Nowadays, Korean webtoons are leading the global digital comic market. Webtoons are being serviced in various languages around the world, and dramas or movies produced with Webtoons' IP (Intellectual Property Rights) have become a big hit, and more and more webtoons are being visualized. However, with the success of these webtoons, the working environment of webtoon creators is emerging as an important issue. According to the 2021 Cartoon User Survey, webtoon creators spend 10.5 hours a day on creative activities on average. Creators have to draw large amount of pictures every week, and competition among webtoons is getting fiercer, and the amount of paintings that creators have to draw per episode is increasing. Therefore, this study proposes to generate webtoon background images using deep learning algorithms and use them for webtoon production. The main character in webtoon is an area that needs much of the originality of the creator, but the background picture is relatively repetitive and does not require originality, so it can be useful for webtoon production if it can create a background picture similar to the creator's drawing style. Background generation uses CycleGAN, which shows good performance in image-to-image translation, and CartoonGAN, which is specialized in the Cartoon style image generation. This deep learning-based image generation is expected to shorten the working hours of creators in an excessive work environment and contribute to the convergence of webtoons and technologies.
This study analyzed the recent trends in the sports environment to which big data and AI technologies, which are representative technologies of the 4th Industrial Revolution, and approached them from the perspective of convergence of big data and AI technologies in the sports field. And the results are as follows. First, it is being used for player and game data analysis and team strategy establishment and operation. Second, by combining big data collected using GPS, wearable equipment, and IoT with artificial intelligence technology, scientific physical training for each player is possible through user individual motion analysis, which helps to improve performance and efficiently manage injuries. Third, with the introduction of an AI-based judgment system, it is being used for judge judgment. Fourth, it is leading the change in marketing and game broadcasting services. The technology of the 4th Industrial Revolution is bringing innovative changes to all industries, and the sports field is also in the process. The combination of big data and AI is expected to play an important role as a key technology in the rapidly changing future in a sports environment where scientific analysis and training determine victory or defeat.
The purpose of this study is to research the actual condition of on-line and off-line computer education in order to create more opportunities for the possibility of effective learning and u-Learning - based IT vocational education development of persons with hearing impairments. To carry out this study, we had a preliminary education of this study for a sign language interpreters who had working in a association of the deaf in Daegu, and had conducted a survey study participating for 100 persons with hearing impairments living in Daegu-Kyungbook Region. The results of this study were as follows: First, during on-line and offline education environment for persons with hearing impairments, factors such as teaching methods and contents, screen organization, learning effects, offering lecture material and subtitle, subtitle and sign language video of position and size, offering computer instructor who have a sign language interpreter with IT mentoring, on-line educational user environment setting must be considered factors for u-Learning - based IT vocational education development. Second, 74% of the subjects showed their interest in taking a course, after u-Learning contents are developed for persons with hearing impairments. Third, the subjects preferred IT device was a tablet PCs and IT certification related courses as their IT vocational education curriculum. Also, to link between professional training and job opportunity, subjects will need a IT vocational education courses such as computer intermediate and advanced levels.
Recently, there has been a significant interest in the development of autonomous driving simulation environment based on digital twin. In the development of such digital twin-based simulation environment, many researches has been conducted not only performance and functionality validation of autonomous driving, but also generation of virtual training data for deep learning. However, such digital twin-based autonomous driving simulation system has the problem of requiring a significant amount of time and cost for the system development and the data construction. Therefore, in this research, we aim to propose a method for rapidly designing and implementing a digital twin-based autonomous driving simulation system, using only the existing 3D models and high-definition map. Specifically, we propose a method for integrating 3D model of FBX and NGII HD Map for the Busan EDC area into CARLA, and a method for adding and modifying CARLA functions. The results of this research show that it is possible to rapidly design and implement the simulation system at a low cost by using the existing 3D models and NGII HD map. Also, the results show that our system can support various functions such as simulation scenario configuration, user-defined driving, and real-time simulation of traffic light states. We expect that usability of the system will be significantly improved when it is applied to broader geographical area in the future.
Due to the recent transition to a non-face-to-face society, many organizations are quickly adapting to foster a smart work environment. The introduction of smart work does not simply end with incorporating ICT systems or solutions into business models since fundamental factors such as forms of employment and work styles need to be in line with the progression of technological advances. However, previous studies regarding smart work focus on improvements in productivity and efficiency from a technology acceptance perspective. Therefore, there is a lack of discussion on innovation resistance from employees and management control when ICT systems are introduced into the workplace. This study empirically analyzes the moderating effects of the organizational control method for employees and innovation resistance within a smart work environment. Additionally, this study aims to identify the structural characteristics that employees resist from an innovation resistance perspective when organizational innovation occurs. The empirical analysis of this study suggests that when smart work such as ICT technology is introduced into the workplace the level of innovation resistance decreases when there is a high level of relative advantage and self-efficacy, whereas the level of innovation resistance increases when there is a high level of use complexity. Moreover, this study revealed that the level of innovation resistance increases when the employees' behaviors were controlled. The results of this study intend to contribute to improving business management by suggesting factors worth considering when incorporating smart work into work places through a thorough case analysis.
