Park, Ji-Hoon;Choi, Yeo-Reum;Chae, Dae-Young;Lim, Ho
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
/
v.25
no.3
/
pp.219-230
/
2022
In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.17
no.6
/
pp.1545-1559
/
2023
In the cloud environment, microservices are implemented through Kubernetes, and these services can be expanded or reduced through the autoscaling function under Kubernetes, depending on the service request or resource usage. However, the increase in the number of nodes or distributed microservices in Kubernetes and the unpredictable autoscaling function make it very difficult for system administrators to conduct operations. Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) supports resource management for cloud services through AI and has attracted attention as a solution to these problems. For example, after the AI model learns the metric or log data collected in the microservice units, failures can be inferred by predicting the resources in future data. However, it is difficult to construct data sets for generating learning models because many microservices used for autoscaling generate different metrics or logs in the same timestamp. In this study, we propose a cloud data refining module and structure that collects metric or log data in a microservice environment implemented by Kubernetes; and arranges it into computing resources corresponding to each service so that AI models can learn and analogize service-specific failures. We obtained Kubernetes-based AIOps learning data through this module, and after learning the built dataset through the AI model, we verified the prediction result through the differences between the obtained and actual data.
Saif Hassan;Abdul Ghafoor;Zahid Hussain Khand;Zafar Ali;Ghulam Mujtaba;Sajid Khan
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.24
no.7
/
pp.170-176
/
2024
Since the World Health Organization (WHO) has declared COVID-19 as pandemic, many researchers have started working on developing vaccine and developing AI systems to detect COVID-19 patient using Chest X-ray images. The purpose of this work is to improve the performance of pre-trained Deep convolution neural nets (DCNNs) on Chest X-ray images dataset specially COVID-19 which is developed by collecting from different sources such as GitHub, Kaggle. To improve the performance of Deep CNNs, data augmentation is used in this study. The COVID-19 dataset collected from GitHub was containing 257 images while the other two classes normal and pneumonia were having more than 500 images each class. There were two issues whike training DCNN model on this dataset, one is unbalanced and second is the data is very less. In order to handle these both issues, we performed data augmentation such as rotation, flipping to increase and balance the dataset. After data augmentation each class contains 510 images. Results show that augmentation on Chest X-ray images helps in improving accuracy. The accuracy before and after augmentation produced by our proposed architecture is 96.8% and 98.4% respectively.
We propose a two-dimensional (2D) scattering-center-extraction (SCE) method using sparse recovery based on the compressive-sensing theory, even with data missing from the received radar cross-section (RCS) dataset. First, using the proposed method, we generate a 2D grid via adaptive discretization that has a considerably smaller size than a fully sampled fine grid. Subsequently, the coarse estimation of 2D scattering centers is performed using both the method of iteratively reweighted least square and a general peak-finding algorithm. Finally, the fine estimation of 2D scattering centers is performed using the orthogonal matching pursuit (OMP) procedure from an adaptively sampled Fourier dictionary. The measured RCS data, as well as simulation data using the point-scatterer model, are used to evaluate the 2D SCE accuracy of the proposed method. The results indicate that the proposed method can achieve higher SCE accuracy for an incomplete RCS dataset with missing data than that achieved by the conventional OMP, basis pursuit, smoothed L0, and existing discrete spectral estimation techniques.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
/
v.25
no.4
/
pp.381-389
/
2022
Detecting partially occluded objects is difficult due to the appearances and shapes of occluders are highly variable. These variabilities lead to challenges of localizing accurate bounding box or classifying objects with visible object parts. To address these problems, we propose a two-stage part-based attention approach for robust object detection under partial occlusion. First, our part attention network(PAN) captures the important object parts and then it is used to generate weighted object features. Based on the weighted features, the re-weighted object features are produced by our reinforced PAN(RPAN). Experiments are performed on our collected military vehicle dataset and synthetic occlusion dataset. Our method outperforms the baselines and demonstrates the robustness of detecting objects under partial occlusion.
An unexpected occlusion in a real life, not in a laboratory, can be more fatal to neural networks than expected. In addition, it is virtually impossible to create a network that learns all the environmental changes as well as occlusions. Therefore, we propose an alternative approach in which the architecture and number of parameters remain unchanged while adapting to occlusion circumstances. Learning method with the term Conversion Learning classifies them more robustly by converting the weights from various occlusion situations. The experiments on MNIST dataset showed a 3.07 [%p] performance improvement over the baseline CNN model in a situation where most objects are occluded and unknowing what occlusion will appear in advance. The experimental results suggest that Conversion Learning is an efficient method to respond to environmental changes such as occluded images.
