Since the introduction of AEO certification in South Korea in 2008, 516 areas have been AEO certified based on a report dated December 31st, 2013. The number is expected to increase drastically as more and more companies strive to obtain the AEO certification. In this regards, this study is designed to contribute to the further invigoration of the AEO certification system as well as to propose directions to improve companies' performance in a practical point of view. To do so, the writer reviewed the past studies done in the relevant subjects in order to 1) grasp the principal subject, 2) catch the areas with insufficient information/lacking points, and to 3) get a focus on future directions on how additional research should be conducted. An analysis of the past studies proved that prior to the introduction of the AEO certification, the focus of the studies were to present the reasons as to why AEO should be introduced, the benefits of AEO, and a comparative analysis of countries already in wide usage of the AEO system. Studies done after the introduction of AEO (that is, after 2008) focused mainly on invigorating the system into the market. Compared to the previous studies, this study will present a distinct conclusion by breaking down the major points of each study on a year-by-year basis and studying them in total in order to provide an even more practical direction in the future of AEO in South Korea.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.5
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pp.444-450
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2015
The accuracy of small and low cost CCD camera is insufficient to provide data for precisely tracking unmanned aerial vehicles(UAVs). This study shows how UAV can hover on a human targeted tracking object by using CCD camera rather than imprecise GPS data. To realize this, UAVs need to recognize their attitude and position in known environment as well as unknown environment. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for an UAV to estimate of his attitude by environment recognition for UAV hovering, as one of the best important problems. In this paper, we describe a method for the attitude of an UAV using image information of a maker on the floor. This method combines the observed position from GPS sensors and the estimated attitude from the images captured by a fixed camera to estimate an UAV. Using the a priori known path of an UAV in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a marker on the floor and the estimated UAV's attitude. Since the equations are based on the estimated position, the measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the UAV. The Kalman filter scheme is applied for this method. its performance is verified by the image processing results and the experiment.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.6
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pp.808-814
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2021
The International Maritime Organization (IMO) explicitly stipulates the required performance of satellite based radio-navigation systems available for navigational purposes. Until 2019, the IMO had only recognized systems that could be serviced globally for satellite based radio-navigation. However, India's regional navigation satellite system has been approved recently, and other regional navigation satellite systems have also been made available for maritime navigation. Thus far, the IMO has approved the use of a total of five satellite navigation systems, such as the GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou, and NavIC. In Korea, in addition to the four satellite based radio-navigation systems that are used excluding NavIC, Japan's regional navigation satellite system that has not yet been approved can be received. Japan has requested the IMO to recognize the QZSS as a WWRNS to formalize its use for ocean navigations. Given that the service coverage of the QZSS is not limited to Japanese territorial waters and also includes Korean waters, the suitability analysis of the QZSS for domestic navigation is important for maritime safety. This study aims to analyze the suitability of using the QZSS for domestic navigation. Accordingly, this work explores the status and plans of the QZSS as well as the performance required by the IMO for recognition as a WWRNS. The methods and environmental conditions examined in this work are described, and the analyzed results are presented in terms of positioning accuracy and availability.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.2
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pp.91-108
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2022
In most cases, optical images have been used as training data of DL (Deep Learning) models for object detection, recognition, identification, classification, semantic segmentation, and instance segmentation. However, properties of 3D objects in the real-world could not be fully explored with 2D images. One of the major sources of the 3D geospatial information is DSM (Digital Surface Model). In this matter, characteristic information derived from DSM would be effective to analyze 3D terrain features. Especially, man-made objects such as buildings having geometrically unique shape could be described by geometric elements that are obtained from 3D geospatial data. The background and motivation of this paper were drawn from concept of the intrinsic image that is involved in high-level visual information processing. This paper aims to extract buildings after classifying terrain features by training DL model with DSM-derived information including slope, aspect, and SRI (Shaded Relief Image). The experiments were carried out using DSM and label dataset provided by ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) for CNN-based SegNet model. In particular, experiments focus on combining multi-source information to improve training performance and synergistic effect of the DL model. The results demonstrate that buildings were effectively classified and extracted by the proposed approach.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.123-128
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2014
This paper presents the study about MGV(Magnetic guidance vehicle) with up-and-down rotating type differential drive unit. Previous MGV needs the landmarks to get the driving information and additional sensor to recognize the landmarks except for localization sensor. Previous MGV requires at least 2 drive units when common fixed differential drive unit is used because it occurs the problems with driving control and localization error from imbalance of the MGV's weight. To solve such problems, we propose the MGV using up-and-down rotating type differential drive unit. Proposed MGV recognizes the driving information from the pattern which is consisted of both pole of magnet without landmarks and additional sensors, and it control the backward movement using up-and-down rotating type differential drive unit instead of common drive units. Proposed MGV considers KF(Kalman filter) to improve the localization accuracy. To verify the performance of proposed method, we designed MGV for the experiment. As the results, we can confirm the performance of propoesed method to recognize the pattern and to control the backward movement. With respect to localization, proposed method has the less RMSE about 5.6904 mm than previous method.
