The Measurement of risk parameter in city-gas equipments have been measured and confirmed by human, and evolved into remote monitoring system using wireless communication. Furthermore, domestic and international industry increase the efficiency of management, which can develop remote monitoring and control system using wireless communication. However, Those wireless system might be decrease the efficiency and ease because of connecting PDA and lap-top using wire-cable when data have checked immediately from outside. This paper is able to improve efficiency of safety management on city-gas equipments by developing mobile city-gas safety management system on AR.
This paper proposes an optical encryption and decryption system for OFB(Output Feedback Block) encryption algorithm. The proposed scheme uses a dual-encoding technique in order to implement optical XOR logic operation. Also, the proposed method provides more enhanced security strength than the conventional electronic OFB method due to the huge security key with 2-dimensional array. Finally, computer simulation results of encryption and decryption are shown to verify the proposed method, and hence the proposed method makes it possible to implement more effective and stronger optical block encryption system with high-speed performance and the benefits of parallelism.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.519-520
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2011
웹 3D 환경을 기반으로 하고 있는 가상현실 분야의 연구들은 대부분 가상공간을 구축해놓고 사용자들로 하여금 가상공간을 항해함으로서 각종 정보들을 시각적으로 확인할 수 있는 정도의 기본 기능만을 지원하고 있는 것들이 많다. 본 논문은 이와 같은 기존 연구들의 단조로움을 보완하기 위한 하나의 방법으로 실제 캠퍼스 건물 하나를 그대로 가상공간에 구축하고 인공지능을 가진 아바타로 하여금 사용자가 필요로 하는 건물 정보를 시청각 데이터와 아바타의 동작으로 직접 보여줄 수 있는 캠퍼트 건물 정보 안내 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 인공지능을 가진 아바타는 사용자와 상호작용을 하도록 설계되었으며, 가상공간은 현실세계에서는 제공해줄 수 없는 각종 정보를 다양하게 제공해줄 수 있다는 장점을 최대한 활용하였다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 향후에는 본 시스템을 캠퍼스 전체 건물로 확장하여 현실과 가상이 공존하는 증강현실의 기능을 가진 캠퍼스 건물 정보 안내 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
Kim, Kuekyeng;Kim, Gyeongmin;Jo, Jaechoon;Lim, Heuisoek
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.47-49
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2018
최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 문서에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 개체간의 관계를 분류하지 못한다. 이는 높은 수준의 관계를 정의하지 못함으로써 올바르게 데이터를 정형화지 못하는 중대한 문제이다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 타파하기 위하여 여러 문장에 걸쳐서 개체간의 상호작용 관계도 파악하는 전역 수준의 관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전처리 단계에서 문서를 분석하여 사전 지식베이스, 개체 연결 그리고 각 개체의 언급횟수를 파악하고 문서 내의 주요 개체들을 파악한다. 이후 언급 수준의 관계 추출을 통하여 1차적으로 단편적인 관계 추출을 실행하고, 주요개체와 관련된 관계는 외부 메모리에 샘플로 저장한다. 이후 단편적 관계들과 외부메모리를 이용하여 여러 문장에 걸쳐 표현되는 개체 간 관계를 알아낸다. 해당 논문은 이러한 모델의 구조도와 실험방법의 설계에 대하여 설명하였고, 해당 실험의 기대효과 또한 작성하였다.
In this paper, we apply this method to the entire process of smart disaster safety management based on the $4^{th}$ industrial revolution to minimize human, social, economic and environment damage from accidents and disasters, prevention evaluation and disaster information collection analysis and real-time detection of field situation. Prevention of $5^{th}$ generation communication system by analysis, contrast by education and training using virtual reality and augmented reality disaster safety management decision support system intelligent robot for recovery, disaster, discovery, reconnaissance relief, and scale analysis of damages were proposed.
