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.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.4
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pp.11-18
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2021
We propose a method that combines learning in a virtual environment and a real environment for indoor autonomous driving through reinforcement learning. In case of learning only in the real environment, it takes about 80 hours, but in case of learning in both the real and virtual environments, it takes 40 hours. There is an advantage in that it is possible to obtain optimized parameters through various experiments through fast learning while learning in a virtual environment and a real environment in parallel. After configuring a virtual environment using indoor hallway images, prior learning was carried out on the desktop, and learning in the real environment was conducted by connecting various sensors based on Jetson Xavier. In addition, in order to solve the accuracy problem according to the repeated texture of the indoor corridor environment, it was possible to determine the corridor wall object and increase the accuracy by learning the feature point detection that emphasizes the lower line of the corridor wall. As the learning progresses, the experimental vehicle drives based on the center of the corridor in an indoor corridor environment and moves through an average of 70 steering commands.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.5
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pp.622-629
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1999
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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v.10
no.2
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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.
Beenhui, Lee;Kwanhoe, Huh;Hyojin, Lee;Jangu, Lee;Jongmin, Yoon;Seongwoo, Cho
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.14
no.4
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pp.60-69
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2022
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.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.4
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pp.233-239
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2015
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.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.66-69
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2003
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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