9
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2023
In this paper, we propose a method to recognize the braille blocks for embedded devices in real time through deep learning. First, a deep learning model for braille block recognition is trained on a high-performance computer, and the learning model is applied to a lightweight tool to apply to an embedded device. To recognize the walking information of the braille block, an algorithm is used to determine the path using the distance from the braille block in the image. After detecting braille blocks, bollards, and crosswalks through the YOLOv8 model in the video captured by the embedded device, the walking information is recognized through the braille block path discrimination algorithm. We apply the model lightweight tool to YOLOv8 to detect braille blocks in real time. The precision of YOLOv8 model weights is lowered from the existing 32 bits to 8 bits, and the model is optimized by applying the TensorRT optimization engine. As the result of comparing the lightweight model through the proposed method with the existing model, the path recognition accuracy is 99.05%, which is almost the same as the existing model, but the recognition speed is reduced by 59% compared to the existing model, processing about 15 frames per second.
In the computing environment with heterogeneous resources, a job scheduling model is necessary for effective resource utilization and high-speed data processing. And, the job scheduling model has to cope with a dynamic change in the condition of resources. There have been lots of researches on resource estimation methods and heuristic algorithms about how to distribute and allocate jobs to heterogeneous resources. But, existing researches have a weakness for system compatibility and scalability because they do not support the standard language. Also, they are impossible to process jobs effectively and deal with a variety of computing situations in which the condition of resources is dynamically changed in real-time. In order to solve the problems of existing researches, this paper proposes a semantic computing-based dynamic job scheduling model that defines various knowledge-based rules for job scheduling methods adaptable to changes in resource condition and allocate a job to the best suited resource through inference. This paper also constructs a resource ontology to manage information about heterogeneous resources without difficulty as using the OWL, the standard ontology language established by W3C. Experimental results shows that the proposed scheduling model outperforms existing scheduling models, in terms of throughput, job loss, and turn around time.
Kim, Jung-Soo;Sung, Bo-Kyung;Koo, Kwang-Hyo;Ko, Il-Ju
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.9
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pp.95-104
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2009
This paper proposes the noise robust algorithm to detect the starting point of music. Detection of starting point of music is necessary to solve computational-waste problem and retrieval-comparison problem with inconsistent input data in music content based retrieval system. In particular, such detection is even more necessary in time sequential retrieval method that compares data in the sequential order of time in contents based music retrieval system. Whereas it has the long point that the retrieval is fast since it executes simple comparison in the order of time, time sequential retrieval method has the short point that data starting time to be compared should be the same. However, digitalized music cannot guarantee the equity of starting time by bit rate conversion. Therefore, this paper ensured that recognition rate shall not decrease even while executing high speed retrieval by applying time sequential retrieval method through detection of music starting point in the pre-processing stage of retrieval. Starting point detection used minimum wave model that can detect effective sound, and for strength against noise, the noises existing in mute sound were swapped. The proposed algorithm was confirmed to produce about 38% more excellent performance than the results to which starting point detection was not applied, and was verified for the strength against noise.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2D
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pp.311-318
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2009
Interactive terrain visualization is an important research area with applications in GIS, games, virtual reality, scientific visualization and flight simulators, besides having military use. This is a complex and challenging problem considering that some applications require precise visualizations of huge data sets at real-time rates. In general, the size of data sets makes rendering at real-time difficult since the terrain data cannot fit entirely in memory. In this paper, we suggest the effective Real-time LOD(level-of-detail) algorithm for displaying the huge terrain data and processing mass geometry. We used a hierarchy structure with $4{\times}4$ and $2{\times}2$ tiles for real-time rendering of mass volume DEM which acquired from Digital map, LiDAR, DTM and DSM. Moreover, texture mapping is performed to visualize realistically while displaying height data of normalized Giga Byte level with user oriented terrain information and creating hill shade map using height data to hierarchy tile structure of file type. Large volume of terrain data was transformed to LOD data for real time visualization. This paper show the new LOD algorithm for seamless visualization, high quality, minimize the data loss and maximize the frame speed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.3
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pp.1-16
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2024
In the present highway design guidelines suggest that the capacity of one-lane hi-pass lanes is 2,000 veh/h for mainline toll plaza and 1,700 veh/h for interchange toll plaza. However, in a study conducted in early 2010, capacity of the mainline toll plaza was presented with 1,476 veh/h/ln to 1,665 veh/h/ln, and capacity of the interchange toll plaza was presented as 1,443 veh/h/ln. Accordingly, this study examined the feasibility of the capacity of the currently proposed highway one-lane hi-pass lane. Based on the 2021 individual vehicle passing data collected from the one-lane hi-pass gantry, the speed-traffic volume relationship graph and headway were used to calculate and compare capacity. In addition, the bootstrapping technique was introduced to utilize the headway and new processing methods for collected data were reviewed. As a result of the analysis, the one-lane hi-pass capacity could be estimated at 1,700 veh/h/ln for the interchange toll plaza, and at least 1,700 veh/h/ln for the mainline toll plaza. In addition, by using the bootstrap technique when using headway data, it was possible to present an estimated capacity similar to the observed capacity.
