The ROK military faces a significant challenge in its vigilance mission due to demographic problems, particularly the current aging population and population cliff. This study demonstrates the crucial role of the 4th industrial revolution and its core artificial intelligence algorithm in maximizing work efficiency within the Command&Control room by mechanizing simple tasks. To achieve a fully developed military surveillance system, we have chosen multi-object tracking (MOT) technology as an essential artificial intelligence component, aligning with our goal of an intelligent and automated surveillance system. Additionally, we have prioritized data visualization and user interface to ensure system accessibility and efficiency. These complementary elements come together to form a cohesive software application. The CCTV video data for this study was collected from the CCTV cameras installed at the 1st and 2nd main gates of the 00 unit, with the cooperation by Command&Control room. Experimental results indicate that an intelligent and automated surveillance system enables the delivery of more information to the operators in the room. However, it is important to acknowledge the limitations of the developed software system in this study. By highlighting these limitations, we can present the future direction for the development of military surveillance systems.
As the role of water distribution networks (WDNs) becomes more important, identifying abnormal events (e.g., pipe burst) rapidly and accurately is required. Since existing approaches such as field equipment-based detection methods have several limitations, model-based methods (e.g., machine learning based detection model) that identify abnormal events using hydraulic simulation models have been developed. However, no previous work has examined the impact of data uncertainties on the results. Thus, this study compares the effects of measurement error-induced pressure data uncertainty in WDNs. An artificial neural network (ANN) is used to predict nodal pressures and measurement errors are generated by using cumulative density function inverse sampling method that follows Gaussian distribution. Total of nine conditions (3 input datasets × 3 output datasets) are considered in the ANN model to investigate the impact of measurement error size on the prediction results. The results have shown that higher data uncertainty decreased ANN model's prediction accuracy. Also, the measurement error of output data had more impact on the model performance than input data that for a same measurement error size on the input and output data, the prediction accuracy was 72.25% and 38.61%, respectively. Thus, to increase ANN models prediction performance, reducing the magnitude of measurement errors of the output pressure node is considered to be more important than input node.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.159-172
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2023
In general, social problem-solving research aims to create important social value by offering meaningful answers to various social pending issues using scientific technologies. Not surprisingly, however, although numerous and extensive research attempts have been made to alleviate the social problems and issues in nation-wide, we still have many important social challenges and works to be done. In order to facilitate the entire process of the social problem-solving research and maximize its efficacy, it is vital to clearly identify and grasp the important and pressing problems to be focused upon. It is understandable for the problem discovery step to be drastically improved if current social issues can be automatically identified from existing R&D resources such as technical reports and articles. This paper introduces a comprehensive dataset which is essential to build a machine learning model for automatically detecting the social problems and solutions in various national research reports. Initially, we collected a total of 700 research reports regarding social problems and issues. Through intensive annotation process, we built totally 24,022 sentences each of which possesses its own category or label closely related to social problem-solving such as problems, purposes, solutions, effects and so on. Furthermore, we implemented four sentence classification models based on various neural language models and conducted a series of performance experiments using our dataset. As a result of the experiment, the model fine-tuned to the KLUE-BERT pre-trained language model showed the best performance with an accuracy of 75.853% and an F1 score of 63.503%.
Ye-Young Kim;Su-Hyun Jeong;So-Hyun Park;Young-Ho Park
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.189-198
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2023
As crimes frequently occur on the street, the spread of CCTV is increasing. However, due to the shortcomings of passively operated CCTV, the need for intelligent CCTV is attracting attention. Due to the heavy system of such intelligent CCTV, high-performance devices are required, which has a problem in that it is expensive to replace the general CCTV. To solve this problem, an intelligent CCTV system that recognizes low-quality images and operates even on devices with low performance is required. Therefore, this paper proposes a Saying CCTV system that can detect threats in real time by using the AWS cloud platform to lighten the system and convert images into text. Based on the data extracted using YOLO v4 and OpenPose, it is implemented to determine the risk object, threat behavior, and threat situation, and calculate the risk using machine learning. Through this, the system can be operated anytime and anywhere as long as the network is connected, and the system can be used even with devices with minimal performance for video shooting and image upload. Furthermore, it is possible to quickly prevent crime by automating meaningful statistics on crime by analyzing the video and using the data stored as text.
