본 논문에서는 고속의 이동체를 추적하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 이용하였다. 열원을 감지할 수 있는 적외선 카메라를 이용해 고온의 추진체를 찾는다, 그리고 고속 이동체의 3 차원 위치를 계산하기 위해 스테레오 카메라 시스템을 사용하여 카메라와 고속 이동체 사이의 거리를 계산하였다. 마지막으로 인공신경망을 이용한 회귀분석으로 고속 이동체의 궤적을 추정하였다. 제안한 시스템이 동작하는 것을 실험 결과를 통해 보인다.
Graphics processing unit (GPU) is used for a faster artificial neural network. It is used to implement the matrix multiplication of a neural network to enhance the time performance of a text detection system. Preliminary results produced a 20-fold performance enhancement using an ATI RADEON 9700 PRO board. The parallelism of a GPU is fully utilized by accumulating a lot of input feature vectors and weight vectors, then converting the many inner-product operations into one matrix operation. Further research areas include benchmarking the performance with various hardware and GPU-aware learning algorithms. (c) 2004 Pattern Recognition Society. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
본 논문에서는 전자상거래시스템의 발전 방향에 대하여 연구하였다. 대부분의 사람들은 전자상거래시스템이 기능적으로나 상업적으로 포화상태이고, 더 이상의 발전하기에는 회의적이라고 생각하고 있는 듯하다. 본 논문은 현재의 전자상거래시스템이 가지고 있는 문제점과 IT 기술의 발전 방향을 분석하여 미래의 전자상거래 모형을 알아본다.
본 논문의 수중로봇 도미(Domi) ver1.0는 관상어용 물고기 로봇 개발을 목표로 연구 개발되었다. 물고기 로봇은 머리, 1단, 2단 몸체와 꼬리부분과 2개의 구동 관절로 구성되어 있다. 물고기 로봇의 추력에 적합한 구동부 선정을 위하여 물고기 로봇 모델링과 유영 해석을 통하여 관절 구동부가 설계되었다. 또한 물고기 로봇의 유영알고리즘은 Lighthill 운동학 해석을 기초로 생체 모방의 유영 근사화 방법을 적용하였다. 설계된 물고기는 수동유영 및 자율운영모드로 동작된다. 수동유영모드는 RF 송수신에 의하여 구현된다. 본 설계된 물고기로봇 도미 ver1.0은 수중 현장시험 평가을 통하여 추력, 내구성, 방수성 등의 성능이 우수함을 확인하였다.
It seems like that the characteristics and drug-resistances of fungi are respectively different in various circumstances. Scores of chemicals were applicated to the leather-fungi in this study. M-dinitrobenzene, 2, 4-dinitrochlorobenzene and phenyl mercuric acetate inhibited the growth of Aspergilli which were isolated from Korean-leather. The minimum fungicidal limits of p-nitrophenol, 8-hydroxyquinoline and sodium-pentachlorophenolate against the Korean-originated strains are different from that of other country. In the mass-screening of fungicides, artificial "Leather-extracts media" have been designed and used, and the media contributed to screening-tests. Fat and oils which are the materials of fat-liquoring in leather manufacture affects the drugresistance of the leather-fungi. It is found that the accelerating-method on malt-agar plate is effective to determinate the fungicidal action of chemicals in short time.hort time.
Mycosphaerella nawae, the causal organism, of spotted leaf casing disease of persimmon, was isolated from infected leaves showing typical symptom. The cultural characteristics of the fungus were compared on artificial media. Among 24 different combinations of culture media and supplements, oatmeal agar+persimmon leaf extract (PLE) and PAD+ PLE+streptomycin showed the highest rate of isolating as 57.1%. The best medium for mycelial growth of the fungus was PDA+persimmon leaf powder (PLP). The colony diameter was reached 47mm for 30 days at 2$0^{\circ}C$. PDA+PLE also supported good mcyelial growth showing 46mm of diameter in same condition. The optimum growth temperature of this fungus in PDA was recognized fairly low. The mycelial growth was higher at 2$0^{\circ}C$ than 15$^{\circ}C$. The variation of pH between pH 4 to pH 8 did not affect to the mycelial growth of the pathogen.
With the development of artificial intelligence technology, various methods have been developed for recognizing objects in images using machine learning. Image segmentation is the most effective among these methods for recognizing objects within an image. Conventionally, image datasets of various classes are trained simultaneously. In situations where several classes require segmentation, all datasets have to be trained thoroughly. Such repeated training results in low training efficiency because most of the classes have already been trained. In addition, the number of classes that appear in the datasets affects training. Some classes appear in datasets in remarkably smaller numbers than others, and hence, the training errors will not be properly reflected when all the classes are trained simultaneously. Therefore, a new method that separates some classes from the dataset is proposed to improve efficiency during training. In addition, the accuracies of the conventional and proposed methods are compared.
Metaverse provides a simulated environment where a large number of users can participate in various activities. In order for Metaverse to be sustainable, it is necessary to study ethics that can be applied to a Metaverse service platform. In this paper, Metaverse ethics and the rules for applying to the platform are explored. And, in order to judge the ethicality of avatar actions in social Metaverse, the identity, interaction, and relationship of an avatar are investigated. Then, an action-based audit approach to avatar interactions (e.g., dialogues, gestures, facial expressions) is introduced in two cases that an avatar enters a digital world and that an avatar requests the auditing to subjects, e.g., avatars controlled by human users, artificial intelligence (AI) avatars (e.g., as conversational bots), and virtual objects. Pseudocodes for performing the two cases in a system are presented and they are examined based on the description of the avatars' actions.
HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.
Pricing, as one of the most important aspects of a business, should be taken seriously. Whatever affects a company's pricing system tends to affect its profits and losses as well. Currently, many manufacturing companies fix product prices manually by members of an organization's management team. However, due to the imperfect nature of humans, an extremely low or high price may be fixed, which is detrimental to the company in either case. This paper proposes the development of a fuzzy-based price expert system (Expert Fuzzy Price (EFP)) for manufacturing companies. This system will be able to recommend appropriate prices for products in manufacturing companies based on four major pricing strategic goals, namely: Product Demand, Price Skimming, Competition Price, and Target population.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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