본 논문에서는 응급상황 발생 시, 응급 처치가 가능한 주변 사용자에게 알람을 보내 구급대원이 오기 전까지 응급 구조를 원활하게 도와주는 안드로이드 애플리케이션 시스템 구현 결과를 보인다. Google Map API를 이용하여 사용자의 위치를 실시간으로 지도에 표시한다. 그리고 FireBase Cloud Messaging API를 이용하여 애플리케이션 이용자들에게 알람을 보낸다. 또한, WebRTC API를 이용하여 애플리케이션 안에서 음성 및 영상 통화를 할 수 있다. 애플리케이션을 켜지 않아도 위젯을 활용하여 응급상황을 신고할 수 있도록 하여 애플리케이션의 활용성을 높였다.
가짜뉴스가 사회연결망 상에서 빠르게 전파되면서 사회적 혼란을 야기하고 있어 가짜뉴스를 탐지하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근 가짜뉴스 탐지 연구에서 사회연결망의 전파 정보를 활용한 방법이 기존 뉴스 컨텐츠 기반 가짜뉴스 탐지 방법보다 효과적임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 기존 CoAID 데이터셋을 기반으로 사회연결망상의 전파 데이터를 포함하는 COVID-19 Cascade 데이터셋을 소개한다. COVID-19 Cascade 를 활용하면 전파 기반 가짜뉴스 탐지 방법에도 적용이 가능하다. 이후 간단한 분석을 통해 진짜뉴스와 가짜뉴스의 차이를 확인한다.
Facial expression recognition can aid in the development of fatigue driving detection, teaching quality evaluation, and other fields. In this study, a facial expression recognition method was proposed with a residual masking reconstruction network as its backbone to achieve more efficient expression recognition and classification. The residual layer was used to acquire and capture the information features of the input image, and the masking layer was used for the weight coefficients corresponding to different information features to achieve accurate and effective image analysis for images of different sizes. To further improve the performance of expression analysis, the loss function of the model is optimized from two aspects, feature dimension and data dimension, to enhance the accurate mapping relationship between facial features and emotional labels. The simulation results show that the ROC of the proposed method was maintained above 0.9995, which can accurately distinguish different expressions. The precision was 75.98%, indicating excellent performance of the facial expression recognition model.
본 논문은 검색 증강 생성 기법과 ChatGPT 를 결합한 사용자 맞춤 정책 추천 서비스인 ChatPub 을 소개한다. ChatPub 은 대한민국 청년을 대상으로 최소한의 개인 정보를 제공받아 적합한 정책을 추천해 주는 웹 서비스다. 정책 정보 사이트를 실시간으로 반영하는 데이터베이스를 참조함으로써 최신 정책 정보를 반영할 수 있으며, 사용자 친화적인 채팅 인터페이스를 통해 원하는 정책 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 본 서비스를 통해 청년 정책의 접근성을 높이고 다양한 혜택을 쉽게 알림으로써 더 많은 기회를 제공할 수 있다.
현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.
It is desirable to use the square grid analysis with the aid of the stereo vision and image processing techniques in order to automatically measure the surface-strain distribution over a stamped part. But this method has some inherent problems such as the difficulty in enhancement of bad images, the measurement error due to the digital image resolution and the limit of the area that can be measured at a time. Therefore, it is still hard to measure the strain distribution over the entire surface of a medium-or large-sized stamped part even by using an automated strain measurement system. In this study, several methods which enable to solve these problems considerably without losing accuracy and precision In measurement are suggested. The superposition of images that have different high-lightened or damaged part from each other gives much enhanced image. A new algorithm for constructing of the element connectivity from the line-thinned image helps recognize up to 1,000 elements. And the geometry assembling algorithm including the global error minimization makes it possible to measure a large specimen with reliability and efficiency.