To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.3
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pp.125-132
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2022
Sentence compression is a natural language processing task that generates concise sentences that preserves the important meaning of the original sentence. For grammatically appropriate sentence compression, early studies utilized human-defined linguistic rules. Furthermore, while the sequence-to-sequence models perform well on various natural language processing tasks, such as machine translation, there have been studies that utilize it for sentence compression. However, for the linguistic rule-based studies, all rules have to be defined by human, and for the sequence-to-sequence model based studies require a large amount of parallel data for model training. In order to address these challenges, Deleter, a sentence compression model that leverages a pre-trained language model BERT, is proposed. Because the Deleter utilizes perplexity based score computed over BERT to compress sentences, any linguistic rules and parallel dataset is not required for sentence compression. However, because Deleter compresses sentences only considering perplexity, it does not compress sentences by reflecting the linguistic information of the words in the sentences. Furthermore, since the dataset used for pre-learning BERT are far from compressed sentences, there is a problem that this can lad to incorrect sentence compression. In order to address these problems, this paper proposes a method to quantify the importance of linguistic information and reflect it in perplexity-based sentence scoring. Furthermore, by fine-tuning BERT with a corpus of news articles that often contain proper nouns and often omit the unnecessary modifiers, we allow BERT to measure the perplexity appropriate for sentence compression. The evaluations on the English and Korean dataset confirm that the sentence compression performance of sentence-scoring based models can be improved by utilizing the proposed method.
Seong-Su Kim;Kyuhee Son;Doyoun Kim;Jang-Mu Heo;Seongeun Kim
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.1
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pp.24-35
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2023
Rapid industrialization and urbanization have led to severe marine pollution. A Water Quality Index (WQI) has been developed to allow the effective management of marine pollution. However, the WQI suffers from problems with loss of information due to the complex calculations involved, changes in standards, calculation errors by practitioners, and statistical errors. Consequently, research on the use of artificial intelligence techniques to predict the marine and coastal WQI is being conducted both locally and internationally. In this study, six techniques (RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, and LR) were studied using marine environmental measurement data (2000-2020) to determine the most appropriate artificial intelligence technique to estimate the WOI of five ecoregions in the Korean seas. Our results show that the random forest method offers the best performance as compared to the other methods studied. The residual analysis of the WQI predicted score and actual score using the random forest method shows that the temporal and spatial prediction performance was exceptional for all ecoregions. In conclusion, the RF model of WQI prediction developed in this study is considered to be applicable to Korean seas with high accuracy.
The government has supported the innovation of private firms by intervening the market for various purposes, such as preventing market failure, alleviating information asymmetry, and allocating resources efficiently. Although the government's R&D budget increased rapidly in the 2000s, it is not clear whether the government intervention has made desirable impact on the market. To address this, the current study attempts to explore this issue by doing a systematic literature review on foreign and domestic papers in an integrated way. In total, 168 studies are analyzed using contents analysis approach and various lens, such as policy additionality, policy tools, firm size, unit of analysis, data and method, are adopted for analysis. Overlapping policy target, time lag between government intervention and policy effects, non-linearity of financial supports, interference between different polices, and out-dated R&D tax incentive system are reported as factors hampering the effect of the government intervention. Many policy prescriptions, such as program evaluation indices reflecting behavioral additionality, an introduction of policy mix and evidence-based policy using machine learning, are suggested to improve these hurdles.
Ji, Hyo-Sang;Kim, Jae-Sung;Kim, Ri-Won;Kim, Jeong-Joon;Han, Ik-Joo;Park, Jeong-Min
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.8
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pp.327-342
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2017
In this paper, we introduce an integrated processing system of smart sensor data for IoT service which collects sensor data and efficiently processes it. Based on the technology of collecting sensor data to the development of the IoT field and sending it to the network · Based on the receiving technology, as various projects such as smart homes, autonomous running vehicles progress, the sensor data is processed and effectively An autonomous control system to utilize has been a problem. However, since the data type of the sensor for monitoring the autonomous control system varies according to the domain, a sensor data integration processing system applying the autonomous control system to various different domains is necessary. Therefore, in this paper, we introduce the Smart Sensor Data Integrated Processing System, apply it and use the window as a reference to process internal and external sensor data 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase 3 With the process of the stage, we provide and implement the automatic window opening / closing system "Smart Window" which ventilates to create a comfortable indoor environment by autonomous control system. As a result, standby information is collected and monitored, and machine learning for performing statistical analysis and better autonomous control based on the stored data is made possible.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.448-448
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2021
최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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