Sang-Yeup Jin;Heung-Bae Choi;Myeong-Soo Han;Hyo-tae Lee;Young-Tae Son
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.30
no.2
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pp.147-156
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2024
The sustainable management and enhancement of marine resources are becoming increasingly important issues worldwide. This study was conducted in response to these challenges, focusing on the development and performance comparison of fish detection and classification models as part of a deep learning-based technique for assessing the effectiveness of marine resource enhancement projects initiated by the Korea Fisheries Resources Agency. The aim was to select the optimal model by training various sizes of YOLOv8-Seg models on a fish image dataset and comparing each performance metric. The dataset used for model construction consisted of 36,749 images and label files of 12 different species of fish, with data diversity enhanced through the application of augmentation techniques during training. When training and validating five different YOLOv8-Seg models under identical conditions, the medium-sized YOLOv8m-Seg model showed high learning efficiency and excellent detection and classification performance, with the shortest training time of 13 h and 12 min, an of 0.933, and an inference speed of 9.6 ms. Considering the balance between each performance metric, this was deemed the most efficient model for meeting real-time processing requirements. The use of such real-time fish detection and classification models could enable effective surveys of marine resource enhancement projects, suggesting the need for ongoing performance improvements and further research.
Extrusion cooking treatment was compared with autoclaving/cooling treatment for formation of enzyme resistant starch of high amylose corn starch (HACS). Effects of barrel temperature $(100^{\circ}C,\;120^{\circ}C,\;140^{\circ}C)$ and feed moisture content (25%, 35%, 45%) on extrusion processing in a co-rotating twin-screw extruder under fixed screw speed (100 rpm) were investigated by measuring enzyme resistant starch (RS) yield. RS yield were estimated by in-vitro pancreatin digestion method and enzymatic-gravimetric method using termamyl. Barrel temperature and yield of RS were negatively correlated and feed moisture content and yield of RS was positively correlated as determined by in-vitro pancreatin method. The highest yield (38.4%) of RS was obtained from HACS extrudate processed at the barrel temperature of $100^{\circ}C$ and the feed moisture content of 45%, while the yield of RS by 5 times of autoclaving/cooling was 25%. The yield of RS by in vitro pancreatin digestion method was 20.7% with high amylose corn starch and 8.2% with ordinary corn starch (CS), respectively, under the same extrusion condition (barrel temperature $120^{\circ}C$, feed moisture content 35%). At the same condition, the yields of RS by enzyme-gravimetric method were 14.6% with HACS and 6.8% with CS, respectively. The yield of RS increased during the storage at $4^{\circ}C$ for 4 weeks and the highest yield (60%) was obtained by the storage of HACS extrudates extruded at $100^{\circ}C$ and 45% feed moisture content.
