Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.27-39
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2023
Detecting greenhouses from the remote sensing datasets is useful in identifying the illegal agricultural facilities and predicting the agricultural output of the greenhouses. This research proposed a methodology for automatically detecting greenhouses from a given Planetscope satellite imagery acquired in the areas of Gimje City using the deep learning technique through a series of steps. First, multiple training images with a fixed size that contain the greenhouse features were generated from the five training Planetscope satellite imagery. Next, the YOLO(You Only Look Once) model was trained using the generated training images. Finally, the greenhouse features were detected from the input Planetscope satellite image. Statistical results showed that the 76.4% of the greenhouse features were detected from the input Planetscope satellite imagery by using the trained YOLO model. In future research, the high-resolution satellite imagery with a spatial resolution less than 1m should be used to detect more greenhouse features.
Jung, Junwoo;Park, Sungyeol;Ahn, Byoung-Sun;Kang, Haeng-Ik;Kim, Kap Jin;Park, Youngbum
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.21
no.4
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pp.339-346
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2017
We propose the design of an INS simulated equipment to evaluate the enhanced jamming resistance of an INS-aided GPS receiver with INS, when a jamming signal is injected into a simulated high dynamic platform. We propose the design of a relative cheap INS simulated equipment, instead of an expensive INS simulator connected to GPS simulators. Based on the design, we implement the equipment and setup high dynamic test environment using the equipment to evaluate an INS-aided GPS receiver. In the GPS L1 C/A and L2C simulations that inject jamming signals of the narrow and wide bandwidth into the GPS receiver with and without INS-aided algorithm, we obtain increased jamming resistance performance as +5 dB compared with the GPS receiver without INS-aided algorithm in all kinds of jamming bandwidth. Based on the simulations, we verified that the INS simulated equipment can be used to evaluate the enhanced jamming resistance of INS-aided GPS receivers.
Wonsub, Yun;Jongtak, Kim;Myeonggyu, Lee;Wongun, Kim
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.14
no.4
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pp.6-15
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2022
In this study, a traffic light recognition algorithm was implemented and validated for low-speed special purpose vehicles in an urban environment. Real-time image data using a camera and YOLO algorithm were applied. Two methods were presented to increase the accuracy of the traffic light recognition algorithm, and it was confirmed that the second method had the higher accuracy according to the traffic light type. In addition, it was confirmed that the optimal YOLO algorithm was YOLO v5m, which has over 98% mAP values and higher efficiency. In the future, it is thought that the traffic light recognition algorithm can be used as a dual system to secure the platform safety in the traffic information error of C-ITS.
The dose distributions of designed Ir-192 micro-source were investigated by dose computations which were accomplished by employing shape of encapsule material and thickness of the source for self-absorption. The computation dose derived from air-kerma rate (S$_{k}$ ) and dose rate constant (Λ) includes the anisotropy of dose distribution around the source. We got the dose rate constants in a water medium is 1.154 cGy h$^{-1}$ U$^{-1}$ . The size of the source was 0.5 mm in diameter and 3.5 mm in length and it was encapsuled in 1.1 mm$\Phi$${\times}$5.5 mm of stainless steel sealed with 0.3 mm of filter thickness. The tissue dose of reference point at 1.0 cm radial distance of the source axis was delivered 1.154 Uh$^{-1}$ (1.3167${\times}$10$^{-3}$ cGy/mCi-sec) from the S$_{k}$ 4.108U/mCi of Ir-192 source. The filtration effect contributed to air-kerma strength as exponential filtering effect of 86.2% in total attenuation, but self-absorption was 88.4% from radial dose distributions. In particular, the dose attenuations showed a rapid anisotropic distributions as 56% of reference dose along to $\pm$10 degrees from the tip of source axis and 50% for of that to source-cable direction. We persist in use the large diameter of applicator will avoid the dose anisotropy by the filtered attenuation effects along the axis of Ir-192 micro-source.
In this paper, the construction of ultrasonic hologram and the image reconstruction using computer have been studied, and it has been compared with optical reconstruction. The ultrasonic hologram has been constructed using c-scanning method$(128\times128 step)$and the image of the object has been reconstructed by computer using Rayleigh -Sommerfeld formula and DFT algorithm. In this experiment, the holography system has been builted with the transducer of 5MHz center frequency and 5cm focal length, and the mechanical c-scanning system. It has been shown that the reconstructed image using computer for aluminum plane with the 'S' shaped defect has been displayed image of high quality.
The purpose of this paper is to develop an unplugged education program that develops the 4C (Creativity, Critical thinking, Communication ability, Collaboration) and CT (Computational Thinking) competencies required in modern society. This study discovered "Fine Dust Robot" as a theme suitable for the unplugged education program, and designed the Unplugged 4-hour education program which can develop 4C and CT competencies. The first stage motivates learning, and the second and third stages develop unplugged activity to develop CT. In the fourth stage, the algorithms created through unplugged activities were programmed through the natural language instruction card and produced the output. We developed educational materials that can be utilized in the unplugged education program. Finally, education programs were conducted for elementary school students, and pre- and post-tests of computational thinking were conducted for general students and gifted students. Educational effective was found in both groups.
