In the case of POPs (persistence organic. compounds) that have been release into environment, the goal of exposure assessment is to estimate the individual's total intake through various contact media and exposure pathways. The objective of this study was to estimate human exposure to environmental pollutants using a multimedia/multiroute scenario in an urban area of Korea.
With the development of the internet of things, sensor and device are can be applied to various scenario. Overall improving of the dependability index of internet of things is the ultimate goal. And reliability aims to increase the success rate of internet of things service delivery. Many studies about internet of things system have been made on the system to assess a dependability for providing reliable service to user, but it has difficult to reflect the user context for evaluating the device reliability. Also, most do not consider the availability of content information. In this paper, it proposed dependable device searching system in the internet of things environment. This system evaluates device dependability based on device status and measured data. Through the proposed system, it can be provided reliable context information for user-centric service.
PCB (Printed Circuit Board) inspection using a deep learning model requires a large amount of data and storage. When the amount of stored data increases, problems such as learning time and insufficient storage space occur. In this study, the existing object detection model is changed to a continual learning model to enable the recognition and classification of PCB components that are constantly increasing. By changing the structure of the object detection model to a knowledge distillation model, we propose a method that allows knowledge distillation of information on existing classified parts while simultaneously learning information on new components. In classification scenario, the transfer learning model result is 75.9%, and the continual learning model proposed in this study shows 90.7%.
Lane detection is important technology for implementing ADAS or autonomous driving. Although edge detection has been typically used for the lane detection however, false detections occur frequently. To improve this problem, a deep learning based lane detection algorithm is proposed in this paper. This algorithm is mounted on an ARM-based embedded system to implement a LDW(lane departure warning). Since the embedded environment lacks computing power, the VGG-11, a lightweight model based on VGG-13, has been proposed. In order to evaluate the performance of the LDW, the test was conducted according to the test scenario of NHTSA.
This study defined the animation space as the concept of map based on the space of Joseph Campbell's heroic narrative. The space in which the animated character exists is an image symbolic language that reflects the inner and outer growth stages of the hero. I focused on the spatiality that plays the role of the power to lead the narrative and examined the meaning as the mediator that leads the heroic narrative. First, 6 spatial variables were derived by observing 'Hero's Journey 'which is used as a basis of US commercial animation scenario. Second, spatial variables are defined as 64 zones and proposed as 'Spatial Map Model of the Hero's Journey' (SMMH). Third, the character space of was applied to 'SMMH', and the change of space utilization rate and spatiality and the narrative meaning were analyzed. This study extended the narrative of animation space which was not actively studied to map concept. It is possible to provide a different viewpoint in animation production and research.
The identity verification is one of the most important technologies in online services. Many services in society are provided online, and the service is provided after confirming the user's identity. Users can do a lot of things online, but they also have side effects. Online digital information is easily manipulated and it is difficult to verify its authenticity, causing social confusion. Accordingly, there has been a movement for individuals to directly manage their identity information using DID. In this paper, we propose a system that can authenticate identity by directly adding own personal information and issuing an identifier using DID technology based on a private blockchain. Then, to verify the proposed system, the scenario is executed and verified.
This paper introduces deliberative behavior tree using utility theory. The proposed approach combine the strengths of behavior trees and utility theory to implement complex behavior of AI agents in an easier and more concise way. To achieve this goal, we devised and implemented three types of additional behavior tree nodes, which evaluate utility values of its own node or its subtree while traversing and selecting its child nodes based on the evaluated values. In order to validate our approach, we implemented a sample scenario using conventional behavior tree and our proposed deliberative tree respectively. And then we compared and analyzed the simulation results.
동기화 전략을 명시하는 방법으로 시간 구간 명시, 시간축 명시, 레퍼런스 포인트를 두는 방법, 페트리넷을 이용하는 방법 등 매우 다양한 연구 결과가 소개되었다. 본 논문은 기존의 멀티미디어 시나리오의 동기화 명시를 위한 페트리넷 방법[1-3]을 확장하여, 페트리넷 동기화 명시를 실현한 멀티미디어 시나리오를 재생하여 주는 시스템을 구현하고, 자료구조, 멀티프로세싱, 동기화 기법 등을 중심으로 본 재생 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특징은 미디어 단위의 시나리오 진행이 가능한 것이다. 멀티미디어 프로그램이 학습에 많이 이용되므로 물리의 '중력'을 간단하게 설명하는 예제와 더불어 어떻게 실행되는가를 설명한다.
홈페이지는 하이퍼미디어를 사용하여 작성하는 것이 보퉁이다. 본 연구의 최종 목적은 이를 확장하여 멀티미디어 시나리오를 작성하여 홈페이지에 삽입할 수 있는 기능을 제공하는 것이다. 이를 위하여, 본 논문은 시나리오 표현 방식을 제안하고, 이렇게 표현된 시나리오를 웹브라우저에서 해석하여 상영하는 프로그램의 설계를 소개한다. 인터넷이 아닌 PC에서 시나리오를 작성하는 환경을 제공하고 작성된 시나리오를 상영하여 주는 멀티미디어 저작 도구는 이미 많이 나와 있지만, 홈페이지에 멀티미디어 시나리오를 삽입하고 이를 해석하여 상영하여 주는 소프트웨어 개발 사례는 별로 없다. 본 연구는 웹페이지에 멀티미디어 시나리오를 손쉽게 삽입할 수 있는 소프트웨어 개발의 계기가 될 것으로 본다.
멀티미디어 동기화를 명시하기 위한 수단으로 개발된 페트리 넷의 예로 [1]에 제안된 Object Composition Petri Net(OCPN), [2]에 소개된 Time Stream Petri Net(TSPN), [3]에 소개된 변형된 Petri Net, 등을 들 수 있다. 이들은 모두 멀티미디어 시스템 동기화를 모델링하기 위하여 제안된 Petri net들이다. 기존의 Petri net을 바탕으로 본 논문은 WWW에서 상영될 멀티미디어 시나리오를 표현하기 위하여 사용될 수 있는 Petri net을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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