Amal Al-Shahrani;Amjad Alghamdi;Areej Alqurashi;Raghad Alzahrani;Nuha imam
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.5
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pp.1-10
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2024
Individuals with visual impairments face numerous challenges in their daily lives, with navigating streets and public spaces being particularly daunting. The inability to identify safe crossing locations and assess the feasibility of crossing significantly restricts their mobility and independence. Globally, an estimated 285 million people suffer from visual impairment, with 39 million categorized as blind and 246 million as visually impaired, according to the World Health Organization. In Saudi Arabia alone, there are approximately 159 thousand blind individuals, as per unofficial statistics. The profound impact of visual impairments on daily activities underscores the urgent need for solutions to improve mobility and enhance safety. This study aims to address this pressing issue by leveraging computer vision and deep learning techniques to enhance object detection capabilities. Two models were trained to detect objects: one focused on street crossing obstacles, and the other aimed to search for objects. The first model was trained on a dataset comprising 5283 images of road obstacles and traffic signals, annotated to create a labeled dataset. Subsequently, it was trained using the YOLOv8 and YOLOv5 models, with YOLOv5 achieving a satisfactory accuracy of 84%. The second model was trained on the COCO dataset using YOLOv5, yielding an impressive accuracy of 94%. By improving object detection capabilities through advanced technology, this research seeks to empower individuals with visual impairments, enhancing their mobility, independence, and overall quality of life.
Welding is essential for the manufacture of a range of engineering components which may vary from very large structures such as ships and bridges to very complex structures such as aircraft engines, or miniature components for microelectronic applications. Especially, a domestic situation of the welding automation is still depend on the arc sensing system in comparison to the vision sensing system. Specially, the gap-detecting of workpiece using conventional arc sensor is proposed in this study. As a same principle, a welding current varies with the size of a welding gap. This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current, and ART2 which has the competitive learning network classifies the signal patterns the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns in each case of 1mm, 2mm, 3mm and no welding gap are identified by the artificial neural network.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.3
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pp.311-318
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2018
In accordance with the stipulations of the STCW Convention, simulation training has been enforced in order to develop practical skills so as to prevent accidents by predetermining the risks in special marine environments. Simulation training is a useful way to acquire navigation abilities, and can continuously measure the ability of a trainee by applying an appropriate evaluation. However, the result of training is evaluated by the instructor's subjective judgment without quantitative criteria. Therefore, this study aims to quantitatively evaluate the effectiveness of simulation training. For this purpose, evaluation items were derived by analyzing legal standards, earlier studies, and the current status of MET institutions. The simulations were then performed three times in the same scenarios and analyzed the results. As a result, it has been shown that the objectively analyzed ability to keep the route and to make safe passage with other vessel, as well as subjectively evaluated ability by the apprentice officer has been improved as training progressed. Through the evaluation of simulation training results, it can be derived that simulation education needs supplementation, and can be provided as a basic form of data to quantify the evaluation results of the simulation training in the future.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.5
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pp.339-348
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2017
Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from a camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, the mathematical model based on SPR (Single Photo Resection) is derived for image-based assistant algorithm for vehicle positioning. Simulation test is performed to analyze factors affecting SPR. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/image based positioning algorithm is developed by combining image-based positioning algorithm with existing positioning algorithm. The performance of the integrated algorithm is evaluated by the actual driving test and landmark's position data, which is required to perform SPR, based on simulation. The precision of the horizontal position error is 1.79m in the case of the existing positioning algorithm, and that of the integrated positioning algorithm is 0.12m at the points where SPR is performed. In future research, it is necessary to develop an optimized algorithm based on the actual landmark's position data.
