The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.197-205
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2024
Development of AI and big data-based algorithms to advance and optimize the recognition and detection performance of various static/dynamic vehicles in front and around the vehicle at a time when securing driving safety is the most important point in the development and commercialization of autonomous vehicles. etc. are being studied. However, there are many research cases for recognizing the same vehicle by using the unique advantages of radar and camera, but deep learning image processing technology is not used, or only a short distance is detected as the same target due to radar performance problems. Therefore, there is a need for a convergence-based vehicle recognition method that configures a dataset that can be collected from radar equipment and camera equipment, calculates the error of the dataset, and recognizes it as the same target. In this paper, we aim to develop a technology that can link location information according to the installation location because data errors occur because it is judged as the same object depending on the installation location of the radar and CCTV (video).
Optoelectronic shooting training systems are used in shooting training sites to improve the accuracy of shooting by tracking the trajectories of gun movements. However, optoelectronic-based systems have limitations in terms of cost, complexity of installation, and the risk that electronic targets may be broken. In this study, we developed and verified a shooting training system that measures postural tremors using a low-cost accelerometer. The acceleration sensor module was designed to be attached to the air cylinder of a gun. Postural tremors were evaluated based on amplitude, frequency, and spatial pattern index, which were computed using acceleration data. The postural tremor indices between the accelerometer and optoelectronic-based system were highly correlated (left-right and up-down directions: r = 0.76 and r = 0.70, respectively). We validated the developed shooting training system using an independent two-sample t-test, which identified a significant difference (p < 0.05) in the calculated postural tremor index according to the athlete's shooting score (i.e., best and worst shots).
The purpose of this study was to investigate the structural relationship between advertising attributes, advertising attitude, brand image, and purchase intention of sports brand on SNS. For this purpose, 250 valid samples from the convenience sampling method were used as the final analysis data. Entertainment, information, and credibility among ad attributes had a positive effect on SNS users' advertisement attitude toward sport brands, and irritation has a negative effect on ad attitude. The ad attitude formed by the advertising attributes positively affected the image of the sports brand and the purchase intention. Brand image had a positive effect on purchase intention. The results of this study may be helpful to maximize SNS advertising effect of sports brands and to identify some important factors that can affect direct purchasing behavior of sports majors, one of the target groups of companies promoting sports brands using SNS.
The importance of combat drones has been highlighted through the recent outbreak of the Russia-Ukraine war. The combat drones play a significant role as a a game changer that alters the conventional wisdom of traditional warfare. Many pundits expect the role of combat swarm drones would be more crucial in the future warfare. In this regard, this paper aims to analyze the development of artificial intelligence-enabled combat swarm drones. To transform the human-operated swarm drones into fully autonomous weaponry system our suggestions are as follows. Developments of (1) AI algorithms for optimized swarm drone operations, (2) decentralized command and control system, (3) inter-drones' mission analysis and allocation technology, (4) enhanced drone communication security and (5) set up of ethical guideline for the autonomous system. Specifically, we suggest the development of AI algorithms for drone collision avoidance and moving target attacks. Also, in order to adjust rapidly changing military environment, decentralized command and control system and mission analysis allocation technology are necessary. Lastly, cutting-edging secure communication technology and concrete ethical guidelines are essential for future AI-enabled combat swarm drones.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.1
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pp.67-76
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2024
In this paper, we present a DIP-MLS testing method that combines digital image processing with a rigid body-based MLS differencing approach to measure mechanical variables and analyze the impact of target location and image resolution. This method assesses the displacement of the target attached to the sample through digital image processing and allocates this displacement to the node displacement of the MLS differencing method, which solely employs nodes to calculate mechanical variables such as stress and strain of the studied object. We propose an effective method to measure the displacement of the target's center of gravity using digital image processing. The calculation of mechanical variables through the MLS differencing method, incorporating image-based target displacement, facilitates easy computation of mechanical variables at arbitrary positions without constraints from meshes or grids. This is achieved by acquiring the accurate displacement history of the test specimen and utilizing the displacement of tracking points with low rigidity. The developed testing method was validated by comparing the measurement results of the sensor with those of the DIP-MLS testing method in a three-point bending test of a rubber beam. Additionally, numerical analysis results simulated only by the MLS differencing method were compared, confirming that the developed method accurately reproduces the actual test and shows good agreement with numerical analysis results before significant deformation. Furthermore, we analyzed the effects of boundary points by applying 46 tracking points, including corner points, to the DIP-MLS testing method. This was compared with using only the internal points of the target, determining the optimal image resolution for this testing method. Through this, we demonstrated that the developed method efficiently addresses the limitations of direct experiments or existing mesh-based simulations. It also suggests that digitalization of the experimental-simulation process is achievable to a considerable extent.
