Kim, Minhwa;Cho, KeunHoo;Park, Sang-Eun;Cho, Jae-Hyoung;Moon, Hyoi;Han, Seung-hoon
Economic and Environmental Geology
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v.52
no.4
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pp.313-322
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2019
SAR (Synthetic Aperture Radar) remote sensing data is a very useful tool for near-real-time identification of landslide affected areas that can occur over a large area due to heavy rains or typhoons. This study aims to develop an effective algorithm for automatically delineating landslide areas from the polarimetric SAR data acquired after the landslide event. To detect landslides from SAR observations, reduction of the speckle effects in the estimation of polarimetric SAR parameters and the orthorectification of geometric distortions on sloping terrain are essential processing steps. Based on the experimental analysis, it was found that the IDAN filter can provide a better estimation of the polarimetric parameters. In addition, it was appropriate to apply orthorectification process after estimating polarimetric parameters in the slant range domain. Furthermore, it was found that the polarimetric entropy is the most appropriate parameters among various polarimetric parameters. Based on those analyses, we proposed an automatic landslide detection algorithm using the histogram thresholding of the polarimetric parameters with the aid of terrain slope information. The landslide detection algorithm was applied to the ALOS-2 PALSAR-2 data which observed landslide areas in Japan triggered by Typhoon in September 2011. Experimental results showed that the landslide areas were successfully identified by using the proposed algorithm with a detection rate of about 82% and a false alarm rate of about 3%.
Sound event detection is one of the research areas to model human auditory cognitive characteristics by recognizing events in an environment with multiple acoustic events and determining the onset and offset time for each event. DCASE, a research group on acoustic scene classification and sound event detection, is proceeding challenges to encourage participation of researchers and to activate sound event detection research. However, the size of the dataset provided by the DCASE Challenge is relatively small compared to ImageNet, which is a representative dataset for visual object recognition, and there are not many open sources for the acoustic dataset. In this study, the sound events that can occur in indoor and outdoor are collected on a larger scale and annotated for dataset construction. Furthermore, to improve the performance of the sound event detection task, we developed a dual CNN structured sound event detection system by adding a supplementary neural network to a convolutional neural network to determine the presence of sound events. Finally, we conducted a comparative experiment with both baseline systems of the DCASE 2016 and 2017.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.19
no.3
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pp.223-245
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2019
As the foundation for the Fourth Industrial Revolution, blockchain is becoming an essential core infrastructure and technology that creates new growth engines in various industries and is rapidly spreading to the environment of businesses and institutions worldwide. In this study, the characteristics and trends of blockchain technology were investigated and arranged, its application to the records management section of public institutions was required, and the procedures and methods of construction in the records management field of public institutions were studied in literature. Finally, blockchain technology was applied to the records management to propose an archive chain model and describe possible expectations. When the transactions that record the records management process of electronic documents are loaded into the blockchain, all the step information can be checked at once in the activity of processing the records management standard tasks that were fragmentarily nonlinked. If a blockchain function is installed in the electronic records management system, the person who produces the document by acquiring and registering the document enters the metadata and information, as well as stores and classifies all contents. This would simplify the process of reporting the production status and provide real-time information through the original text information disclosure service. Archivechain is a model that applies a cloud infrastructure as a backend as a service (BaaS) by applying a hyperledger platform based on the assumption that an electronic document production system and a records management system are integrated. Creating a smart, electronic system of the records management is the solution to bringing scattered information together by placing all life cycles of public records management in a blockchain.
In the early 1990s, IETF(Internet Engineering TaskForce) had started the discussion on new address protocol that can modify and supplement various drawbacks of existing IPv4 address protocol with the introduction of CIDR(Classless Inter-Domain Routing) which is a temporary solution for IPv4 address depletion, NAT, private IP address. While various standards related to new address protocol has been proposed, the SIPP(Simple Internet Protocol Plus) was adopted among them because it is regarded as the most promising solution. And this protocol has been developed into current IPv6. The new concepts are introduced with modifying a lot of deficiencies in the exisitng IPv4 such as real-time data processing, performance on QoS, security and the efficiency of routing. Since many security threats in IPv6 environment still exist, the necessity of stable data communication environment has been brought up continuously. This paper deveopled one-way communication algorithm in IPv6 based on the high possibility of protecting the system from uncertain and potential risk factors if the data is transmitted in one way. After the analysis of existing IPv6 and ICMPv6, this paper suggests one-way communication algorithm as a solution for existing IPv6 and ICMPv6 environment.
