Recently, following the development of LIDAR technology which can detect distance from the object, the interest for LIDAR based 3D object detection network is getting higher. Previous networks generate inaccurate localization results due to spatial information loss during voxelization and downsampling. In this study, we propose an attention-based convergence method and a camera-LIDAR convergence system to acquire high-level features and high positional accuracy. First, by introducing the attention method into the Voxel-RCNN structure, which is a grid-based 3D object detection network, the multi-scale sparse 3D convolution feature is effectively fused to improve the performance of 3D object detection. Additionally, we propose the late-fusion mechanism for fusing outcomes in 3D object detection network and 2D object detection network to delete false positive. Comparative experiments with existing algorithms are performed using the KITTI data set, which is widely used in the field of autonomous driving. The proposed method showed performance improvement in both 2D object detection on BEV and 3D object detection. In particular, the precision was improved by about 0.54% for the car moderate class compared to Voxel-RCNN.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.195-195
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2019
최근 센싱 기술과 정보화의 영향으로 하천에서 발생하는 다양한 정보들이 디지털화되어 저장되고 있으며, 이를 효율적으로 저장하고 관리하고자 하는 연구가 수행되고 있다. 특히, 과거에는 점, 선, 면으로 구성된 자료 위주로 구성되어 있어 수집된 자료를 주제별로 관리하는 레이어 형식으로 저장하여 자료를 표출하기 위한 목적으로 설계되었지만, 최근에는 영상자료, 시계열자료 등 기존의 자료와 다른 비구조적 형태의 자료가 발생함에 따라 하천 네트워크를 기반으로 한 하천공간정보를 관계형 구조로 설계하고 있다. 하천의 경우, 각 하천공간정보가 가지는 고유의 값을 활용하여 인접한 하천 네트워크를 구성하는 하천의 중심선 혹은 최심선을 기준으로 하천공간정보들을 관계성을 부여한다. 하지만 이러한 관계성은 자료의 저장, 관리, 제공에는 유리한 측면이 있지만 기하학적인 고려가 없기 때문에 공간정보로서 활용하기에는 한계가 존재한다. 쉽게 설명하면, 1차원 점에 해당하는 공간좌표는 가장 가까운 하천 네트워크를 대상으로 관계성 부여가 가능하지만, 2차원 선과 3차원 면에 해당하는 도형을 대표하는 위치가 공간적으로 많기 때문이다. 본 연구에서는 하천 네트워크 기반 공간정보가 관계성을 부여하되 하천공간정보가 가지는 기하하적 구조를 반영하기 위해 하천 네트워크를 중심으로 한 곡선좌표계 부여 방법을 제시하고자 한다. 하천은 실제로 연속적으로 변화하며, 곡선으로 이루어져 있기 때문에 공간적으로 직교좌표계를 활용하기 보다는 곡선좌표계를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 수치해석 모형에서는 곡선좌표계를 고려하여 수치해석을 수행하고 있으며, 도로나 교통 분야의 공간정보에서도 공간적 고려를 위해 곡선좌표계를 활용하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 하천 중심선 혹은 최심선을 기준으로 흐름방향 거리를 S, 횡방향 거리를 N으로 설정하여 곡선좌표계를 정의하였으며, 직교좌표계와 곡선좌표계간의 좌표변환을 위해 이차원 변환방법인 투영변환을 활용하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 활용할 경우, 하천 네트워크 기반 공간정보가 자료 간의 관계성을 유지하며, 기하하적 고려가 될 것으로 사료된다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.737-746
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2017
In 2017, amid changes in the security market such as integrated security (IS) and convergence security (CS), a variety of security paradigms in terms of operation and management have been suggested. Rather than changing existing network infrastructure and bringing about fluid, multi-dimensional changes, these solutions and technologies focus entire security capacity on a primary protection, leading to network infrastructure suffering from unexpected inherent violations and problems in a continued manner. Therefore, it is time to propose and develop a flexible network section that can protect from attacks of similar pattern and concentrated