Kim, Jae-Cheol;Park, Cheol-Hyun;Shin, Dong-Hoon;Lee, Kyoo-Seock
Korean Journal of Remote Sensing
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v.22
no.6
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pp.575-579
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2006
The land use in suburban area has been changed rapidly due to the urban expansion in Korea during the last few decades. And such land use changes result in various environmental problems such as biodiversity decrease, habitat fragmentation, air pollution and urban heat island. Remote Sensing (RS) and Geographical Information Systems (GIS) can be used for land cover change detection to understand the impact and trend of the land use change. Change detection is the process of identifying differences in the state of an object or phenomenon by observing it at different times and it can provide quantitative and comparative information for the land use/cover change. RS is less expansive than field survey for producing land use maps, and can be accessed quickly and repetitively for large area. Also it can be used for change detection using multi-temporal land use/cover by accumulated data. Therefore, the purpose of this study is to detect and quantitatively evaluate urban land cover change in urban stream watershed area for the last few decades and ultimately to provide the basic data for urban land use planning and management.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.9
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pp.57-65
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2010
This paper describes the method of efficient container number recognition in colored container image with number plate at ATC(Automatic Transfer Crane) in container terminal yard. At the Sinseondae terminal gate in Busan, the container number recognition system is installed by "intelligent port-logistics system technology development", that is government research and development project. It is the method that it sets up the tunnel structure inside camera on the gate and it recognizes the container number in order to recognize the export container cargo automatically. However, as the automation equipment is introduced to the container terminal and the unmanned of a task is gradually accomplished, the container number recognition system for the confirmation of the object of work is required at ATC in container terminal yard. Therefore, the container number recognition system fitted for it is necessary for ATC in container terminal yard in which there are many intrusive of the character recognition through image including a sunlight, rain, snow, shadow, and etc. unlike the gate. In this paper, hardware components of the camera, illumination, and sensor lamp were altered and software elements of an algorithm were changed. that is, the difference of the brightness of the surrounding environment, and etc. were regulated for recognize a container number. Through this, a shadow problem, and etc. that it is thickly below hung with the sunlight or the cargo equipment were solved and the recognition time was shortened and the recognition rate was raised.
In general, a lens with large NA makes image quality better. There are many kinds of cheap concave mirrors with large aperture and NA. This paper presents a method that uses a large aperture projection imaging system to enhance the image used for 3D shape measurement. This method makes it possible to enhance reflection uniformity on the object surface and increases SNR (Signal to Noise Ratio). Using a large aperture lens, it is possible to obtain a brighter image, reducing the shading nature in the image boundary, and enhancing the reflection uniformity even on woven surfaces. Because of the exorbitant cost of a large aperture projection lens larger than 150 mm in diameter, a refractive lens was exchanged with a concave mirror resulting in the same optical effect. In experiment, changing NA $0.15{\sim}0.8$, image contrast was enhanced from 46 to 1.33. Incidentally, the effect of the concave mirror was tested successfully through the experiment.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.5
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pp.95-111
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2021
This paper is a study to check the flow of how addiction to media services has been studied from a long-term perspective, and to identify variables that can be the basis for future addiction research. Researchers noted the addiction of media services in adolescents in particular, and identified a combination of factors depending on the background of the times. Addiction variables were largely aggregated into four properties: adolescent properties, personal properties, media properties, and media-dependent properties. Addiction variables belonging to the attribute were influenced by major media and divided into four periods. During the study period, the frequency of variables was most related to personal attributes, followed by media attributes, adolescent attributes, and media-dependent attributes. Also Individual attribute variables gradually shifted from object-relationship to individual psychological factors. Variants in media attributes were influenced by the introduction and spread of new media. Variations in adolescent and media-dependent attributes have been weak in studies that observe teenagers' motivations for media use or are related to addiction, and no papers have been published since 2020. Although addiction research on media services is important in terms of industry, there has been an emphasis on social aspects, based on the results of this study, we hope to continue to study the variables of service users who can be used in terms of industry.
This paper examines discussions surrounding cognitive liberty, neuro-privacy, and mental integrity from the perspective of Neuro-rights. The right to control one's neurological data entails self-determination of collection and usage of one's data, and the right to object to any way such data may be employed to negatively impact oneself. As innovations in neurotechnologies bear benefits and downsides, a novel concept of the neuro-rights has been suggested to protect individual liberty and rights. In Oct. 2020, the Chilean Senate presented the 'Proyecto de ley sobre neuroderechos' to promote the recognition and protection of neuro-rights. This new bill defines all data obtained from the brain as neuronal data and outlaws the commerce of this data. Neurotechnology, especially when paired with big data and artificial intelligence, has the potential to turn one's neurological state into data. The possibility of inferring one's intent, preferences, personality, memory, emotions, and so on, poses harm to individual liberty and rights. However, the collection and use of neural data may outpace legislative innovation in the near future. Legal protection of neural data and the rights of its subject must be established in a comprehensive way, to adapt to the evolving data economy and technical environment.
