4차 산업혁명을 견인하고 있는 AI와 빅데이터, 메타버스, 사물인터넷과 같은 디지털 기술들의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 발전은 기업과 소비자에게도 큰 발전과 변화를 가져왔다. 본 연구는 지속적 발전하고 있는 RPA의 현장 중에서도 조직 내의 인간과 시스템 간의 상호작용으로 연결된 분야인 콜센터의 상담 서비스에서 발생하는 다양한 현상에 주목하고 있다. 특히 복합적인 첨단 시스템과 전문운영집단의 결합으로 이루어진 콜센터 서비스영역은 이제 인공지능이 상담을 진행하는 단계까지 이르렀다. 이런 변화와 함께 RPA 조직 내에서 조직원들의 기술적 스트레스와 그 해결방안에서도 많은 변화가 있었다. 본 연구에서는 '보이지 않는 수고'로 표현되는 디지털그림자노동(Digital Shadow Work; DSW)과 '직무 외 조직에 도움이 되는 행위'인 조직시민행동(Organizational Citizenship Behavior; OCB)을 연구의 핵심으로 고려하여, RPA의 진화에 따른 기술 스트레스와 그 해결방안에서 나타나는 대표적인 심리적 기제를 제안하고자 한다. 본 연구는 DSW의 개념을 조직 내부와 조직 구성원에 대한 적용으로 확장한다는 점에서 연구적 공헌점이 있다.
대부분의 건물일체형 태양광 발전 시스템(BIPVS; Building Integrated Photovoltaic System)은 건물의 옥상이나 벽면에 설치된다. 따라서 BIVPS의 설치 위치 선정 시 고려해야할 가장 중요한 요소는 주변 건물에 의한 그림자 영향이다. 그러나 지면 위에 있는 방음벽에 태양광 시스템을 설치할 경우, 그림자는 주변 건물은 물론 가로수에 의해서도 생성된다. 따라서 방음벽 일체형 태양광 발전 시스템(SIPVS; Soundproof wall Integrated Photovoltaic System)의 설치 적합지를 선정하기 위해서는 BIPVS의 경우와 다른 데이터 모델 및 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 수치표면모형 기반의 방음벽 일체형 태양광 시스템의 설치 적지 분석을 다룬다. 첫째, 설치 후보지(태양광 패널)의 연간 태양 입사각과 고도각을 계산한다. 둘째, 설치 후보지의 시간대 별 그림자 생성 여부를 수치표면모형을 이용하여 결정한다. 셋째, 그림자가 생성되지 않은 시간대의 태양 입사각을 이용하여 일사량을 계산한다. 일사량의 연간 누적 비교를 통하여 일사량이 충분한 곳을 SIPVS의 설치 적합지로 결정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시작품 형태로 구현(Java Program)되었다. 실험 결과, 총 아홉 곳의 후보지에 대한 설치 적합도의 순서를 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 건물의 낮은 위치에 설치할 BIPVS의 적정 설치위치 및 기대 전력 생산량의 계산에도 활용될 수 있을 것이다.
조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3335-3356
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2015
In this paper, we analyze the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in a log-normal shadow fading environment. Considering secondary user and primary user's locations and primary user's active state are randomly distributed according to a homogeneous Poisson process and taking into account the spectrum sensing efficiency of secondary user, we derive mathematical models to investigate the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in three aspects and compare with the connectivity of ad-hoc networks. First, from the viewpoint of a secondary user, we study the communication probability of that secondary user. Second, we examine the possibility that two secondary users can establish a direct communication link between them. Finally, we extend to the case of finding the probability that two arbitrary secondary users can communicate via multi-hop path. We verify the correctness of our analytical approach by comparing with simulations. The numerical results show that in cognitive radio ad-hoc networks, high fading variance helps to remarkably improve connectivity behavior in the same condition of secondary user's density and primary user's average active rate. Furthermore, the impact of shadowing on wireless connection probability dominates that of primary user's average active rate. Finally, the spectrum sensing efficiency of secondary user significantly impacts the connectivity features. The analysis in this paper provides an efficient way for system designers to characterize and optimize the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in practical wireless environment.
A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.21-32
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2024
This study analyzes the global literature on the black open-access phenomenon from 2011 to 2023. A bibliometric analysis was conducted using the Scopus database. The search strategy employed advanced queries with multiple synonymous terms to ensure exhaustive retrieval of relevant documents. The VOSviewer software was employed to visualize the co-occurrence networks. The findings reported 90 papers published during the study period. An evolving scholarly landscape was revealed, with heightened attention from 2016 onwards, peaking in 2017, 2021, and 2023. Articles constitute 83.3% of the total published documents. Singh and Srichandan are prolific authors, with 11.2% of the total publications. The United States contributes 18.9% of the papers, followed by India and Spain. Information Development and Scientometrics are pivotal journals in scholarly discussions about this scope, contributing 4.4% of publications. Co-occurrence network visualization revealed "Sci-Hub" and "open access" as the most used keywords in the global literature. The findings underscore the need for additional research to discover innovative business models to safeguard intellectual property rights while meeting researchers' evolving needs. The importance of this paper comes from being the first bibliometric study analyzing international literature related to this phenomenon, which provides a basis for future research efforts and policymaking.
위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.
Highly ordered gold nanodot arrays have been successfully obtained by vacuum evaporation using an anodic aluminum oxide (AAO) as a shadow mask. An AAO mask with the thickness of 300 um was prepared through an anodization process. The structure of the nanodot arrays was studied by a field- emission scanning electron microscope (FE-SEM) equipped with an energy dispersive spectrometer (EDS). A tapping mode atomic force microscope (AFM) was employed for studies of height and phase feature. The nanodot arrays were precisely reproduced corresponding to the hexagonal structure of the AAO mask in a large area. In the gold nanodot arrays, the average diameter of dots is approximately the same as the AAO pore size in the range from 70 um to 80 nm and 100 nm center-to-center spacing. EDS analysis indicated that the gold dots were almost entirely consisted of gold, a highly demanded material.
To ensure drive's field of view, obstruction area generated by a steering wheel, hub and spoke must be considered at the early stage of automobile design. The current approach to computing obstruction area proposed by SAE is based on 2D drafting procedures so that it is not precise and errorprone. In the paper we discuss the novel approach which models the obstruction area as the shadows of the steering wheel, hub and spoke by assuming the human eye as light sources. The approach is based on ray tracing and space transformations for that it can be applied when free form curves are hired to represent the steering wheel, hub and spoke in CAD environment. As a result, it gives more predise and reliable results than SAE approach.
This study was conducted in seven metropolitan cities in south korea containing Seoul and Busan etc and used DevC++ language program in the process to get datas of the distance ratio between apartment houses by the length of time accepting sunshine during the day time. Basically by inputting information such as a certain date, longitude, latitude etc, it was possible to get outputs of the length of shadow. This study obtained the data from the model experiment and computer programs which analysis of the sunshine environment. As mentioned above, by analysing relations between sunshine-ralated laws in each cities and those influential factors, it is possible to suggest the fundamental data of distance ratio between apartment houses when designing a new building with more optimized way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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