Optical character recognition is a primary technology required in different fields, including digitizing archival documents, industrial automation, automatic driving, video analytics, medicine, and financial institution, among others. It was created in 1928 using pattern matching, but with the advent of artificial intelligence, it has since evolved into a high-performance character recognition technology. Recently, methods for detecting curved text and characters existing in a complicated background are being studied. Additionally, deep learning models are being developed in a way to recognize texts in various orientations and resolutions, perspective distortion, illumination reflection and partially occluded text, complex font characters, and special characters and artistic text among others. This report reviews the recent deep learning-based text detection and recognition methods and their various applications.
The most widely used parameter to represent rock abrasiveness is the Cerchar abrasivity index (CAI). The CAI value can be applied to predict wear in TBM cutters. It has been extensively demonstrated that the CAI is affected significantly by cementation degree, strength, and amount of abrasive minerals, i.e., the quartz content or equivalent quartz content in rocks. The relationship between the properties of rocks and the CAI is investigated in this study. A database comprising 223 observations that includes rock types, uniaxial compressive strengths, Brazilian tensile strengths, equivalent quartz contents, quartz contents, brittleness indices, and CAIs is constructed. A linear model is developed by selecting independent variables while considering multicollinearity after performing multiple regression analyses. Machine learning-based regression methods including support vector regression, regression tree regression, k-nearest neighbors regression, random forest regression, and artificial neural network regression are used in addition to multiple linear regression. The results of the random forest regression model show that it yields the best prediction performance.
The Dynamic Adaptive Streaming over HTTP(DASH) is envisioned to evolve to meet an increasing demand on providing seamless video streaming services in the near future. The DASH performance heavily depends on the client's adaptive quality selection algorithm that is not included in the standard. The existing conventional algorithms are basically based on a procedural algorithm that is not easy to capture and reflect all variations of dynamic network and traffic conditions in a variety of network environments. To solve this problem, this paper proposes a novel quality selection mechanism based on the Deep Q-Network(DQN) model, the DQN-based DASH Adaptive Bitrate(ABR) mechanism. The proposed mechanism adopts a new reward calculation method based on five major performance metrics to reflect the current conditions of networks and devices in real time. In addition, the size of the consecutive video segment to be downloaded is also considered as a major learning metric to reflect a variety of video encodings. Experimental results show that the proposed mechanism quickly selects a suitable video quality even in high error rate environments, significantly reducing frequency of quality changes compared to the existing algorithm and simultaneously improving average video quality during video playback.
Su, Haoru;Yuan, Xiaoming;Tang, Yujie;Tian, Rui;Sun, Enchang;Yan, Hairong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권12호
/
pp.4385-4399
/
2021
The Internet of Things (IoT) eHealth systems composed by Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged recently. Sensor nodes are placed around or in the human body to collect physiological data. WBAN has many different applications, for instance health monitoring. Since the limitation of the size of the battery, besides speed, reliability, and accuracy; design of WBAN protocols should consider the energy efficiency and time delay. To solve these problems, this paper adopt the end-edge-cloud orchestrated network architecture and propose a transmission based on reinforcement algorithm. The priority of sensing data is classified according to certain application. System utility function is modeled according to the channel factors, the energy utility, and successful transmission conditions. The optimization problem is mapped to Q-learning model. Following this online power control protocol, the energy level of both the senor to coordinator, and coordinator to edge server can be modified according to the current channel condition. The network performance is evaluated by simulation. The results show that the proposed power control protocol has higher system energy efficiency, delivery ratio, and throughput.
Purpose: This study aimed to develop an infection control e-learning training program for long-term care facility care workers to prevent emerging infectious diseases and evaluate its effectiveness. Method: The program was developed using the analysis design development implementation evaluation (ADDIE) model. The effectiveness of the program was evaluated for 30 care workers. The knowledge and performance of the care workers before and after the program were analyzed by a t-test. Results: In the analysis stages, a literature review on infection control, knowledge and performance of infection control, and education needs was performed, and focus group interviews with ten care workers were conducted. In the design stage, education topics, educational content, and educational methods were selected for the program. A video was produced centered on eight themes. In the development stage, a system for education was developed, and each topic was uploaded. In the implementation stage, the program was applied to 30 care workers, and a questionnaire was administered. In the program's final evaluation, there was a significant difference in infection control knowledge (t=3.06, p=.005), and there was no significant difference in infection control performance. Conclusion: In this study, the necessary topics were finally selected by quantitatively and qualitatively analyzing the educational needs of care workers taking care of the elderly in long-term care facilities. It is necessary to understand the long-term effect and the degree of performance of the observation method in the future.