The capitalization of know-how, knowledge management, and the control of the constantly growing information mass has become the new strategic challenge for organizations that aim to capture the entire wealth of knowledge (tacit and explicit). Thus, knowledge mapping is a means of (cognitive) navigation to access the resources of the strategic heritage knowledge of an organization. In this paper, we present a new mapping approach based on the Boolean modeling of critical domain knowledge and on the use of different data sources via the data mining technique in order to improve the process of acquiring knowledge explicitly. To evaluate our approach, we have initiated a process of mapping that is guided by machine learning that is artificially operated in the following two stages: data mining and automatic mapping. Data mining is be initially run from an induction of Boolean case studies (explicit). The mapping rules are then used to automatically improve the Boolean model of the mapping of critical knowledge.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.32
no.4
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pp.303-329
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2001
The purpose of this study was to apply internet technology to school library, and to construct the contents of KISLMC(Korean Internet School Library Media Center). The content of KISLMC was composed of three categories, Cyber library, Supporting the materials for teaching and learning, and Guidance and counseling to the students. To develop the user-oriented interface, interface metaphors such as icons and images were used. Also, sitemap, search engine, index were used to avoid to be lost during the navigation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.601-603
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2001
초고속 인터넷 망의 구축에 따라 정보통신 교육이 활성화에 힘입어 직.간접적으로 응용하기 위한 노력이 지속적으로 진행되어 왔다. 웹 기반 원격강의는 원거리 학습자들의 학습욕구를 자기 주도적인 학습이 되도록 전체적인 수업을 진행하므로 학습과정에서의 질의 응답을 교수자에게 면대면으로 제공하지 못하였다. 따라서 학습자가 요구한 질의 내용을 잘못 이해함에 따라 교수자가 학습과정에서의 피드백 제공을 하지 못함으로써 개인학습의 동기부여가 감소됨에 따라 흥미를 입게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 웹 기반 서비스에 대한 체계적인 분석 및 설계를 위해 네비게이션 모델을 통해 질의 응답을 지원하는 QALT(Question Answer Learning Tool)를 설계 및 구현한다. 원격강의는 웹 상에서 기본적인 컨텐츠를 제시하고 그를 통해 수업이 진행되는 과정에서의 질의 응답의 문제점을 개선하기 위해 일다대(One-To-Many)의 서비스를 제공한다. 또한. 학습자는 교수자가 지정한 교육용 서버를 통해 텍스트 형식이 아닌 강의자료로 쓰인 문서파일에 직접 작성하여 질의 응답을 가능하게 된다. 그로 인해 교수자와 학생간의 질의 응답을 통해 상호작용을 원활하게 할 수 있는 보조학습도구로써의 사용이 증가될 것이다. 또한 서버에서의 폴더 서비스와 메일링 서비스를 통해 실시간 질의 응답이 가능함으로써 학습자는 강의파일에서 그림에 관한 질문에 효과를 볼 수 있고 교수자는 질문 받은 내용의 위치를 시각적으로 쉽게 볼 수 있으므로 빠른 응답이 가능하게 될 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.687-690
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2000
Lately, many studies have been progressed for the protection human's lives and property as holding in check accidents happened by human's carelessness or mistakes. One part of these is the development of an autonomouse vehicle. General control method of vision-based autonomous vehicle system is to determine the navigation direction by analyzing lane images from a camera, and to navigate using proper control algorithm. In this paper, characteristic points are abstracted from lane images using lane recognition algorithm with sobel operator. And then the vehicle is controlled using two proposed auto-steering algorithms. Two steering control algorithms are introduced in this paper. First method is to use the geometric relation of a camera. After transforming from an image coordinate to a vehicle coordinate, a steering angle is calculated using Ackermann angle. Second one is using a neural network algorithm. It doesn't need to use the geometric relation of a camera and is easy to apply a steering algorithm. In addition, It is a nearest algorithm for the driving style of human driver. Proposed controller is a multilayer neural network using Levenberg-Marquardt backpropagation learning algorithm which was estimated much better than other methods, i.e. Conjugate Gradient or Gradient Decent ones.
More than ten years have passed since the sentinel node (SN) concept for gastric cancer surgery was first discussed. Less invasive modified surgical approaches based on the SN concept have already been put into practice for malignant melanoma and breast cancer, however the SN concept is not yet placed in a standard position in gastric cancer surgery even after two multi-institutional prospective clinical trials, the Japan Clinical Oncology Group trial (JCOG0302) and the Japanese Society for Sentinel Node Navigation Surgery (SNNS) trial. What is the problem in the clinical application of the SN concept to gastric cancer surgery? There is no doubt that we need reliable indicator(s) to determine with certainty the absence of metastasis in the lymph nodes in order to avoid unnecessary lymphadenectomy. There are several matters of debate in performing the actual procedure, such as the type of tracer, the site of injection, how to detect and harvest, how to detect metastases of SNs, and learning period. These issues have to be addressed further to establish the most suitable procedure. Novel technologies such as indocyanine green (ICG) fluorescence imaging and one-step nucleic acid amplification (OSNA) may overcome the current difficulties. Once we know what the problems are and how to tackle them, we can pursue the goal.
The Field is a simulated virtual environment specifically designed to assist elementary students learn the basic scientific inquiry skills such as observation, data collection, and generating and verifying hypothesis. Over the last four years, the Field has been used to teach inquiry learning in the context of mathematics and science in an elementary school. During the studies, it was observed that students suffered from problems in navigation, wayfinding, and data collection. First, this papers discusses the problems and the technical aids we have iteratively developed to address these issues. We will then discuss the impact of the technical aids on the student's behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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