RGB-thermal (RGB-T) tracking using unmanned aerial vehicles (UAVs) involves challenges with regards to the similarity of objects, occlusion, fast motion, and motion blur, among other issues. In this study, we propose dynamic tracking aggregation (DTA) as a unified framework to perform object detection and data association. The proposed approach obtains fused features based a transformer model and an L1-norm strategy. To link the current frame with recent information, a dynamically updated embedding called dynamic tracking identification (DTID) is used to model the iterative tracking process. For object association, we designed a long short-term tracking aggregation module for dynamic feature propagation to match spatial and temporal embeddings. DTA achieved a highly competitive performance in an experimental evaluation on public benchmark datasets.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1223-1237
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2024
Autonomous vehicles use onboard sensors to sense the surrounding environment. In complex autonomous driving scenarios, the detection and recognition capabilities are constrained, which may result in serious accidents. An efficient way to enhance the detection and recognition capabilities is establishing collaborations with the neighbor vehicles. However, the collaborations introduce additional challenges in terms of the data heterogeneity, communication cost, and data privacy. In this paper, a novel personalized federated learning framework is proposed for addressing the challenges and enabling efficient collaborations in autonomous driving environment. For obtaining a global model, vehicles perform local training and transmit logits to a central unit instead of the entire model, and thus the communication cost is minimized, and the data privacy is protected. Then, the inference similarity is derived for capturing the characteristics of data heterogeneity. The vehicles are divided into clusters based on the inference similarity and a weighted aggregation is performed within a cluster. Finally, the vehicles download the corresponding aggregated global model and train a personalized model which is personalized for the cluster that has similar data distribution, so that accuracy is not affected by heterogeneous data. Experimental results demonstrate significant advantages of our proposed method in improving the efficiency of collaborative perception and reducing communication cost.
본 논문은 객체지향 C++ 클래스 컴포넌트를 분류하여 재사용자에게 필요한 컴포넌트를 제공하기 위한 저장소의 클래스 라이브러리 설계방법을 제안한 것이다. 클래스 라이브러리를 설계하기 위해서 컴포넌트 구성 모델을 정의하였고, Enumerative 분류 방법을 이용한 멀티미디어 영역을 분류하였으며, 문서 클러스터링 방법을 확장하여 유사도에 의한 C++ 클래스를 유사한 그룹으로 분류하는 클러스터 생성 기준을 제안하고 있다. 이 유사 그룹인 클러스터는 클래스 멤버 데이터와 멤버함수 그리고 클래스 유사도를 기반으로 분류되며, 분류된 컴포넌트들은 유사도 관계의 계층구조로 구성된다. 마지막으로 객체지향 개념인 Generalization/Specialization의 C++ 상속관계를 계층구조로 표현할 수 있는 클래스 라이브러리를 설계하였다.
모바일 서비스의 수용성에는 사용자 인터페이스가 중요한 요소이다. 특히 모바일 인터페이스에서 청자(listner)인 인간에게 화자(Speaker)인 기계가 어떻게 시의 적절한 대화를 하는가는 수용성에 중요한 요소임에도 불구하고 아직까지 이에 대한 본격적인 연구가 진행되지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 상황을 인식한 존대등분 계산법을 제안하여 이에 근거한 시의 적절한 대화를 지원하는 상황 인식형 모바일 인터페이스를 설계하도록 하는 것이다. 다만 존대등분 계산은 문화별 및 언어별로 차이가 날 수 있으므로 한국어를 대상으로 계산법을 제안하려고 한다. 유비쿼터스 환경과 같은 분산 환경에서 사생활 정보를 보호하면서 사례기반 추론을 수행하기 위해 기존의 Minkowski aggregation 방법을 수정한 Nested Minkowski aggregation 방법을 사용하였다. 또한 본 방법론의 사용가능성을 증명하기 위하여 드라마 사례를 가지고 시뮬레이션 기반의 성능 비교를 수행하였다.
네트워크 트래픽의 연구 동향은 LAN, WAN 및 VBR 비디오 트래픽이 통계학적으로 자기 유사과정에 의해 더욱 더 잘 모델링화 된다는 사실을 입증하고 있다. 이것은 기존의 단기간 의존성만을 고려한 포아손 과정에 비해 다른 이론적 특성을 가진다. 즉 광범위한 시계열상에서 aggregation의 정도가 변하더라도 통계학적으로 동일한 특성을 지니게 된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 자기유사과정을 갖는 데이터를 실시간 운영중인 네트워크로부터 측정하여 트래픽을 모델링하고, 비교분석하므로서 다양한 데이터를 지원하는 초고속 네트워크의 성능분석에 적용할 수 있으리라 여겨진다.
네트워크 트래픽의 연구 동향은 LAN, WAN 및 VBR 비디오 트래픽이 통계학적으로 자기유사과 정에 의해 더욱 더 잘 모델링화 된다는 사실을 입증하고 있다. 이것은 기존의 단기간 의존성만을 고려한 포아손 과정에 비해 다른 이론적 특성을 가진다. 즉 광범위한 시계열상에서 aggregation의 정도가 변하더라도 통계학적으로 동일한 특성을 지니게 된다는 것이 다. 본 논문에서는 이러한 자기유사과정을 갖는 데이터를 실시간 운영중인 네트워크로부터 측정하여 트래픽을 모델링하고, 비교분석하므로서 다양한 데이터를 지원하는 초고속 네트워크의 성능분석에 적용할 수 있으리라 여겨진다.