본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
국내에서의 사이버교육에 대한 수요는 점차적으로 늘어나고 있으며 이와 같은 상황에서 학습효과를 높일 수 있는 온라인 강의 콘텐츠 디자인에 관한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 한국사이버대학교에서 제공되고 있는 기술적 정보 유형에 따른 온라인 강의 콘텐츠의 유형을 파악하고 한국사이버대학교 재학생 1,173명을 대상으로 온라인 설문을 실시하여 가장 선호하는 강의 유형과 가장 교육효과가 높은 강의유형을 조사하였다. 그리고 학생들의 강의 유형에 대한 수강경험이 강의 유형의 선호도에 영향을 주는가를 조사하였으며 강의 콘텐츠의 인터페이스 디자인에 관한 요구사항도 알아보았다. 학생들이 가장 선호하는 강의 유형은 e-Stream+flash의 유형이었으며 멀티미디어형 강의가 학습에 효과적이라고 응답하였다. 대부분의 학생들이 경험해 본 유형의 강의 콘텐츠를 선호하였으며 인터페이스 디자인 측면에서는 왼쪽의 고정메뉴를 선호하였다. 온라인 강의에서 강의 콘텐츠의 충실성 뿐 아니라 학습효과를 높일 수 있는 강의 콘텐츠 디자인도 매우 중요한 요소이다. 국내에서 사이버 교육에 관한 수요가 증가하고 있으므로 학습효과를 높일 수 있는 콘텐츠 디자인에 관한 연구는 앞으로 계속 이루어져야 한다고 생각한다.
Purpose In this study, we investigated the impact of perceived risk and switching costs on switching intention to cloud service based on PPM (Pull-Push-Mooring) model. Design/methodology/approach We focused on revealing the switching factors of the switching intention to the cloud services. The switching factors to the cloud services were defined as perceived risk consisting of performance risk, economic risk, and security risk, and switching costs consisting of financial and learning costs. On the PPM model, we defined the pull factors consisting of perceived usefulness and perceived ease of use, and the push factor as satisfaction of the legacy system, and the mooring factor as policy supports. Findings The results of this study as follows; (1) Among the perceived risk factors, performance risk has a negative effect on the ease of use of pull factors, and finally it was found to affect the switching intention to the cloud services. Therefore, cloud service providers need to improve trust in cloud services, service timeliness, and linkage to the legacy systems. And it was found that economic risk and security risk among the perceived risk factors did not affect the switching intention to the cloud services. (2) Of the perceived risk factors, financial cost and learning cost did not affect the satisfaction of the legacy system, which is a push factor. It indicates that the respondents are positively considering switching to cloud service in the future, despite the fact that the respondents are satisfied with the use of the legacy system and are aware of the switching cost to cloud service. (3) Policy support was found to improve the switching intention to cloud services by alleviating the financial and learning costs required for cloud service switching.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제8권8호
/
pp.2895-2912
/
2014
Content-based image retrieval has been the most important technique for managing huge amount of images. The fundamental yet highly challenging problem in this field is how to measure the content-level similarity based on the low-level image features. The primary difficulties lie in the great variance within images, e.g. background, illumination, viewpoint and pose. Intuitively, an ideal similarity measure should be able to adapt the data distribution, discover and highlight the content-level information, and be robust to those variances. Motivated by these observations, we in this paper propose a probabilistic similarity learning approach. We first model the distribution of low-level image features and derive the free energy kernel (FEK), i.e., similarity measure, based on the distribution. Then, we propose a learning approach for the derived kernel, under the criterion that the kernel outputs high similarity for those images sharing the same class labels and output low similarity for those without the same label. The advantages of the proposed approach, in comparison with previous approaches, are threefold. (1) With the ability inherited from probabilistic models, the similarity measure can well adapt to data distribution. (2) Benefitting from the content-level hidden variables within the probabilistic models, the similarity measure is able to capture content-level cues. (3) It fully exploits class label in the supervised learning procedure. The proposed approach is extensively evaluated on two well-known databases. It achieves highly competitive performance on most experiments, which validates its advantages.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.