Kim, Gwan-Ha;Lee, Hae-Chan;Yang, Tae-Hyeon;Park, Sung-Hoon;Yeo, Gi-Tae
Journal of Digital Convergence
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v.18
no.4
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pp.55-65
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2020
The factors for service quality improvement of frozen and refrigerated warehouses are derived and the differences in perception about service quality improvement between shippers and operators of frozen and refrigerated cargos are analyzed. The objective of this study is to propose quality improvement measures for frozen and refrigerated cargo services using the importance-performance analysis (IPA). As a result, 15 analysis factors were derived. It was found through independent sample t-test that there is no difference in perception about quality improvement between shippers and operators. Furthermore, four top priority investment areas were derived from the IPA: maintaining temperature and humidity, securing variable storage space, on-time stocking and releasing, and providing information service. Meanwhile, inventory management service ability, on-time stocking and releasing, and reliable cargo storage ability needed urgent improvement. This study has industrial implications in that it proposes practical improvement measures for service quality improvement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.1-8
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2016
Automation of inventory management in a steel plate factory was a difficult problem unresolved for a long time. And now, it is also necessary to work diligently in the steel industry on efficient inventory management of thick plates. So far, the environmental characteristics of stacked thick plates means it is not easy to apply advanced technology for their automatic identification. In this paper, we propose a thick-plate robotic scanning system based on radio-frequency identification (RFID) that can provide quick and accurate inventory management by acquiring plate information after the scanning automatically recognizes the RFID tags under difficult load conditions. This system is equipped with a crane to move the plates in a pulled-up operation. It is equipped with a plate-only linear dipole antenna only for scanning the position of the plate tag. Only the linear dipole antenna, while moving the x-axis and y-axis information, automatically identifies the tag information attached to the plate. The tag information acquired by the system is used for stockpiling and is managed by steel plate inventory control software. The effectiveness of the proposed system is verified through field performance evaluation. As a result, the recognition rate of the plate tags is 99.9% at a maximum distance of 320 cm. The developed thick-plate antenna showed excellent performance compared to an existing commercial antenna.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.4
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pp.23-50
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2019
Libraries have recently sought to diversify their roles to meet the changing needs of local residents, while faithfully playing the library's original roles. The creation of a complex cultural space and the provision of services based on it are one of the ways to expand its role. In this study, a surveyed and analyzed the awareness of the complex cultural space of the library and the preference and awareness of the program operated in the complex cultural space by conducting a survey on the users of the library currently operating the complex cultural space. As a result, first, it was found that they preferred information space, education space, and rest space in space preference. On the other hand, community space and experience space showed low preference. Second, they prefer educational programs, exhibition programs, and performance programs that utilize complex cultural spaces, but experience programs and community programs have low preference. Therefore, it is necessary to operate the program by providing exhibitions and performance spaces while providing information and education spaces to users. The librarian should also promote the fact that library can be only the space of information and education, but also the space where culture, healing, experience and communication take place. In addition, libraries should strive to improve user awareness of library space.
Object detection plays a crucial role in a self-driving system. With the advances of image recognition based on deep convolutional neural networks, researches on object detection have been actively explored. In this paper, we proposed a lightweight model of the mask R-CNN, which has been most widely used for object detection, to efficiently predict location and shape of various objects on the road environment. Furthermore, feature maps are adaptively re-calibrated to improve the detection performance by applying an attention module to the neural network layer that plays different roles within the mask R-CNN. Various experimental results for real driving scenes demonstrate that the proposed method is able to maintain the high detection performance with significantly reduced network parameters.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.3
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pp.111-121
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2024
Recently, thanks to the development of artificial intelligence technologies such as image recognition, research on unmanned aerial vehicles is being actively conducted. In particular, related research is increasing in the field of military drones, which costs a lot to foster professional pilot personnel, and one of them is the study of an intelligent framework for autonomous mission performance of reconnaissance drones. In this study, we tried to design an intelligent framework for unmanned aerial vehicles using the methodology of designing an intelligent framework for service robots. For the autonomous mission performance of unmanned aerial vehicles, the intelligent framework and unmanned aerial vehicle module must be smoothly linked. However, it was difficult to provide interworking for drones using periodic message protocols with model-based interfaces of intelligent frameworks for existing service robots. First, the message model lacked expressive power for periodic message protocols, followed by the problem that interoperability of asynchronous data exchange methods of periodic message protocols and intelligent frameworks was not provided. To solve this problem, this paper proposes a message model extension method for message periodic description to secure the model's expressive power for the periodic message model, and proposes periodic and asynchronous data exchange methods using the extended model to provide interoperability of different data exchange methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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