Jae Won Choi;Yeon Jin Cho;Ji Young Ha;Yun Young Lee;Seok Young Koh;June Young Seo;Young Hun Choi;Jung-Eun Cheon;Ji Hoon Phi;Injoon Kim;Jaekwang Yang;Woo Sun Kim
Korean Journal of Radiology
/
v.23
no.3
/
pp.343-354
/
2022
Objective: To develop and evaluate a deep learning-based artificial intelligence (AI) model for detecting skull fractures on plain radiographs in children. Materials and Methods: This retrospective multi-center study consisted of a development dataset acquired from two hospitals (n = 149 and 264) and an external test set (n = 95) from a third hospital. Datasets included children with head trauma who underwent both skull radiography and cranial computed tomography (CT). The development dataset was split into training, tuning, and internal test sets in a ratio of 7:1:2. The reference standard for skull fracture was cranial CT. Two radiology residents, a pediatric radiologist, and two emergency physicians participated in a two-session observer study on an external test set with and without AI assistance. We obtained the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, and specificity along with their 95% confidence intervals (CIs). Results: The AI model showed an AUROC of 0.922 (95% CI, 0.842-0.969) in the internal test set and 0.870 (95% CI, 0.785-0.930) in the external test set. The model had a sensitivity of 81.1% (95% CI, 64.8%-92.0%) and specificity of 91.3% (95% CI, 79.2%-97.6%) for the internal test set and 78.9% (95% CI, 54.4%-93.9%) and 88.2% (95% CI, 78.7%-94.4%), respectively, for the external test set. With the model's assistance, significant AUROC improvement was observed in radiology residents (pooled results) and emergency physicians (pooled results) with the difference from reading without AI assistance of 0.094 (95% CI, 0.020-0.168; p = 0.012) and 0.069 (95% CI, 0.002-0.136; p = 0.043), respectively, but not in the pediatric radiologist with the difference of 0.008 (95% CI, -0.074-0.090; p = 0.850). Conclusion: A deep learning-based AI model improved the performance of inexperienced radiologists and emergency physicians in diagnosing pediatric skull fractures on plain radiographs.
AI is accepted not only in the private sector but also in the defense sector as a cutting-edge technology that must be introduced for the development of national defense. In particular, artificial intelligence has been selected as a key task in defense science and technology innovation, and the importance of data is increasing. As the national defense department shifts from a closed data policy to data sharing and activation, efforts are being made to secure high-quality data necessary for the development of national defense. In particular, we are promoting a review of the business budget system to secure data so that related procedures can be improved to reflect the unique characteristics of AI and big data, and research and development can begin with sufficient large quantities and high-quality data. However, there is a need to establish standardization and quality standards for structured data and unstructured data at the national defense level, but the defense department is still proposing standardization and quality standards for structured data, so this needs to be supplemented. In this paper, we propose an unstructured data set standard format for defense unstructured data sets, which are most needed in defense artificial intelligence, and based on this, we propose a standardization method for defense unstructured data sets.
The purpose of this study is to evaluate the classification performance and applicability when land cover datasets constructed for AI training are cross validation to other areas. For study areas, Gyeongsang-do and Jeolla-do in South Korea were selected as cross validation areas, and training datasets were obtained from AI-Hub. The obtained datasets were applied to the U-Net algorithm, a semantic segmentation algorithm, for each region, and the accuracy was evaluated by applying them to the same and other test areas. There was a difference of about 13-15% in overall classification accuracy between the same and other areas. For rice field, fields and buildings, higher accuracy was shown in the Jeolla-do test areas. For roads, higher accuracy was shown in the Gyeongsang-do test areas. In terms of the difference in accuracy by weight, the result of applying the weights of Gyeongsang-do showed high accuracy for forests, while that of applying the weights of Jeolla-do showed high accuracy for dry fields. The result of land cover classification, it was found that there is a difference in classification performance of existing datasets depending on area. When constructing land cover map for AI training, it is expected that higher quality datasets can be constructed by reflecting the characteristics of various areas. This study is highly scalable from two perspectives. First, it is to apply satellite images to AI study and to the field of land cover. Second, it is expanded based on satellite images and it is possible to use a large scale area and difficult to access.
Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.