Since the current crime prevention systems have a standard mechanism that victims request for help by themselves or ask for help from a third party nearby, it is difficult to obtain appropriate help in situations where a prompt response is not possible. In this study, we proposed and developed an automatic rescue request model and system using Deep Learning and OpenCV. This study is based on the prerequisite that immediate and precise threat detection is essential to ensure the user's safety. We validated and verified that the system identified by more than 99% of the object's accuracy to ensure the user's safety, and it took only three seconds to complete all necessary algorithms. We plan to collect various types of threats and a large amount of data to reinforce the system's capabilities so that the system can recognize and deal with all dangerous situations, including various threats and unpredictable cases.
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The doubly bounded power law distribution model makeup Weibull distribution applied to distribution was based on finite failure NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and $R^2$.
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The Weibull distribution applied to distribution was based on finite failure NHPP. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and $R_{sq}$.
In this paper, autonomous vehicles of service with existing vehicle accident for the prevention of the vehicle communication technology, self-driving techniques, brakes automatic control technology, artificial intelligence technologies such as well and developed the vehicle accident this occur to death or has been techniques, can prepare various safety cases intended to minimize the injury. In this paper, it is a study to secure safety in autonomous vehicles. This is determined according to spatial factors such as chip signals for general low-power short-range wireless communication and micro road AI. On the other hand, in this paper, the safety of boarding is improved by checking the signal from the electronic chip, up to "recognition of the emotion from residence time in the sensing area" to the biological electronic chip. As a result of demonstrating the reliability of the world countries the world, inducing safety autonomous system of all passengers in terms of safety. Unmanned autonomous vehicle riding and commercialization will lead to AI systems and biochips (Verification), linked IoT on the road in the near future, and the safety technology reliability of the world will be highlighted.
Due to the spread of AR/VR headset, AR/VR contents market gains huge interests. However, various obstacles such as discomfort that restricts usability and absence of standard to evaluate usability block the growth of AR/VR contents industry. To overcome these problems, this study tries to develop an evaluation scheme for the usability of R/VR contents and a prototype system. The proposed evaluation system divides usability related items into safety and convenience items and performs evaluation by item through automatic and experience evaluation by system and experts/experience teams according to characteristics, and comprehensively evaluates the usability of AR/VR content. In this study, a detailed process fo usability evaluation and the prototype system are developed to verify the evaluation scheme. Developed scheme is expected to help the AR/VR content industry overcome the usability issues, and develop high-quality AR/VR content.
Most of the match-3 puzzle games supports automatic play using the MCTS algorithm. However, implementing reinforcement learning agents is not an easy job because it requires both the knowledge of machine learning and the way of complex interactions within the development environment. This study proposes a method in which we can easily design reinforcement learning agents and implement game play agents by applying PPO(Proximal Policy Optimization) algorithms. And we could identify the performance was increased about 44% than the conventional method. The tools we used are the Unity 3D game engine and Unity ML SDK. The experimental result shows that agents became to learn game rules and make better strategic decisions as experiments go on. On average, the puzzle gameplay agents implemented in this study played puzzle games better than normal people. It is expected that the designed agent could be used to speed up the game level design process.
Moon, Kwang;Pyeon, Mu Wook;Lee, Soo Bong;Lee, Do Rim
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.591-597
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2014
A wide variety of image application methods, such as aerial image, terrestrial image, terrestrial laser, and stereo image point are currently under investigation to develop three-dimensional 3D geospatial information. In this study, matching points, which are needed to build a 3D model, were examined under diverse weather conditions by analyzing the stereo images recorded by closed circuit television (CCTV) cameras installed in the U-City. The tests on illuminance and precipitation conditions showed that the changes in the number of matching points were very sensitively correlated with the changes in the illuminance levels. Based on the performances of the CCTV cameras used in the test, this study was able to identify the optimal values of the shutter speed and iris. As a result, compared to an automatic control mode, improved matching points may be obtained for images filmed using the data obtained through this test in relation to different weather and illuminance conditions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.6
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pp.988-994
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1997
The demands for robotic and automatic system are continually increasing in manufacturing fields. There have been many studies to monitor and predict the system, but they have mainly focused upon measuring cutting force, and current of motor spindle, and upon using acoustic sensor, etc. In this study, digital image of time series sequence was acquired by taking advantage of optical technique. Mean square error was obtained from it and was available for useful observation data. The parameter was estimated using PAA(parameter adaptation algorithm) from observation data. AR(auto regressive) model was selected for system model and fifth order was decided according to parameter estimation. Uncorrelation test was also carried out to verify convergence of parameter. Through the proceedings, it was found that there was a system stability.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.351-357
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2019
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images can be exploited for rapid forest fire damage assessment by virtue of UAV systems' advantages. In 2019, catastrophic forest fire occurred in Goseong and Sokcho, Korea and burned 1,757 hectares of forests. We visited the town in Goseong where suffered the most severe damage and conducted UAV flights for forest fire damage assessment. In this study, economic and rapid damage assessment method for forest fire has been proposed using UAV systems equipped with only a RGB sensor. First, forest masking was performed using automatic elevation thresholding to extract forest area. Then ExG (Excess Green) vegetation index which can be calculated without near-infrared band was adopted to extract damaged forests. In addition, entropy filtering was applied to ExG for better differentiation between damaged and non-damaged forest. We could confirm that the proposed forest masking can screen out non-forest land covers such as bare soil, agriculture lands, and artificial objects. In addition, entropy filtering enhanced the ExG homogeneity difference between damaged and non-damaged forests. The automatically detected damaged forests of the proposed method showed high accuracy of 87%.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.206-207
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2019
우리나라에서 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service, VTS) 구역을 설정하여, 관제사를 중심으로 한 VTS와 선박사이의 해상교통상황 등의 교환을 통해 항만의 안전과 항만운영의 효율을 높이고 있다. 향후, 연안으로 확대될 예정이다. 더 넓은 해역에 대해서는 해양안전종합정보시스템(GICOMS)이 있으며, 선박자동식별장치 (AIS), 장거리위치추적시스템 (LRIT) 등에서 송신하는 선박의 운항정보를 수신하여 전자해도에 표시하고 있다. 이와 같은 선박관제정보는 빅데이터로 향후 자동화된 분석과 제원체계가 요구된다. 여기서는 해상교통관제정보 기초 활용 연구로, 소청초 종합해양과학기지주변의 AIS (Automatic Identification System)정보를 사용하여 선박 활동 특성 해석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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