The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.1
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pp.111-120
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2022
It is essential to make a purchase decision to make sure that the furniture matches well with other structures in the room. Moreover, in the Untact Marketing situation caused by the COVID-19 crisis, this is becoming an even more impact factor. Accordingly, methods of measuring length using AR(Augmented Reality) are emerging with the advent of AR open sources such as ARCore and ARKit for furniture arrangement interior simulation. Since this existing method using AR generates a Depth Map based on a flat camera image and it also involves complex three-dimensional calculations, limitations are revealed in work that requires the information of accurate room size using a smartphone. In this paper, we propose a method to accurately measure the size of a room using only the accelerometer and gyroscope sensors built in smartphones without using ARCore or ARKit. In addition, as an example of application using the presented technique, a method for applying a pre-designed room interior to each room is presented.
Kim, Seoyeon;Yun, Young-Sun;Hong, Jiman;Kim, Bongjae;Lee, Keon Myung;Jung, Jinman
Smart Media Journal
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v.11
no.2
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pp.70-76
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2022
IoT application development using a cloud server causes problems such as data transmission and reception delay, network traffic, and cost for real-time processing support in network connected hardware. To solve this problem, edge cloud-based platforms can use neuromorphic hardware to enable fast data transfer. In this paper, we propose a model optimization method for supporting spiking neural networks on FPGA hardware. We focused on auto-adjusting network model parameters optimized for neuromorphic hardware. The proposed method performs optimization to show higher performance based on user requirements for accuracy. As a result of performance analysis, it satisfies all requirements of accuracy and showed higher performance in terms of expected execution time, unlike the naive method supported by the existing open source framework.
In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum for non-majors is proposed, and an education method using Orange machine learning model learning and analysis tools is proposed. Orange is an open-source machine learning and data visualization tool that can create machine learning models by learning data using visual widgets without complex programming. Orange is a platform that is widely used by non-major undergraduates to expert groups. In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum and weekly practice contents for one semester are proposed. In addition, in order to demonstrate the reality of practice contents for machine learning model learning and utilization, we used the Orange tool to learn machine learning models from categorical data samples and numerical data samples, and utilized the models. Thus, use cases for predicting the outcome of the population were proposed. Finally, the educational satisfaction of this curriculum is surveyed and analyzed for non-majors.
Park, Ju Hyun;Kim, Seong Kee;Shin, Yong Soon;Ahn, Mun Il;Han, Yong Kyu
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.16
no.4
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pp.389-395
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2014
This technical note describes about the base stages of technology implementation for establishing "Early Warning System for Weather Hazard Management in Climate-smart Agriculture" to national onsite service. First of all, a special weather report service at catchment was represented sequential risk of 810 units of catchment by spatial statistical methods to existing 150 counties units special weather report released in KMA. The second, chronic hazard alarm service based on daily data of 76 Synoptic stations was monitor about 810 Catchment of mid-long term lapse weather and represented as a relative risk index chronic hazard risk of this time in preparation for the climatological normal conditions in the same period. Finally, we establish the foundation for delivering individually calculated field specific in hazard risk about volunteer farmer of early warning service demonstration area in seomjin downstream watershed. These three types of information were built a near real-time map service on the VWORLD background map of Ministry of Land as superposed layers nationwide catchment and demonstration areas within the farm unit weather hazard.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.12
no.3
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pp.108-113
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2017
The OBCP called 'operator on board' is that of a procedure to be executed on-board, which can be easily be loaded, executed, and also replaced, without modifying the remainder of the FSW. The use of OBCP enhances the on-board autonomy capabilities and increases the robustness to ground stations outages. The OBCP engine which is the core module of OBCP component in the FSW interprets and executes of the procedures based on script language written using a high-level language, possibly compiled, and it is relying on a virtual machine of the OBCP engine. FSW team in KARI has studied OBCP since 2010 as FSW team's internal projects, and made some OBCP engines such as Java KVM, RTCS/C and KKOMA on ERC32 processor target only for study. Recently we have been studying ESA's OBCP standard and implementing Lua and MicroPython on LEON2-FT/AT697F processor target as the OBCP engine. This paper presents the design and implementation of Lua for the OBCP engine on AT697F processor with VxWorks RTOS, and describes the evaluation result and performance of the OBCP engine.
