Recently the intelligent agent systems have been emerged as one of key issues for developing the defense M&S systems. However, most conventional agent architecture of M&S systems utilize the script-based models and can only deal with the individual behaviors so that they cannot suitably describe the precise tactical/strategic behavior and/or complex warfare environment. To overcome these problems, we have proposed the HEAP(Hierarchical Encapsulation and Abstraction Principle)-based hierarchical multi-agent system architecture that is able to intelligently cope with the complex missions based on the functional role of each agent on the hierarchy such as an intelligence officer, captain, commander.
Taehyeong Kim;Dae-Hyun Lee;Seung-Woo Kang;Soo-Hyun Cho;Kyoung-Chul Kim
Korean Journal of Agricultural Science
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v.49
no.4
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pp.837-845
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2022
In this study, tomato maturity was estimated based on deep learning for a harvesting robot. Tomato images were obtained using a RGB camera installed on a monitoring robot, which was developed previously, and the samples were cropped to 128 × 128 size images to generate a dataset for training the classification model. The classification model was constructed based on convolutional neural networks, and the mean-variance loss was used to learn implicitly the distribution of the data features by class. In the test stage, the tomato maturity was estimated as a continuous index, which has a range of 0 to 1, by calculating the expected class value. The results show that the F1-score of the classification was approximately 0.94, and the performance was similar to that of a deep learning-based classification task in the agriculture field. In addition, it was possible to estimate the distribution in each maturity stage. From the results, it was found that our approach can not only classify the discrete maturation stages of the tomatoes but also can estimate the continuous maturity.
Park, Ji Hyeun;Lee, Gyeong A;Lee, Jiyeon;Park, Young Uk;Park, Ji-Hyuk
Therapeutic Science for Rehabilitation
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v.12
no.2
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pp.85-98
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2023
Objective : We investigated the efficacy of an artificial intelligence computerized cognitive training program using motion capture to identify changes in cognition, depression, and quality of life in older adults with mild cognitive impairment. Methods : A total of seven older adults (experimental group = 4, control group = 3) participated in this study. During the COVID-19 period from October to December 2021, we used a program, "MOOVE Brain", that we had developed. The experimental group performed the program 30 minutes 3×/week for 1 month. We analyzed patients scores from the Korean version of the Mini-Mental State Examination-2, the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease Assessment Packet for Daily Life Evaluation, the short form Geriatric Depression Scale, and Geriatric Quality of Life Scale. Results : We observed positive changes in the mean scores of the Stroop Color Test (attention), Stroop Color/Word Test (executive function), SGDS-K (depression), and GQOL (QoL). However, these changes did not reach statistical significance for each variable. Conclusion : The study results from "MOOVE Brain" can help address cognitive and psychosocial issues in isolated patients with MCI during the COVID-19 pandemic or those unable to access in-person medical services.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.11
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pp.2007-2013
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2016
It was found to have hacking attempts totaling 115,000 to target the public sector since 2011 to 2015. National Intelligence Service was conducting survey information security management states of a wide range of national-public institutions up to 800 including government agencies in the 2012, while instructing to complement shortcomings. However, there is still going to occur invasions, such as Korea Hydro & Nuclear Power hacking. Even though KHNP's security personnel was only 53 people, in the total 20,000 workforces, got the almost perfect score in the 2013 and 2014 related to information security personnel. Through them, we can confirm that between the organizational response to information security incidents and something theoretical is very far. In this paper, we suggest solutions not using the professional staff management but the non-professional staff management to upgrade the level of public agencies information security.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.3
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pp.307-316
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2011
The majority of maritime accidents happened by human factor. For that reason, navigation experts want to an intelligent support system for navigation safety, without officer involvement. The expert system which is one of artificial intelligence skills for navigation support is an important tool that a machine can substitute for an expert through the design of a knowledge base and inference engine using the experience or knowledge of an expert. Further, in the real world, a complex situation requires synthetic estimation with the input of experts in various fields for the correct estimation of the situation, not any one expert. In particular, synthetic estimation is more important for navigation situations than in other cases, because of diverse potential threats. This paper presents the method of knowledge fusion pertaining to navigation safety knowledge from various expert systems, using a blackboard system. Then we will show the validity of the method via a design and implementation of test system effort.
