Recent development in game technologies has offered various game environments, but the existing games have not provided realistically felt game environments because the element of the game is virtually generated in most of the games. Therefore, we propose a mixed game environment based on spatial augmented reality by using a creature that really exists. In the proposed game environment, tracking based on camera images created in real-time enables the provision of information about the real creature that is both still and moving. The game environment is presented with virtual object by using the coordinate of a real creature. Then, spatial augmented reality technology is applied for mixing a real creature and virtual game elements. Thus, the game scene is displayed by the spatial augmented reality technique based on the real-time coordinate of real creatures. Moreover, by providing the realistic game environment based on the spatial augmented reality, our system can be applied to various game contents that are actually felt as real. Most importantly, our system arouses the players' interest in a new kind of game environment.
Objectives: The standard method for the enumeration of environmental Legionella is culturing, which has several disadvantages, including long incubation and poor sensitivity. The purpose of this study is to demonstrate the usefulness of real-time PCR and to improve the standard method. Methods: In 200 environmental water samples, a real-time PCR and culture were conducted to detect and quantify Legionella. Using with the results of the survey, we compared the real-time PCR with the culture. Results: Each real-time PCR assay had 100% specificity and excellent sensitivity (5 GU/reaction). In the culture, 36 samples were positive and 164 samples were negative. Based on the results of the culture, real-time PCR showed a high negative predictive value of 99%, 35 samples were true positive, 105 samples were true negative, 59 samples were false positive and one sample was a false negative. Quantitative analysis of the two methods indicated a weak linear correlation ($r^2=0.29$, $r^2=0.61$, respectively). Conclusions: Although it is difficult to directly apply quantitative analysis results of real-time PCR in the enumeration of environmental Legionella, it can be used as a complementary means of culturing to rapidly screen negative samples and to improve the accuracy of diagnosis.
강화 학습을 통한 실내 자율주행을 위해 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하는 방법을 제안한다. 실제 환경에서만 학습을 진행했을 경우 80시간 정도의 소요 시간이 필요하지만, 실제 환경과 가상 환경을 병행하며 학습을 진행했을 경우 50시간의 소요 시간이 필요하다. 가상 환경과 실제 환경에서 학습을 병행하면서 빠른 학습으로 다양한 실험을 거쳐 최적화된 파라미터를 얻을 수 있는 이점이 있다. 실내복도 이미지를 이용하여 가상 환경을 구성한 후 데스크톱으로 선행학습을 진행하였고 실제 환경에서의 학습은 Jetson Xavier를 기반으로 다양한 센서와 연결하여 학습을 진행하였다. 또한, 실내복도 환경의 반복되는 텍스처에 따른 정확도 문제를 해결하기 위해 복도 벽의 아랫선을 강조하는 특징점 검출을 학습하여 복도 벽 객체를 판단하고 정확도를 높일 수 있었다. 학습을 진행할수록 실험 차량은 실내복도 환경에서 복도 중앙을 기준으로 주행하며 평균 70회의 조향명령을 통해 움직인다.
This paper discusses a real time multi-tasking system model and a development environment for an elevator control system. Recently, as the elevator systems become large-scaled and operate with high speed, there are lots of software tasks to be processed with time constraints. Thus, the control systems are designed with distributed control structure and characteristics of typical real time systems. For stuructural design of such real time system, we introduce a multi-tasking model based on a real time operating system model and an software development environment based on virtual protopyping which simulates real system operation in the cross development of a new elevator system with distributed control structure and its system reliability can be verified through numerous field tests.