Jieun Kwak;Seon-Min Oh;You-Geun Oh;Yu-Chan Choi;Hyun-Jin Park;Suk-Bo Song;Jeong-Heui Lee;Jeom-Sig Lee
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.68
no.3
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pp.167-174
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2023
This study investigated the microstructure and water absorption characteristics of the Korean adzuki bean (Vigna angularis L.) cultivar under accelerated storage. The germination rate, acid value, redness (a*), and yellowness (b*) values showed no significant differences after three months of storage compared to pre-storage under low temperatures (4℃). However, a statistically significant difference was observed under accelerated high temperatures (45℃). In particular, after storage for three months, the germination rate and acid value were 0% and 33.63 mg KOH/100g, respectively, under accelerated high temperatures. After storage for three months, the holes, hilum damage, and spaces between the seed coat and cotyledon shortened the time and speed of water absorption under accelerated high temperatures compared to that under low temperatures. Conversely, further research is required to investigate the reason for the low rate of parallel water absorption.
With the transition of archaeological recording method's transition from analog to digital, the 3D scanning technology has been actively adopted within the field. Research on the digital archaeological digital data gathered from 3D scanning and photogrammetry is continuously being conducted. However, due to cost and manpower issues, most buried cultural heritage organizations are hesitating to adopt such digital technology. This paper aims to present a digital recording method of relics utilizing open-source software and photogrammetry technology, which is believed to be the most efficient method among 3D scanning methods. The digital recording process of relics consists of three stages: acquiring a 3D model, creating a joining map with the edited 3D model, and creating an digital drawing. In order to enhance the accessibility, this method only utilizes open-source software throughout the entire process. The results of this study confirms that in terms of quantitative evaluation, the deviation of numerical measurement between the actual artifact and the 3D model was minimal. In addition, the results of quantitative quality analysis from the open-source software and the commercial software showed high similarity. However, the data processing time was overwhelmingly fast for commercial software, which is believed to be a result of high computational speed from the improved algorithm. In qualitative evaluation, some differences in mesh and texture quality occurred. In the 3D model generated by opensource software, following problems occurred: noise on the mesh surface, harsh surface of the mesh, and difficulty in confirming the production marks of relics and the expression of patterns. However, some of the open source software did generate the quality comparable to that of commercial software in quantitative and qualitative evaluations. Open-source software for editing 3D models was able to not only post-process, match, and merge the 3D model, but also scale adjustment, join surface production, and render image necessary for the actual measurement of relics. The final completed drawing was tracked by the CAD program, which is also an open-source software. In archaeological research, photogrammetry is very applicable to various processes, including excavation, writing reports, and research on numerical data from 3D models. With the breakthrough development of computer vision, the types of open-source software have been diversified and the performance has significantly improved. With the high accessibility to such digital technology, the acquisition of 3D model data in archaeology will be used as basic data for preservation and active research of cultural heritage.
Digital hearing aids offer many advantages over conventional analog hearing aids. With the advent of high speed digital signal processing chips, new digital techniques have been introduced to digital hearing aids. In addition, the evaluation of new ideas in hearing aids is necessarily accompanied by intensive subject-based clinical tests which requires much time and cost. In this paper, we present an objective method to evaluate and predict the performance of hearing aid systems without the help of such subject-based tests. In the hearing impairment simulation(HIS) algorithm, a sensorineural hearing impairment medel is established from auditory test data of the impaired subject being simulated. Also, the nonlinear behavior of the loudness recruitment is defined using hearing loss functions generated from the measurements. To transform the natural input sound into the impaired one, a frequency sampling filter is designed. The filter is continuously refreshed with the level-dependent frequency response function provided by the impairment model. To assess the performance, the HIS algorithm was implemented in real-time using a floating-point DSP. Signals processed with the real-time system were presented to normal subjects and their auditory data modified by the system was measured. The sensorineural hearing impairment was simulated and tested. The threshold of hearing and the speech discrimination tests exhibited the efficiency of the system in its use for the hearing impairment simulation. Using the HIS system we evaluated three typical hearing aid algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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