Current speech recognition technology s achieved high performance with the development of hardware devices, however it is insufficient for some applications where high reliability is required, such as voice control of powered wheelchairs for disabled persons. For the system which aims to operate powered wheelchairs safely by voice in real environment, we need to consider that non-voice commands such as user s coughing, breathing, and spark-like mechanical noise should be rejected and the wheelchair system need to recognize the speech commands affected by disability, which contains specific pronunciation speed and frequency. In this paper, we propose non-voice rejection method to perform voice/non-voice classification using both YIN based fundamental frequency(F0) extraction and reliability in preprocessing. We adopted a multi-template dictionary and acoustic modeling based speaker adaptation to cope with the pronunciation variation of inarticulately uttered speech. From the recognition tests conducted with the data collected in real environment, proposed YIN based fundamental extraction showed recall-precision rate of 95.1% better than that of 62% by cepstrum based method. Recognition test by a new system applied with multi-template dictionary and MAP adaptation also showed much higher accuracy of 99.5% than that of 78.6% by baseline system.
Despite the rapid increase in the use of mobile Internet, only a few studies examined digital divide issues in the mobile internet environment. Prior studies on digital divide mainly focused on the usage environments of consumers. The present study analyzes mobile digital divide by considering user environments and the cognitive values of users. Therefore, we estimated the cognitive value of users in mobile Internet environments through contingent valuation method (CVM). We also analyzed the digital divide factors that cause this value difference. We found that domestic users perceive mobile Internet value up to 51,723 Korean Won per month. We analyzed the value differences of digital divide factors, such as "accessibility," "competency," and "usability." Based on this analysis, we found that a difference of 31,878 Korean Won was generated due to accessibility. Competitiveness resulted in a difference of 7,736 Korean Won, whereas that of usability resulted in 6,463 Korean Won. Accessibility is the most important digital divide factor that maximizes the difference of cognitive value of users in a domestic mobile Internet environment.
In this paper, we propose an automated system. It utilizes a Raspberry Pi camera and a function generator to analyze luminance in an image. Then, it applies voltage based on this analysis to control light transmission through coloring smart windows. The existing luminance meters used to measure luminance are expensive and require unnecessary movement from the user, making them difficult to use in real life. However, after taking a photography, luminance analysis in the image using the Python Open Source Computer Vision Library (OpenCV) is inexpensive and portable, so it can be easily applied in real life. This system was used in an environment where smart windows were applied to detect the luminance of windows. Based on the brightness of the image, the coloring of the smart window is adjusted to reduce the brightness of the window, allowing occupants to create a comfortable viewing environment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.77-85
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2024
In this dissertation, a we designed and implemented a patrol robot that integrates a thermal imaging camera, speed dome camera, PTZ camera, radar, lidar sensor, and smartphone. This robot has the ability to monitor and respond efficiently even in complex environments, and is especially designed to demonstrate high performance even at night or in low visibility conditions. An orbital movement system was selected for the robot's mobility, and a smartphone-based control system was developed for real-time data processing and decision-making. The combination of various sensors allows the robot to comprehensively perceive the environment and quickly detect hazards. Thermal imaging cameras are used for night surveillance, speed domes and PTZ cameras are used for wide-area monitoring, and radar and LIDAR are used for obstacle detection and avoidance. The smartphone-based control system provides a user-friendly interface. The proposed robot system can be used in various fields such as security, surveillance, and disaster response. Future research should include improving the robot's autonomous patrol algorithm, developing a multi-robot collaboration system, and long-term testing in a real environment. This study is expected to contribute to the development of the field of intelligent surveillance robots.
Ki-Hwan Kim;Seong-Cheol Yoon;Su-Hyun Kim;Im-Yeong Lee
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.7
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pp.299-310
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2024
Software is expensive, labor-intensive, and time-consuming to develop. To solve this problem, many organizations turn to publicly available open source, but they often do so without knowing exactly what they're getting into. Older versions of open source have various security vulnerabilities, and even when newer versions are released, many users are still using them, exposing themselves to security threats. Additionally, compliance with licenses is essential when using open source, but many users overlook this, leading to copyright issues. To solve this problem, you need a tool that analyzes open source versions, vulnerabilities, and license information. Traditional Blackduck provide a wealth of open source information when you request the source code, but it's a heavy lift to build the environment. In addition, Fossology extracts the licenses of open source, but does not provide detailed information such as versions because it does not have its own database. To solve these problems, this paper proposes a version and license detection tool that identifies the open source of a user's source code by measuring the source code similarity, and then detects the version and license. The proposed method improves the accuracy of similarity over existing source code similarity measurement programs such as MOSS, and provides users with information about licenses, versions, and vulnerabilities by analyzing each file in the corresponding open source in a web-based lightweight platform environment. This solves capacity issues such as BlackDuck and the lack of open source details such as Fossology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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