As the environment using intelligent IoT devices increases, various studies are underway to ensure the integrity of information sent and received from intelligent IoT devices. However, all IoT information generated in heterogeneous environments is not fully provided with reliable protocols and services. In this paper, we propose an intelligent-based multi-blockchain model that can extract only critical information among various information processed by intelligent IoT devices. In the proposed model, blockchain is used to ensure the integrity of IoT information sent and received from IoT devices. The proposed model uses the correlation index of the collected information to trust a large number of IoT information to extract only the information with a high correlation index and bind it with blockchain. This is because the collected information can be extended to the n-tier structure as well as guaranteed reliability. Furthermore, since the proposed model can give weight information to the collection information based on blockchain, similar information can be selected (or bound) according to priority. The proposed model is able to extend the collection information to the n-layer structure while maintaining the data processing cost processed in real time regardless of the number of IoT devices.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.5
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pp.31-39
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2018
Recently, there has been active studies to provide a user-friendly interface in a virtual reality environment by recognizing user hand gestures based on deep learning. However, most studies use separate sensors to obtain hand information or go through pre-process for efficient learning. It also fails to take into account changes in the external environment, such as changes in lighting or some of its hands being obscured. This paper proposes a hand gesture recognition method based on deep learning that is strong in external environments without the need for pre-process of RGB images obtained from general webcam. In this paper we improve the VGGNet and the GoogLeNet structures and compared the performance of each structure. The VGGNet and the GoogLeNet structures presented in this paper showed a recognition rate of 93.88% and 93.75%, respectively, based on data containing dim, partially obscured, or partially out-of-sight hand images. In terms of memory and speed, the GoogLeNet used about 3 times less memory than the VGGNet, and its processing speed was 10 times better. The results of this paper can be processed in real-time and used as a hand gesture interface in various areas such as games, education, and medical services in a virtual reality environment.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.2
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pp.29-38
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2021
The Internet including mobile networks is developing to overcoming the limitation of physical distance and providing or acquiring information from remote locations. However, the systems that use video as primary information require higher bandwidth for recognizing the situation in remote places more accurately through high-quality video as well as lower latency for faster interaction between devices and users. The emergence of the 5th generation mobile network provides features such as high bandwidth and precise location recognition that were not experienced in previous-generation technologies. In addition, the Mobile Edge Computing that minimizes network latency in the mobile network requires a change in the traditional system architecture that was composed of the existing smart device and high availability server system. However, even with 5G and MEC, since there is a limit to overcome the mobile network state fluctuations only by enhancing the network infrastructure, this study proposes a high-definition video streaming system in ultra-low latency based on the SRT protocol that provides Forward Error Correction and Fast Retransmission. The proposed system shows how to deploy software components that are developed in consideration of the nature of 5G and MEC to achieve sub-1 second latency for 4K real-time video streaming. In the last of this paper, we analyze the most significant factor in the entire video transmission process to achieve the lowest possible latency.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.1
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pp.155-178
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2021
In the era of the 4th industrial revolution, public libraries need a strategy for promoting intelligent library services in order to actively respond to changes in the external environment such as artificial intelligence. Therefore, in this study, based on the concept of artificial intelligence and analysis of domestic and foreign artificial intelligence related trends, policies, and cases, we proposed the future direction of introduction and development of artificial intelligence services in the library. Currently, the library operates a reference information service that automatically provides answers through the introduction of artificial intelligence technologies such as deep learning and natural language processing, and develops a big data-based AI book recommendation and automatic book inspection system to increase business utilization and provide customized services for users. Has been provided. In the field of companies and industries, regardless of domestic and overseas, we are developing and servicing technologies based on autonomous driving using artificial intelligence, personal customization, etc., and providing optimal results by self-learning information using deep learning. It is developed in the form of an equation. Accordingly, in the future, libraries will utilize artificial intelligence to recommend personalized books based on the user's usage records, recommend reading and culture programs, and introduce real-time delivery services through transport methods such as autonomous drones and cars in the case of book delivery service. Service development should be promoted.
GEO-KOMPSAT-2A AMI (Advanced Meteorological Imager) radiometric calibration evaluation is an essential element not only for functional and performance verification of the payload but for the quality of the sensor data. AMI instrument consists of six reflective channels and ten thermal infrared ones. One of the key parameters representing radiometric properties of the sensor is a SNR (Signal-to-Noise Ratio) for the reflective channels and a NEdT (Noise Equivalent delta Temperature) for the IR ones respectively. Other important radiometric calibration parameters are a dynamic range and a gain value related with the responsivity of detectors. To verify major radiometric calibration performance of AMI, an offline radiometric evaluation tool was developed separately with a real-time AMI data processing system. Using the evaluation tool, validation activities were carried out during the GEO-KOMPSAT-2A In-Orbit Test period. The results from the evaluation tool were cross checked with those of the HARRIS, which is the AMI payload vendor. AMI radiometric evaluation activities were conducted through three phases for both sides (Side 1 and Side 2) of AMI payload. Results showed that performances of the key radiometric properties were outstanding with respect to the radiometric requirements of the payload. The effectiveness of the evaluation tool was verified as well.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.2
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pp.123-135
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2021
The data processing of this study is focused on keywords related to 'Corona 19 and professional baseball' and 'Corona 19 and professional baseball no spectators', using text mining and social network analysis of textom program to identify problems and view quality. It was used to set the variable of For quantitative analysis, a questionnaire on viewing quality was constructed, and out of 270 survey respondents, 250 questionnaires were used for the final study. As a tool for securing the validity and reliability of the questionnaire, exploratory factor analysis and reliability analysis were conducted, and IPA analysis (importance-satisfaction) was conducted based on the questionnaire that secured validity and reliability, and the results and strategies were presented. As a result of IPA analysis, factors related to the image (image composition, image coloration, image clarity, image enlargement and composition, high-quality image) were found in the first quadrant, and the second quadrant was the game situation (support team game level, support player game level, star). Player discovery, competition with rival teams), game information (match schedule information, player information check, team performance and player performance, game information), interaction (consensus with the supporting team), and some factors appeared. The factors of commentator (baseball-related knowledge, communication ability, pronunciation and voice, use of standard language, introduction of game-related information) and interaction (real-time communication with the front desk, sympathy with viewers, information exchange such as chatting) appeared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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