Recently, the battlefield environment has changed from platform-centric warfare(PCW) which focuses on maneuvering forces into network-centric warfare(NCW) which is based on the connectivity of each asset through the warfare information system as information technology increases. In particular, C4I(Command, Control, Communication, Computer and Intelligence) system can be an important factor in achieving NCW. It is generally used to provide direction across distributed forces and status feedback from thoseforces. It can provide the important information, more quickly and in the correct format to the friendly units. And it can achieve the information superiority through SA(Situational Awareness). Most of the advanced countries have been developed and already applied these systems in military operations. Therefore, ROK forces also have been developing C4I systems such as KJCCS(Korea Joint Command Control System). And, ours are increasing the budgets in the establishment of warfare information systems. However, it is difficult to evaluate the C4I effectiveness properly by deficiency of methods. We need to develop a new combat effectiveness evaluation method that is suitable for NCW. Existing evaluation methods lay disproportionate emphasis on technical factors with leaving something to be desired in human factors. Therefore, it is necessary to consider technical and human factors to evaluate combat effectiveness. In this study, we proposed a new Combat Effectiveness evaluation algorithm called E-TechMan(A Combat Effectiveness Evaluation Algorithm Considering Technical and Human Factors in C4I System). This algorithm uses the rule of Newton's second law($F=(m{\Delta}{\upsilon})/{\Delta}t{\Rightarrow}\frac{V{\upsilon}I}{T}{\times}C$). Five factors considered in combat effectiveness evaluation are network power(M), movement velocity(v), information accuracy(I), command and control time(T) and collaboration level(C). Previous researches did not consider the value of the node and arc in evaluating the network power after the C4I system has been established. In addition, collaboration level which could be a major factor in combat effectiveness was not considered. E-TechMan algorithm is applied to JFOS-K(Joint Fire Operating System-Korea) system that can connect KJCCS of Korea armed forces with JADOCS(Joint Automated Deep Operations Coordination System) of U.S. armed forces and achieve sensor to shooter system in real time in JCS(Joint Chiefs of Staff) level. We compared the result of evaluation of Combat Effectiveness by E-TechMan with those by other algorithms(e.g., C2 Theory, Newton's second Law). We can evaluate combat effectiveness more effectively and substantially by E-TechMan algorithm. This study is meaningful because we improved the description level of reality in calculation of combat effectiveness in C4I system. Part 2 will describe the changes of war paradigm and the previous combat effectiveness evaluation methods such as C2 theory while Part 3 will explain E-TechMan algorithm specifically. Part 4 will present the application to JFOS-K and analyze the result with other algorithms. Part 5 is the conclusions provided in the final part.
Image availability evaluated by the degree of agreement and sensitive using the process improve visualization according to the Algorithm modification in Image Post-Processing. Reliability measured by the Breast Imaging Reporting and Data System. 172 patients visit same period divided by BI-RADS, category five stages, and contents of breast parenchyma into Calcification, Nodule and Mass. Evaluated the TE/PV image reliability, visualization sensitive, agreement of diagnosis. Convergence analysis was an in various fields. According to the result of this research, PV has higher sensitive and accuracy about lesions than TE visual and there is a difference insensitive by contents of breast parenchyma. Therefore, practical use of Algorithm Modification(Tissue Equalization: TE, Premium View: PV) is expected to improve more accurate, useful diagnosis, which has not been easy until now.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3C
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pp.256-262
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2002
This paper presents a novel radix-4 modular multiplication algorithm based on the sign estimation technique (3). The sign estimation technique detects the sign of a number represented in the form of a carry-sum pair. It can be implemented with 5-bit carry look-ahead adder. The hardware speed of the cryptosystem is dependent on the performance modular multiplication of large numbers. Our algorithm requires only (n/2+3) clock cycle for n bit modulus in performing modular multiplication. Our algorithm out-performs existing algorithm in terms of required clock cycles by a half, It is efficient for modular exponentiation with large modulus used in RSA cryptosystem. Also, we use high-speed adder (7) instead of CPA (Carry Propagation Adder) for modular multiplication hardware performance in fecal stage of CSA (Carry Save Adder) output. We apply RL (Right-and-Left) binary method for modular exponentiation because the number of clock cycles required to complete the modular exponentiation takes n cycles. Thus, One 1024-bit RSA operation can be done after n(n/2+3) clock cycles.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.4
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pp.256-263
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2022
Skin cancer is one of the most common diseases in the world, and the incidence rate in Korea has increased by about 100% over the past five years. In the United States, more than 5 million people are diagnosed with skin cancer every year. Skin cancer mainly occurs when skin tissue is damaged for a long time due to exposure to ultraviolet rays. Melanoma, a malignant tumor of skin cancer, is similar in appearance to Atypical melanocytic nevus occurring on the skin, making it difficult for the general public to be aware of it unless secondary signs occur. In this paper, we propose a skin cancer lesion edge detection algorithm and a deep learning model, CRNN, which performs skin cancer lesion classification for early detection and classification of these skin cancers. As a result of the experiment, when using the contour detection algorithm proposed in this paper, the classification accuracy was the highest at 97%. For the Canny algorithm, 78% was shown, 55% for Sobel, and 46% for Laplacian.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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