With the need to evaluate accuracy of real-time measurement of cyanobacterial fluorescence to determine cyanobacterial blooms, this research examined 357 paired data (2013-2016) comprising both microscopic toxic cyanobacterial cell counts and concurrent real-time cyanobacterial concentrations at 2 sites (YS1 and YS2) in Yeongsan river. The increase in real-time cyanobacterial concentration was closely associated with the exceedance of 5,000 cyanobacterial cells/ml (odds ratio [OR] 1.07, 95% confidence interval [CI] 1.03-1.12) and 10,000 cells/ml (OR 1.08, 95% CI 1.04-1.12) at YS2 site. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve for the real-time cyanobacterial measurement at the YS2 site was 0.93, which indicates the measurement provides a high accurate detection of cyanobacterial blooms. On the ROC curve, the early alert levels of real-time cyanobacteria ranging $16-23{\mu}g$ chl-a/L would produce acceptable sensitivity of 79% and specificities greater than 90%. The real-time fluorescence measurement was found to be an accurate indicator of cyanobacteria and can serve as a tool for detecting toxic cyanobacterial bloom events in Youngsan river.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.53-58
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2021
In this paper, based on the real estate registration model in the Chinese internet environment, we propose a model for the joint business of banking collateral registration. This is to increase the efficiency and service level of the real estate mortgage registration process. And it can solve the problems that in the process of registering a mortgage loan, difficulty of data sharing between the real estate registration agency and the bank, and ordinary users and bank clerks duplicate unnecessary work. In addition, it realizes joint processing and data sharing of real estate registration work with real estate registration agencies and banks, increases the efficiency and level of government affairs services, and offers an optimized solution to realize a one-stop service for real estate security registration. The results of this study are expected to provide theoretical support for the application and innovation of the Internet environment real estate registration model.
About 99% of microorganisms in the environment are unculturable. However, advances in molecular biology techniques allow for the analysis of living microorganisms in the environment without any cultivation. With the advent of new technologies and the optimization of previous methods, various approaches to studying the analysis of living microorganisms in the environment are expanding the field of microbiology and molecular biology. In particular, real-time PCR provides methods for detecting and quantifying microorganisms in the environment. Through the use of the methods, researchers can study the influence of environmental factors such as nutrients, oxygen status, pH, pollutants, agro-chemicals, moisture and temperature on the performances of environmental processes and some of the mechanisms involved in the responses of cells to their environment. This review will also address information gaps in the analysis of the microorganisms using real-time PCR in the environmental process and possible future research to develop an understanding of microbial activities in the environment.
Recently, the importance of simulation validation in a virtual environment for autonomous driving system validation is increasing. At the same time, interest in the advancement of the virtual driving environment is also increasing. To develop autonomous driving technology, a simulation environment similar to the real-world environment is needed. For this reason, not only the road model is configured in the virtual driving environment, but also the driving environment configuration that includes the surrounding environments -traffic, object, etc- is necessary. In this article, FMTC, which is a test bed for autonomous vehicles, is implemented in a virtual environment and advanced to form a virtual driving environment similar to that of real FMTC. In addition, the similarity of the virtual driving environment is verified through comparative analysis with the real FMTC.
This paper describes a method that is integrated trace for real-time virtualization environment. This method has solved the problem that the performance trace may not be able to analyze integrated method between heterogeneous operating systems which is consists of real-time operating systems and general-purpose operating system. In order to solve this problem, we have attempted to reuse the performance analysis function in general-purpose operating system, thereby real-time operating systems can be analyzed along with general-operating system. Furthermore, we have implemented a prototype based on ARM Cortex-A15 dual-core processor. By using this integrated trace method, real-time system developers can be improved productivity and reliability of results on real-time virtualization environment.
This paper considers a reinforcement learning(RL) which deals with real environments. Most reinforcement learning studies have been made by simulations because real-environment learning requires large computational cost and much time. Furthermore, it is more difficult to acquire many rewards efficiently in real environments than in virtual ones. The most important requirement to make real-environment learning successful is the appropriate construction of the state space. In this paper, to begin with, I show the basic overview of the reinforcement learning under real environments. Next, 1 introduce a state-space construction method under real environmental which is State Partition Method. Finally I apply this method to a robot navigation problem and compare it with conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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