Jo, Jae-hyun;Kim, Jun-tae;Jeong, Jin-hyoung;Chang, Young-yoon;Park, Won-yeop;Lee, Sang-sik
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.299-305
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2019
This study was initiated to solve the difficulties of aged and female workers in agriculture society due to aging and demise of young people. In the case of the conventional elevated lift, the risk of exposure to uneven road or work environment, not the difficulty of professional qualification and operation, and the risk of exposure to the uneven road or working environment, were also studied based on previous researches so that women could easily and efficiently perform productive agriculture. First, the simulation was carried out through the prediction model of traction performance using the object of agricultural forklift, and the soil of the Kimhae city in Gyeongnam (34.125kPa, internal friction angle 35.294deg, external friction angle 13.620deg, Adhesion force 5.750 kPa, average cone index 0-15 cm cl, 1001.8 kPa). In the case of the forklift for simulation, the driving force and the kinetic resistance prediction modeling of the agricultural electric forklift are modeled. Based on this model, the motor control drive adopts the 1232E model, which is a drive dedicated to AC motor, and divides the two drivers into master and slave And the model for the simulation was designed to control motor drive, hydraulic drive, and various outputs on the main PCB. The simulation model is undergoing continuous simulation, modification and supplementation. Based on this research, we will continue research for development of safer and more efficient agricultural electric forklift.
This research aims to study Michael Chekhov's acting techniques scientifically, because his techniques has been studied only theoretically or empirically. Especially, this study focuses on 'imagination' and 'Psychological Gesture' from the perspective of cognitive psychology. Chekhov thought 'imagination' as the basis and core of all the works of acting. In cognitive psychology, it is called as 'imagery' and means 'a representation of the mind of the object not communicated by the sensory organs currently'. This study starts with defining imagery and takes a brief look at the features and kinds of imagery. Then the researcher will prove scientifically the possibility of training acting using imagery as Chekhov's assertion. For the proof of the validity of imagery, we'll look for the theoretical evidences-functional equivalence hypothesis, psychoneuromuscular theory, symbolic learning theory, psychophygiological information processing-and experimental ones-measurements of cerebral blood flow or event-related potential, experiments with fMRI(functional magnetic resonance imaging) or PET(positron emission tomography). As a result, we can see that imagery is functionally identical to perception and improves fulfillment of cognitive and physical tasks. As proving physical changes can draw out psychological changes(feeling) on the medium of imagery, we can also see the validity of Psychological Gesture. From the above research, even if Chekhov developed the acting techniques only on the basis of his experience, his techniques can be thought as having scientific validity. Though insufficient, this study can be a help for actors or students as they using Chekhov's techniques.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.287-294
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2018
This thesis covers legal aspects of the crypto-currency exchange and the legal rights of crypto-currencies holders. Unlike financial markets in which central authorities or intermediaries determine the validity of transactions and manage records, crypto-currency markets utilize a decentralization system based on block chain technology. Such distinct characteristics distinguish crypto-currency from currency, notes, or financial instruments. Therefore, we need to check closely the legal principles that are applicable to crypto-currency. Crypto-currency users possess rights indirectly through the crypto-currency exchange. However, we should look at whether crypto-currency can be an object of ownership. This research found that legal protection for crypto-currency exchanges are limited. Domestic laws have many shortcomings to protect users' rights. This study found that users who incurred damages due to internet computation errors at exchanges require a protective system like stock markets. Therefore, studies on the legal controls and system regulations are required to protect users' rights. Also, crypto-currency information exchanges keep inside and protections for users' private information need to be further examined.
Automatic text summarization is a process of shortening a text document by either extraction or abstraction. The abstraction approach inspired by deep learning methods scaling to a large amount of document is applied in recent work. Abstractive text summarization involves utilizing pre-generated word embedding information. Low-frequent but salient words such as terminologies are seldom included to dictionaries, that are so called, out-of-vocabulary(OOV) problems. OOV deteriorates the performance of Encoder-Decoder model in neural network. In order to address OOV words in abstractive text summarization, we propose a copy mechanism to facilitate copying new words in the target document and generating summary sentences. Different from the previous studies, the proposed approach combines accurate pointing information and selective copy mechanism based on bidirectional RNN and bidirectional LSTM. In addition, neural network gate model to estimate the generation probability and the loss function to optimize the entire abstraction model has been applied. The dataset has been constructed from the collection of abstractions and titles of journal articles. Experimental results demonstrate that both ROUGE-1 (based on word recall) and ROUGE-L (employed longest common subsequence) of the proposed Encoding-Decoding model have been improved to 47.01 and 29.55, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.256-259
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2016
The growth of mobile devices in Internet of Things (IoT) leads to a number of intelligent buildings related IoT applications. For instance, home automation controlling system uses client system such web apps on smartphone or web service to access the home server by sending control commands. The home server receives the command, then controls for instance the light system. The gateway based RESTful technology responsible for handling clients' requests attests an internet latency in case a large number of clients' requests submit toward the gateway increases. In this paper, we propose the design tasks of the IoT gateway for handling concurrency events. In the procedure of designing tasks, concurrency is best understood by employing multiple levels of abstraction. The way that is eminently to accomplish concurrency is to build an object-oriented environment with support for messages passing between concurrent objects. We also investigate the performance of event-driven architecture for building IoT gateway using node.js on one side and communication protocol based message-oriented middleware known as XMPP to handle communications of intelligent building control devices connected to the gateway through a centralized hub. The Node.JS is 40% faster than the traditional web server side features thread-based approach. The use of Node.js server-side handles a large number of clients' requests, then therefore, reduces delay in performing predefined actions automatically in intelligent building IoT environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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