In the case of military supplies, any potential failure and causes of failures must be considered. This study is aimed at examining the failure modes of a rotorcraft landing system to identify the priority items. Failure mode and effects analysis (FMEA) is applied to the rotorcraft landing system. In general, the FMEA is used to evaluate the reliability in engineering fields. Three elements, specifically, the severity, occurrence, and detectability are used to evaluate the failure modes. The risk priority number (RPN) can be obtained by multiplying the scores or the risk levels pertaining to severity, occurrence, and detectability. In this study, different weights of the three elements are considered for the RPN assessment to implement the FMEA. Furthermore, the FMEA is implemented using a fuzzy rule base, similarity aggregation model (SAM), and grey theory model (GTM) to perform a comparative analysis. The same input data are used for all models to enable a fair comparison. The FMEA is applied to military supplies by considering methodological issues. In general, the fuzzy theory is based on a hypothesis regarding the likelihood of the conversion of the crisp value to the fuzzy input. Fuzzy FMEA is the basic method to obtain the fuzzy RPN. The three elements of the FMEA are used as five linguistic terms. The membership functions as triangular fuzzy sets are the simplest models defined by the three elements. In addition, a fuzzy set is described using a membership function mapping the elements to the intervals 0 and 1. The fuzzy rule base is designed to identify the failure modes according to the expert knowledge. The IF-THEN criterion of the fuzzy rule base is formulated to convert a fuzzy input into a fuzzy output. The total number of rules is 125 in the fuzzy rule base. The SAM expresses the judgment corresponding to the individual experiences of the experts performing FMEA as weights. Implementing the SAM is of significance when operating fuzzy sets regarding the expert opinion and can confirm the concurrence of expert opinion. The GTM can perform defuzzification to obtain a crisp value from a fuzzy membership function and determine the priorities by considering the degree of relation and the form of a matrix and weights for the severity, occurrence, and detectability. The proposed models prioritize the failure modes of the rotorcraft landing system. The conventional FMEA and fuzzy rule base can set the same priorities. SAM and GTM can set different priorities with objectivity through weight setting.
The searching of an extensive document database for documents that are locally similar to a given query document, and the subsequent detection of similar regions between such documents, is considered as an essential task in the fields of information retrieval and data management. In this paper, we present a framework for such a task. The proposed framework employs the method of short-read mapping, which is used in bioinformatics to reveal similarities between genomic sequences. In this paper, documents are considered biological objects; consequently, edit operations between locally similar documents are viewed as an evolutionary process. Accordingly, we are able to apply the method of evolution tracing in the detection of similar regions between documents. In addition, we propose heuristic methods to address issues associated with the different stages of the proposed framework, for example, a frequency-based fragment ordering method and a locality-aware interval aggregation method. Extensive experiments covering various scenarios related to the search of an extensive document database for documents that are locally similar to a given query document are considered, and the results indicate that the proposed framework outperforms existing methods.
본 연구의 목적은 도시지역에 SWMM 모형에 필요한 적정규모의 배수유역(HSU) 및 관거망 공간정보의 정밀도 수준을 파악하는 데 있다. 공간정밀도 수준의 차이가 지표면 유출유량의 모의결과에 미치는 영향은 매우 미미한 수준에서 억제가 가능하였으나, 오염부하량 유출의 모의결과는 토지이용이 서로 다른 다수의 단위소유역들을 재합성하여 새로운 단위소유역을 작성하면 유출 오염부하량이 감소됨이 확인되었다. 한편, 관거의 공간정밀도 차이에 따른 유출량 모의결과는 유출첨두시간에 약간의 차이를 보이지만 전체 모의 기간을 통하여는 유출 패턴과 총유량에 미치는 영향은 매우 낮았다. 관거 유출과정 중에 다소의 유출부하량 계산의 오차가 발생하였으나, 그 규모는 관거 정밀도가 낮은 Case-3을 제외하고는 약 5~10% 정도였다.
국내외 미디어 시장에서 OTT의 파급력이 막대해짐에 따라 OTT에 대한 규제 논의도 활발해지고 있다. 우리나라에서는 특히 OTT와 방송의 유사성에 입각한 공정경쟁 환경 조성의 필요성, 사회문화적 영향력의 규율 필요성이 제기되고 있으며, 그 근거로서 해외의 규제 도입 및 논의 사례가 활용되어 왔다. 이에 본 논문에서는 OTT의 다양한 유형을 바탕으로 해외 시장 동향을 분석하고, 해외 정책규제 사례의 국내 적용 타당성을 고찰했다. 사업자 성격, 사업모형, 콘텐츠 형식, 전달 방식 등을 복합적으로 고려해 6개 OTT 유형(집적, 중개, 중개-집적, 멀티스크린, 아울렛, 아울렛-실시간)을 도출하고, 이를 중심으로 해외 서비스들의 동향을 살펴보았다. 그 결과 OTT 서비스의 형태는 현재도 끊임없이 진화하고 있으며, 콘텐츠 차별화를 중심으로 한 경쟁이 격화되고 있었다. 동태적 혁신이 계속되고 있는 OTT 시장에 섣부른 경쟁규제를 도입하는 것은 경계할 필요가 있다. 또한 OTT 규제 논의의 배경 논거로 자주 활용되는 미국, 유럽연합, 영국 및 일본의 사례를 확인한 결과, OTT에 방송으로서 규제를 적용하는 사례로는 적절하지 않은 것으로 나타났다. 오히려 해외 사례는 자국 내 미디어 산업의 경쟁을 활성화하고 콘텐츠 생태계의 건전성을 높이는 데 초점이 있었다. 따라서 OTT 규제 논의는 규제의 강화가 아니라 기존 방송에 대한 규제를 완화하는 방향으로, 또한 국내 사업자의 규제 포섭이 아니라 글로벌 사업자에 대한 실효적 관할권 확보를 우선시하는 방향으로 진행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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