traffic attacks by applying a new concept of WB (Water-Bubble) to network infrastructure and analyzing on the basis of experiment and installation. Methodology of the WB-based highly secure flexible network section proposed in this study is expected to provide materials for studies on how to achieve network section security taking into account three major limitations and security standards: fluidity, unpredictability, and non-area scalability by contact point ratio, by changing a network area predicted to be the final target of attack into resonant network section (area) with flexible area changes.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2005.08a
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pp.141-167
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2005
본 연구의 목적은 우리나라보다 앞서 실시하고 있는 일본의 산업 클러스터 계획 프로젝트의 거시적인 현황과 가장 성공적이라고 하는 TAMA클러스터의 사례를 분석하여 향후 우리나라 클러스터 정책 시행에 필요한 시사점을 얻는데 있다. 특히 TAMA클러스터의 성공은 이를 직접 관리하고 있는 민간차원의 중개조직인 TAMA산업활성화협회의 운영전략을 집중적으로 분석하여 봄으로써 도입 가능성에 대한 진단과 정책적 제안을 하고자 한다. 첫째, 일본의 19개 지역별 산업 클러스터 계획의 공통점은 어느 것도 도도부현의 영역을 초월한 광역적인 클러스터를 형성하고 있다. 광역단위의 집적은 상대적으로 클러스터 계획에 대한 중요성과 실행주체를 망각하기 쉬워 실패할 가능성이 비교적 높을 수 있다 이러한 점을 극복하기 위한 대안으로 산학연의 3주체 간 연계를 주로 담당하는 민간중심의 중개조직을 두어 운영하고 있다. 둘째, 클러스터 정책기간은 시작에서 자립까지 20년을 상정하고, 제1기 5년간은 산업 클러스터 네트워크 구축기, 제2기 5년은 산업 클러스터 성장기 그리고 마지막 제3기 10년은 산업 클러스터의 자율적 발전기로서 책정되어 수행하는 것이 바람직하다고 보고 있다. 셋째, 개별적인 산업 클러스터의 비전, 목표, 중장기 전략의 올바른 수립이 필요한데 백화점식이 아닌 대상산업 및 대상 주체에 대한 선택과 집중의 전략성이 엿보인다. 넷째, 정책 대상의 범위는 연구개발에서 판매에 이르기까지 전 비즈니스 프로세스를 대상으로 하고 있으며 클러스터 관련 정책수행 주체들의 정책조율, 중복 투자의 회피 그리고 효과적인 정책을 시행하기 위하여 수평적인 연락망과 협의체를 구성하고 있다. 다섯째, TAMA협회는 전통적인 동종 산업중심의 협회 기능과는 달리 제품개발형 중소$\cdot$중견기업을 대상으로 신기술개발과 신사업 전개를 위한 전략적 지원을 하고 있다. 비교적 개별적인 기술개발 능력은 물론 독자적인 마케팅 능력을 갖고 있어 일반적인 보호 대상자로서의 중소기업과는 차원이 다르며 기존의 하청관계라는 수직적 의존적인 존재가 아니라 세계적으로 니치 시장에서 경쟁력을 가지고 있는 대기업과 대등한 입장의 우량기업이라는 것이 특징이다. 여섯째, 지금까지는 기업을 지원하는 각 기관들이 각각 독자적으로 운영하여 경영자원의 분산과 이용으로 수혜자인 중견$\cdot$중소기업의 입장은 물론 지방자치단체 및 중앙정부의 차원에서 분석하여 볼 경우 경영자원의 Critical Mass를 확보하기 어려웠다. TAMA협회는 네트워크 조직으로서 주로 소프트적인 지원을 통하여 원활하게 수행하고 있음. 정보와 네트워크만을 가지고 조직간 관계를 중개하는 가벼운 네트워크 조직으로서 운영하는 방법은 한국의 경우에도 적용이 가능하며 매우 유용하다고 생각된다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.6
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pp.975-980
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2020
To protect wireless sensor networks (WSNs), various key distribution and management schemes have been proposed. However, most of them conducted simulations and experiments for performance evaluation by considering only the two-dimensional (2D) environments. In this paper, we investigate the effect of real-world three-dimensional (3D) topographic features on the key pre-distribution schemes for WSNs. For this purpose, we analyze and compare the performance of three pairwise key pre-distribution schemes in 2D and 3D environments: full pairwise (FP), random pairwise (RP), and full and random pairwise (FRP) schemes. For the experiments, we employ a network simulator NS-3 and 3D graphic tools such as Blender and Unity. As a result, we confirm that there was a difference in the performance of each scheme according to the actual 3D terrain and that the location-based FRP that considers deployment errors, has the highest efficiency in many aspects.