Recently the intelligent agent systems have been emerged as one of key issues for developing the defense M&S systems. However, most conventional agent architecture of M&S systems utilize the script-based models and can only deal with the individual behaviors so that they cannot suitably describe the precise tactical/strategic behavior and/or complex warfare environment. To overcome these problems, we have proposed the hierarchical multi-agent system architecture that is able to intelligently cope with the complex missions based on the functional role of each agent on the hierarchy such as an intelligence officer, captain, warship commander. Several simulation tests performed on 2:2 warship warfare models will illustrate our techniques.
Objectives: Numerous studies have explored the causes and spread of outbreaks, yet there is a lack of research on post-coronavirus disease 2019 condition (PCC) in Korea. The goal of this study was to identify the various types of PCC and associated factors in discharged patients and to provide directions for the ongoing health management of confirmed patients. Methods: A telephone survey was conducted among 680 coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients diagnosed between July 7, 2021 and August 26, 2021, in Dangjin, Chungnam, Korea. A descriptive analysis of characteristics, univariate analysis, and regression were performed using data from basic epidemiological surveys conducted at the time of diagnosis and post-discharge questionnaires. Results: Of the 585 patients who responded, 159 (27.2%) developed PCC. Of the 211 patients with no initial symptoms, 27 (12.8%) developed PCC, versus 132 (35.3%) of the 374 patients with initial symptoms. Among the initial symptoms, fever or chills, cough or sputum, loss of smell, and sore throat were associated with PCC. Compared to patients with less than 10 days of hospitalization, those with a hospitalization period of 21 days to 30 days (odds ratio [OR], 2.3; 95% confidence interval [CI], 1.0 to 5.2) and 31 days or more (OR, 5.8; 95% CI, 1.9 to 18.1) had a higher risk of PCC. Conclusions: More than a quarter of COVID-19 patients, including those who had no initial symptoms, experienced PCC in Korea. People with the initial symptoms of fever, chills, and respiratory symptoms and those who had prolonged hospital stays had a high risk of PCC.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.6
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pp.642-648
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2019
Vessels sail according to the COLREG to prevent a collision. However, it is difficult to apply COLREG under special situation as heavy traffic, at this time personal skills of the operator are required. In this case, traffic control is required through the maritime traffic monitoring system. Therefore, maritime traffic management is globally implemented by VTS. In this system, VTS of icer uses the VTS system to assess risks and recommends possible safety operation to vessels with radio systems. This study considers that the risk analysis method with AI (Artificial Intelligence) technology from the operator's aspect. In addition, the research explains the Maritime Traffic Safety Monitoring System, Including AR (Augmented Reality) technology to increase vessel control efficiency. This system is able to predict hazards and risk priorities, and it leads to sequential elimination of dangerous situations. Especially, the hazard situations can be analyzed from operator's perspective of each vessel instead of the VTS officer's aspect, which is more practical than the conventional method. Furthermore, the result of analysis enables to comprehend quantitative hazardous areas and support recommended routes to avoid a collision. As a result, I firmly believe that the system will support to prevent a collision in complex traffic waters. In particular, it could be adopted as a collision prevention system for Maritime Autonomous Surface Ship, which occupies a significant proportion in Maritime 4th industrial revolution.