Kim, Sung-Duk;Kim, Do-Young;Park, Gyu-Tae;Shin, Kee-Cheol
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.245-251
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2019
Sonar bearing accuracy is the correspondence between the target orientation predicted by sonar and actual target orientation, and is obtained from measurements. However, when measuring sonar bearing accuracy, many errors are included in the results because they are made at sea, where complex and diverse environmental factors are applied. In particular, parallax error caused by the difference between the position of the GPS receiver and the sonar sensor, and the time delay error generated between the speed of underwater sound waves and the speed of electromagnetic waves in the air have a great influence on the accuracy. Correcting these parallax errors and time delay errors without an automated tool is a laborious task. Therefore, in this study, we propose a sonar bearing accuracy measurement equipment with parallax error and time delay error correction. The tests were carried out through simulation data and real data. As a result of the test it was confirmed that the parallax error and time delay error were systematically corrected so that 51.7% for simulation data and more than 18.5% for real data. The proposed method is expected to improve the efficiency and accuracy of sonar system detection performance verification in the future.
Keunhwa Lee;Wooyoung Hong;Jungyong Park;Su-Uk Son;Ho Seuk Bae;Joung-Soo Park
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.43
no.3
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pp.314-323
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2024
Recently, a score-penalty method has been used for the acoustic passive tracking of marine mammals. The interesting aspect of this technique lies in the loss function, which has a penalty term representing the mismatch between the measured signal and the modeled signal, while the traditional time-domain matched-field processing is positively considering the match between them. In this study, we apply the score-penalty method into the depth estimation of a passive target with a known source waveform. Assuming deep ocean environments with uncertainties in the sound speed profile, we evaluate the score-penalty method, comparing it with the time-domain matched field processing method. We shows that the score-penalty method is more accurate than the time-domain matched field processing method in the ocean environment with weak mismatch of sound speed profile, and has better efficiency. However, in the ocean enviroment with strong mismatch of the sound speed profile, the score-penalty method also fails in the depth estimation of a target, similar to the time-domain matched-field processing method.
Na, Jong Eok;Suh, Jeong Nam;Kim, Jin Soo;Kim, Dae Seob;Hong, Dong Ki;Baek, Geum Mun
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.25
no.1
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pp.41-47
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2013
Purpose: To evaluate the usefulness of Integrated PET/CT and compare the gloss tumor volume (GTV) identified on CT, PET, PET/CT to that obtained from fluorodeoxyglucose (FDG). Materials and Methods: This experimental study was obtained using GE Discovery 690 (General Electric Healthcare, Milwaukee, MI, USA) PET/CT simulator with Gammex Laser System for five non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. In order to increase the reproducibility of the patient setup, We have to fixed to patients using the Extended Wing Board. GTV delineation was painted using the EclipseTM ver.10 contouring program for CT, PET, PET/CT images. And then, We were to compare the changes in the GTV. Results: These results are drawn from 5 patients who have atelectasis or pneumonitis. Compared to CT defined GTV, PET was decreased by 10.5%, 11.8% and increased by 67.9%, 220%, 19.4%. PET/CT was decreased by 7.7%, 6.7%, 28% and increased by 232%, 24%. Conclusion: We were able to determine the usefulness of PET/CT simulator for NSCLC. PET/CT simulator in radiation therapy is useful to define the target volume and It is possible to delineate Objective and accurate target volume. It seems to be applicable to other areas in the near future.
Healthy adipose tissue is critical for preventing obesity by maintaining metabolic homeostasis. Adipose tissue plays an important role in energy homeostasis through glucose and lipid metabolism. Depending on nutritional status, adipose tissue expands to store lipids or can be consumed by lipolysis. The role of adipose tissue as an endocrine organ is emerging, and many studies have reported that there are various adipose tissue hormones that communicate with other organs and tissues through metabolic signaling. For example, leptin, a representative peptide hormone secreted from adipose tissues (adipokine), circulates and targets the central nervous system of the brain for appetite regression. Furthermore, adipocytes secrete inflammatory cytokines to target immune cells in adipose tissues. Not surprisingly, adipocytes can secrete fatty acid-derived hormones (lipokine) that bind to their specific receptors for paracrine and endocrine action. To understand organ crosstalk by adipose tissue hor- mones, specific metabolic signaling in adipocytes and other communicating cells should be defined. The dysfunction of metabolic signaling in adipocytes occurs in unhealthy adipose tissue in overweight and obese conditions. Therapy targeting novel adipose metabolic signaling could potentially lead to the development of an effective anti-obesity drug. This review summarizes the latest updates on adipose tissue hormone and metabolic signaling in terms of obesity and metabolic diseases.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.63-74
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2018
This study suggested cooperative governance cases and improvement strategies between local welfare centers and urban regeneration support centers, centered on urban revitalization areas around Seoul Station, by applying FGI. Based on the analysis of the contents of FGI participating in the cooperative governance process, it was proved that the common role and identity between the local welfare center and the urban regeneration support center were regional based activities. And the advantage of constructing collaborative governance was analyzed by four ways. In addition, this study presented improvement strategies from a microscopic and macro perspective. The results of this study suggest that the change in the curriculum of social workers' education and the expansion of the scope of the practitioner in the Urban Regeneration Business Act propose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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