Today the lectures are usually practiced in a teacher-led traditional classroom system or a student-led e-learning system. Students passively follow the teacher's lectures in both systems, though. Also due to the advances in 3D Computer Graphics and Game technologies, there are trials to exploit the positive effect of games in learning. The serious games, specifically designed games for an educational goal, or existing games for a special class have been used as lectures. Still these games have a great difficulty in being integrated into the educational system technically and economically. Therefore a new 3D MMORPG based lecturing system is presented in this paper. In our new lecturing system, the characteristics of a 3D MMORPG, achievement, sociality, and immersion, are provided to motivate students to participate actively in a lecture. A teacher and students interact with each other in realtime as 3D characters in a 3D virtual classroom on-line. An ordinary teacher can also easily apply our new system to existing classes since a teacher only needs to specify a slide file to prepare a lecture. For the future work, a user study and the effect of our new lecturing system will be performed.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.5
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pp.64-74
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2019
Although a non-rigid registration has high demands in clinical practice, it has a high computational complexity and it is very difficult for ensuring the accuracy and robustness of registration. This study proposes a method of applying a non-rigid registration to 3D magnetic resonance images of brain in an unsupervised learning environment by using a deep-learning network. A feature vector between two images is produced through the network by receiving both images from two different patients as inputs and it transforms the target image to match the source image by creating a displacement vector field. The network is designed based on a U-Net shape so that feature vectors that consider all global and local differences between two images can be constructed when performing the registration. As a regularization term is added to a loss function, a transformation result similar to that of a real brain movement can be obtained after the application of trilinear interpolation. This method enables a non-rigid registration with a single-pass deformation by only receiving two arbitrary images as inputs through an unsupervised learning. Therefore, it can perform faster than other non-learning-based registration methods that require iterative optimization processes. Our experiment was performed with 3D magnetic resonance images of 50 human brains, and the measurement result of the dice similarity coefficient confirmed an approximately 16% similarity improvement by using our method after the registration. It also showed a similar performance compared with the non-learning-based method, with about 10,000 times speed increase. The proposed method can be used for non-rigid registration of various kinds of medical image data.
The purpose of this study is to explore the meaning and the effect of communication as social capital, which needs to be evaluated empirically focusing on corporate reputation. Also, it tried to analyze consumers' communication network in the structural, substantial, and relational level, which is to verify how characteristics and meanings of communication network structure affect to a good corporate reputation. A survey toward 200 participants was conducted during 5 days from March 29 to April 3, 2012. Characteristics of communication network structure of a corporation with higher reputation is analyzed using the index such as degree, degree centrality, and density. The findings of the study show that a corporation with higher reputation has higher network degree, degree centrality, and density compared to a corporation with lower reputation. Consumers of a corporation with higher reputation get information from various overlapping sources. It allows them to share similar interpretation, which could elevate the degree, degree centrality, and density of network. It also proved that when the network density is high, a corporation with higher reputation can distribute information much faster and easier. Moreover, in the substantial level of social capital, product/service information network has high degree and density rather than corporate issue information network. Likewise, degree and density of information acquisition network was higher than those of information provision network. Also, this study verified the effect and relationship between the network structure characteristics and corporate loyalty in a relational level. In this way, the positive effect of the degree centrality on corporate loyalty was supported. In conclusion, as consumers share more information from overlapping sources, the degree of communication network gets higher. Throughout this network, the diffusion of information among consumers would be activated, and this confirmed that corporate reputation and corporate loyalty is closely related.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.15
no.5
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pp.616-634
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2009
Criticizing the existing social science approaches to transnational migration for their ignorance of spatial perspectives and the resultant limits in the understanding of the concrete processes of international migration and settlement, this paper aims to examine how spatial perspectives and geographical epistemology can positively contribute to the understanding and conceptualization of transnational migration. In particular, it emphasizes that the processes of transnational migration cannot be solely understood in terms of 1) global capitalist restructuring and economic rationality, 2) the impacts of deterritoralized transnational networks, or 3) the operation of immigration regimes constructed at the national scale. Alternatively, this paper argues that the conceptualization of 'transnational space', which is based on the understanding of the socio-spatial dimensions - that is, place, territory, scale and networks - that affect the processes of transnational migration, could significantly contribute to the understanding of the transnational migration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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