Kim, Do-Hyung;Kim, Jeong-Hoon;Park, Byoung Chul;Lee, Do Hee;Cho, Sayeon;Park, Sung Goo
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제35권10호
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pp.3005-3008
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2014
Human ChlR1 protein (hChlR1), a member of the cohesion establishment factor family, plays an important role in the segregation of sister chromatids for maintenance of genome integrity. We previously reported that hChlR1 interacts with hFen1 and stimulates its nuclease activity on the flap-structured DNA substrate covered with RPA. To elucidate the relationship between hChlR1 and Okazaki fragment processing, the effect of hChlR1 on in vitro nuclease activities of hFen1 and hDna2 was examined. Independent of ATPase activity, hChlR1 stimulated endonuclease activity of hFen1 but not that of hDna2. Our findings suggest that the acceleration of Okazaki fragment processing near cohesions may aid in reducing the size of the replication machinery, thereby facilitating its entry through the cohesin ring.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.7-12
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2022
Safety and security are the topmost priority in every environment. With the aid of Artificial Intelligence (AI), many objects are becoming more intelligent, conscious, and curious of their surroundings. The recent scientific breakthroughs in autonomous vehicular designs and development; powered by AI, network of sensors and the rapid increase of Internet of Things (IoTs) could be utilized in maintaining safety and security in our environments. AI based on deep learning architectures and models, such as Deep Neural Networks (DNNs), is being applied worldwide in the automotive design fields like computer vision, natural language processing, sensor fusion, object recognition and autonomous driving projects. These features are well known for their identification, detective and tracking abilities. With the embedment of sensors, cameras, GPS, RADAR, LIDAR, and on-board computers in many of these autonomous vehicles being developed, these vehicles can properly map their positions and proximity to everything around them. In this paper, we explored in detail several ways in which these enormous features embedded in these autonomous vehicles, such as the network of sensors fusion, computer vision and natural image processing, natural language processing, and activity aware capabilities of these automobiles, could be tapped and utilized in safeguarding our lives and environment.
The process of construction site supervision plays a crucial role in ensuring safety and quality assurance in construction projects. However, traditional methods of supervision largely depend on human vision and individual experience, posing limitations in quickly detecting and preventing all defects. In particular, the thorough supervision of expansive sites is time-consuming and makes it challenging to identify all defects. This study proposes a new construction supervision system that utilizes vision processing technology and Artificial Intelligence(AI) to automatically detect and analyze defects as a solution to these issues. The system we developed is provided in the form of an application that operates on portable devices, designed to a lower technical barrier so that even non-experts can easily aid construction site supervision. The developed system swiftly and accurately identifies various potential defects at the construction site. As such, the introduction of this system is expected to significantly enhance the speed and accuracy of the construction supervision process.
생체신호 측정 및 처리에 있어서 GUI(graphic user interface)를 도입, 개인용 컴퓨터에서 실현가능한 신호처리 시스템을 구현하였다. 전치증폭장치에서 입력된 신호를 A/D converter로 처리, RS-232C 통신방식으로 개인용 컴퓨터에 전송 저장한 후, 이를 Windows환경에서 사용할 수 있도록 Visual basic으로 programming하였으며, DPS(digital signal processing)루틴에서 digital filtering, FFT처리 등의 신호처리 및 신호해석을 위한 연산과정을 실행하여 화면과 프린트로 출력 되도록 하였다. 본 연구를 통해서 일예로 heart-rate variability에 적용하였으며, 전치증폭회로 및 시스템 설계에 요구되는 하드웨어와 소프트웨어를 소개하고, 그 출력형태를 나타내었다 이러한 방식은 임상분야에서 개인용 컴퓨터를 이용하여 손쉽게 데이타를 입출력 하므로서 동물실험이나 실제 임상에 적용할 수 있으며, 이러한 시스템의 폭넓고 유용한 활용을 위해서는 신호모델에 대한 최적화 계수 추출, 잡음제거, 해석 및 처리결과를 위한 데이타를 가공하는 연산 소프트웨어 개발의 지속적 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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