This study is the research tendency(2016~2019) on the content and the intelligent information technology. After the IIT emerged as a social topic, related research increased, and interest in VR and AR was the highest. In games, more research has been done on VR and AR. In the case of big data technology, it was a tendency to pay attention to the study of movie contents. Many studies have attempted a technological approach to IIT. With regard to artificial intelligence technology, there were differences by technology and content area, mainly viewed from a legal and institutional perspective.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.63-68
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2018
Interests in face recognition area have been increasing due to diverse emerging applications. Face recognition algorithm from a two-dimensional source could be challenging in dealing with some circumstances such as face orientation, illuminance degree, face details such as with/without glasses and various expressions, like, smiling or crying. Hopfield Network capabilities have been used specially within the areas of recalling patterns, generalizations, familiarity recognitions and error corrections. Based on those abilities, a specific experimentation is conducted in this paper to apply the Redundant Parallel Hopfield Network on a face recognition problem. This new design has been experimentally confirmed and tested to be robust in any kind of practical situations.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.413-421
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2017
4차 산업혁명과 관련하여 대두되는 핵심기술로 인공지능, 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 가상현실(VR)과 증강현실(AR), 자율주행자동차, 드론, 3D 프린팅, 블록체인 등을 들고 있다. 과거와 현재는 생산자가 최적의 비용으로 고성능 고품질 상품과 서비스를 제공했으나 4차 산업 혁명 시대는 소비자가 제품의 종류 및 특성, 생산 시점 등 전 과정에 관여하고 상품 자체보다 상품이 제공하는 가치를 중시하게 될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 생산자 중심에서 소비자 중심으로 소비 트렌드가 변한 것은 AI, IoT, VR, 3D 프린팅 등 4차 산업혁명의 기술혁명이 지대한 기여를 했기 때문으로 볼 수 있다. 이처럼 다양한 제품과 서비스에서 새로운 유형의 소비자문제도 발생하고 기존의 소비자문제도 발생할 수 있으므로 이에 대한 체계적인 검토로 사전 예방적인 소비자정책과 사후구제의 소비자정책 모두 새롭게 정립해 두어야 한다. 사전예방적인 소비자정책으로는 (1) 위해방지, (2) 규격의 적정화, (3) 거래의 적정화, (4) 표시광고의 적정화, (5)소비자정보제공의 충실화 및 소비자능력의 향상을 위한 소비자교육의 강화, (6) 개인정보보호의 강화가 필요하다. 사후구제의 소비자정책으로는 (1) 소비자분쟁해결기준의 정비, (2) 피해구제 관련 법률의 제정이나 개정 등이 필요하다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.560-563
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2016
The changes in the medical and healthcare are started from the digital technology. The new field of digital healthcare has started fused with existing healthcare, medical technology, and digital technology. It can increase the service effect and reduce healthcare costs by applying ICT skills such as ICBM(Internet of Things, Cloud, Big data and Mobile), artificial intelligence, robotics, virtual, augmented reality, and wearable devices to healthcare services including healthcare, disease management. Recently there has been grafted an artificial intelligence technologies such as AlphaGo of Google and Watson of IBM onto the healthcare area. In this study, we analyze the main technology, ecosystem, platforms for digital healthcare, and lastly future changes in health care services and issues of digital healthcare.
In everyday life, recognizing people's emotions from their frames is essential and is a popular research domain in the area of computer vision. Visual emotion has a severe class imbalance in which most of the data are distributed in specific categories. The existing methods do not consider class imbalance and used accuracy as the performance metric, which is not suitable for evaluating the performance of the imbalanced dataset. Therefore, we proposed a method for recognizing visual emotion using balanced data augmentation to address the class imbalance. The proposed method generates a balanced dataset by adopting the random over-sampling and image transformation methods. Also, the proposed method uses the Focal loss as a loss function, which can mitigate the class imbalance by down weighting the well-classified samples. EfficientNet, which is the state-of-the-art method for image classification is used to recognize visual emotion. We compare the performance of the proposed method with that of conventional methods by using a public dataset. The experimental results show that the proposed method increases the F1 score by 40% compared with the method without data augmentation, mitigating class imbalance without loss of classification accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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