In Western Europo and the US, there has been a general trend over 30 years of reducing the amount of force by the police, through a paradigm shift from 'Escalated Force Model' towards 'Negotiated Management Model'. In tune with this trend, for example, the Swedish Police have implemented the uniformed 'Dialogue Police' system, in order to establish communication contact with demonstrators, before, during, and after their events, The Negotiated Management Model involves a greater respect for the rights of protesters, a more tolerant approach to community, and improved intelligence, communication, and flexibility, in order to facilitate lawful protests and to reduce the possibility of an escalation of major public disorder. The Korean National Police (KNP) appears to be operated within this negotiated management framework, since in preparation for the G20 Seoul Summit, they have also emphasized good communication between the police and protest groups, by newly creating the concept of 'Protest Policing Through Facilitation of Lawful Protests'. In this context, this study first attempts to analyze not only the negotiated management model, but also the Swedish dialogue police. Secondly, the study conducts a comparative study between the KNP's Protest Policing Through Facilitation of Lawful Protest and the Swedish dialogue police system, particularly, in conjunction with the negotiated management. Although Korean and western police have different system and history, protest policing model is now approaching with each other through a link between conflict resolution techniques, such as dialogue, negotiation, mediation and facilitation. Finally, the study is to prove if the KNP's protest policing model corresponds with the negotiated management model, and further to suggest new 'Facilitation of Conflict Resolution Model' as a desirable future of the KNP's protest policing.
The low birth rate and shortened military service period are causing concerns about selecting excellent military officers. The Republic of Korea entered a low birth rate society in 1984 and an aged society in 2018 respectively, and is expected to be in a super-aged society in 2025. In addition, the troop-oriented military is changed as a state-of-the-art weapons-oriented military, and the reduction of the military service period was implemented in 2018 to ease the burden of military service for young people and play a role in the society early. Some observe that the application rate for military officers is falling due to a decrease of manpower resources and a preference for shortened mandatory military service over military officers. This requires further consideration of the policy of securing excellent military officers. Most of the related studies have used social scientists' methodologies, but this study applies the methodology of text mining suitable for large-scale documents analysis. This study extracts words of discriminative characteristics from the Republic of Korea Air Force Non-Commissioned Officer Applicant cover letters and analyzes the polarity of pass and fail. It consists of three steps in total. First, the application is divided into general and technical fields, and the words characterized in the cover letter are ordered according to the difference in the frequency ratio of each field. The greater the difference in the proportion of each application field, the field character is defined as 'more discriminative'. Based on this, we extract the top 50 words representing discriminative characteristics in general fields and the top 50 words representing discriminative characteristics in technology fields. Second, the number of appropriate topics in the overall cover letter is calculated through the LDA. It uses perplexity score and coherence score. Based on the appropriate number of topics, we then use LDA to generate topic and probability, and estimate which topic words of discriminative characteristic belong to. Subsequently, the keyword indicators of questions used to set the labeling candidate index, and the most appropriate index indicator is set as the label for the topic when considering the topic-specific word distribution. Third, using L-LDA, which sets the cover letter and label as pass and fail, we generate topics and probabilities for each field of pass and fail labels. Furthermore, we extract only words of discriminative characteristics that give labeled topics among generated topics and probabilities by pass and fail labels. Next, we extract the difference between the probability on the pass label and the probability on the fail label by word of the labeled discriminative characteristic. A positive figure can be seen as having the polarity of pass, and a negative figure can be seen as having the polarity of fail. This study is the first research to reflect the characteristics of cover letters of Republic of Korea Air Force non-commissioned officer applicants, not in the private sector. Moreover, these methodologies can apply text mining techniques for multiple documents, rather survey or interview methods, to reduce analysis time and increase reliability for the entire population. For this reason, the methodology proposed in the study is also applicable to other forms of multiple documents in the field of military personnel. This study shows that L-LDA is more suitable than LDA to extract discriminative characteristics of Republic of Korea Air Force Noncommissioned cover letters. Furthermore, this study proposes a methodology that uses a combination of LDA and L-LDA. Therefore, through the analysis of the results of the acquisition of non-commissioned Republic of Korea Air Force officers, we would like to provide information available for acquisition and promotional policies and propose a methodology available for research in the field of military manpower acquisition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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