The uses of land were relatively simple in the old days, but they are being expanded rapidly to the aboveground and underground due to the urban concentration, the large-scale urban development and so on in these days. Accordingly, the concept of the rights to lands grows from 2D to 3D, and many studies about the 3D cadastral information have been performed in recent years. Several studies were performed about the construction and the visualization of the 3D cadastral information, but most of them focused on the 3D visualization of the buildings and facilities. However, it is more desirable to visualize the individual objects of the rights to lands while considering 'the information on the rights' as well as the 'physical information'. Therefore it is supposed to construct and use the 3D cadastral information based on the individual objects of the rights in this paper. The level of the cadastral information will be upgraded by making and describing more detailed 3D cadastral information through this paper. And also the applicability of the 3D cadastral information will be improved when it is used with the real estate information, the demographic information and many others.
AMR(Automatic Meter Reading), which means that it reads the meter of electricity, gas, or water, etc at a remote place automatically through wired or wireless communication, has been studied in terms of Power Line Communication method and Local Area Wireless Communication method, etc. In this paper, we designed and implemented JCA(Java Card for AMR) capable of AMR, which is based on java Card technology indispensable to the ubiquitous world. In this paper, JCA follows standard transactional procedures offered by power supply company and manages power usage log and billing data, and is designed in order to satisfy EMV multi-functional specifications. Because JCA is a multi-functional smart card capable of post-issuance applets as an open platform, it is installed into other applications of affiliated concerns as well as credit card and traffic card applications. Not only the proposed JCA is a low cost system, compared to other AMR systems, but is capable of paying rates in advance or later by applying authentication and security function of java Card. In addition the proposed JCA system can create value added services such as affiliated services with corporate alliance.
With the advent of Web 2.0, OpenAPIs are becoming an increasing trend to emphasize Web as platform recently. OpenAPIs are used to combine services and generate new services by mashup. However because the standard documents for OpenAPIs do not exist, it may restrict the use of OpenAPIs. Previous studies of OpenAPIs mashup have been limited to tool design or language definition for service combination rather than dynamic composition. On the other hand, Web services that are a software technology implementing SOA provide standard documents such as WSDL to explain each service, UDDI to register it, and SOAP to transfer messages. Thus Web applications can interpret and execute services by using these technologies. Recent works have also been performed to provide semantic features and dynamic composition for SOA. If a dynamic and systematic approach is provided to combine Web services and OpenAPIs, Web applications can provide users with diverse services. In this study, we present a SOA based framework for mashup of OpenAPIs and Web services. The framework supports dynamic composition of OpenAPIs and Web services, where the process of composite services is described in OWL-S. A prototype is provided to validate our framework. The framework is expected to add diversity to typical Web services.
In this study, authors predicted probability of resignation of newly employed nurses using TensorFlow, an open source software library for numerical computation and machine learning developed by Google, and suggested strategic human resources management plan. Data of 1,018 nurses who resigned between 2010 and 2017 in single university hospital were collected. After the order of data were randomly shuffled, 80% of total data were used for machine leaning and the remaining data were used for testing purpose. We utilized multiple neural network with one input layer, one output layer and 3 hidden layers. The machine-learning algorithm correctly predicted for 88.7% of resignation of nursing staff with in one year of employment and 79.8% of that within 3 years of employment. Most of resigned nurses were in their late 20s and 30s. Leading causes of resignation were marriage, childbirth, childcare and personal affairs. However, the most common cause of resignation of nursing staff with in one year of employment were maladaptation to the work and problems in interpersonal relationship.
The research status of endangered amphibians in Korea was mainly studied the life-cycle and distribution status of species from the 1980s to the early 2000s. Although a relatively diverse range of studies have been conducted on mackerels, studies on habitat prediction, analysis, change and management are insufficient. WEB, which provides biota information using location information in Korea, is a site operated by the National Bio Resource Center under the Ministry of Environment, but there is no information on endangered species and general species information has also been found to be very scantily. For this research, we secured a database of location information of Narrow-mouth frog, an endangered species, by combining literature and field research, and established a system by applying new technologies and open-based platform technologies that can be easily accessed by non-technical personnel of IT among IT technologies. The system was divided into administrator functions and user functions to prevent indiscriminate sharing of information through authentication procedures through user membership of users. The established system was authorized to show the distance between the current location and the location of the Narrow-mouth frog. Considering the ecological characteristics of the Narrow-mouth frog, which is an endangered species, a radius of 500m was marked to determine the habitat range. The system is expected to be applied to the legal system to change existing protected areas, etc. and to select new ones. It is estimated that practical reduction measures can be derived by utilizing the development plan for reviewing the natural environment. In addition, the deployed system has the advantage of being able to apply to a wide variety of endangered species by modifying the information entered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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