본 논문은 PCA기반 얼굴인식 알고리즘에서 조명 변화에 따른 인식율의 변화 및 Cumulative Match Characteristic을 이용한 누적 식별 값 측정을 통해 알고리즘의 신뢰도를 확인하였다. 이를 위해 본 논문에서는 한 사람당 하나의 학습 영상만을 사용하는 경우뿐만 아니라 조명 조건이 다른 다중 학습 영상을 사용하여 실험하였고, 입력 영상 또한 다양한 조명 조건의 영상을 사용함으로서 학습 영상의 선택과 입력 영상의 조명 변화에 따른 알고리즘의 신뢰도에 관해 연구하였다. 실험 결과, 한사람 당 하나의 정면조명조건 학습 영상을 사용한 방식에 비하여 다중 학습 영상 사용 시 인식율은 떨어졌다. 그러나 학습 영상의 개수와 입력 영상의 조명 변화 범위에 관계없이 상위 유사도군에 들어가는 비율은 높은 양상을 보임으로서 조명 변화 환경에서 PCA 알고리즘의 인식 결과에 대한 신뢰도를 확인 할 수 있었다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.137-145
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2020
Providing safety training to construction workers is essential to reduce safety accidents at the construction site. With the prosperity of visualization technologies, Immersive Virtual Reality (IVR) has been adopted for construction safety training by providing interactive learning experiences in a virtual environment. Previous research efforts on IVR-based training have found that the level of fidelity of interaction between real and virtual worlds is one of the important factors contributing to the sense of presence that would affect training performance. Various interactive devices that link activities between real and virtual worlds have been applied in IVR-based training, ranging from existing computer input devices (e.g., keyboard, mouse, joystick, etc.) to specially designed devices such as high-end VR simulators. However, the need for high-fidelity interactive devices may hinder the applicability of IVR-based training as they would be more expensive than IVR headsets. In this regard, this study aims to understand the impact of the level of fidelity of interactive devices in the sense of presence in a virtual environment and the training performance during IVR-based forklift safety training. We conducted a comparative study by recruiting sixty participants, splitting them into two groups, and then providing different interactive devices such as a keyboard for a low fidelity group and a steering wheel and pedals for a high-fidelity group. The results showed that there was no significant difference between the two groups in terms of the sense of presence and task performance. These results indicate that the use of low-fidelity interactive devices would be acceptable for IVR-based safety training as safety training focuses on delivering safety knowledge, and thus would be different from skill transferring training that may need more realistic interaction between real and virtual worlds.
Now a days many industries and bigger organisation (Indian Railways, Bharat Heavy Electricals Ltd.) are facing difficulties in implementing the new technology because of non-availability of fully trained staff. Also for the employed technical and other staff lot of resistance management has to face to get them trained for adoption of new technology. There are also very less organisations who can design effective training programmes and at the same time develop course material specially multimedia packages and computer base training (CBT) which can satisfy the need of different target groups of industries. Indian Railways was also facing similar situation while implementing the Air Brake System technology In Indian Railways. TTTI Bhopal took that challenge and designed, developed and trained Indian Railways trainer for implementation of the package on different target group. The present paper offers a case study on the same.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.135-140
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2024
The main purpose of the study is to determine the key aspects of the use of electronic educational resources in the training of future specialists in higher education institutions. The importance of using electronic educational resources in the preparation of university students is proven. The relevance of the chosen topic is due to the high rise of globalization in the process of training future specialists in higher education institutions. The theoretical and methodological basis of the article is the fundamental and modern provisions of the theory, the work of scientists and specialists in the management of electronic educational resources in the field of education. Based on the results of the analysis, the main characterizing aspects of the use of electronic educational resources in the training of future specialists in higher education institutions were identified. Further research needs to analyze new, experimental electronic means in the system of student training.
e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.
Haze removal is an object of scientific desire due to its various practical applications. Existing algorithms are founded upon histogram equalization, contrast maximization, or the growing trend of applying machine learning in image processing. Since machine learning-based algorithms solve problems based on the data, they usually perform better than those based on traditional image processing/computer vision techniques. However, to achieve such a high performance, one of the requisites is a large and reliable training database, which seems to be unattainable owing to the complexity of real hazy and haze-free images acquisition. As a result, researchers are currently using the synthetic database, obtained by introducing the synthetic haze drawn from the standard uniform distribution into the clear images. In this paper, we propose the enhanced equidistribution, improving upon our previous study on equidistribution, and use it to make a new database for training machine learning-based haze removal algorithms. A large number of experiments verify the effectiveness of our proposed methodology.
This paper proposes an embedded system that detects mask and face recognition based on a microprocessor instead of Nvidia Jetson Board what is popular development kit. We use a class of efficient models called Mobilenets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architechture that uses depthwise separable convolutions to build light weight deep neural networks. The device used a Maix development board with CNN hardware acceleration function, and the training model used MobileNet_V2 based SSD(Single Shot Multibox Detector) optimized for mobile devices. To make training model, 7553 face data from Kaggle are used. As a result of test dataset, the AUC (Area Under The Curve) value is as high as 0.98.
Hippocampus is an important part of brain which is related with early memory storage and spatial navigation. By observing the anatomy of hippocampus, some brain diseases effecting human memory (e.g. Alzheimer, schizophrenia, etc.) can be diagnosed and predicted earlier. The diagnosis process is highly related with hippocampus segmentation. In this paper, hippocampus segmentation using Active Shape Model, which not only works based on image intensity, but also by using prior knowledge of hippocampus shape and intensity from the training images, is proposed. The results show that ASM is applicable in segmenting hippocampus from whole brain MR image. It also shows that adding more images in the training set results in better accuracy of hippocampus segmentation.
There are lots of combined battlefield elements which complete the war. It looks problematic when collecting and analyzing these elements and then predicting the situation of war. Commander's experience and military power assessment have widely been used to come up with these problems, then simulated combat training program recently supplements the war-game models through recording real-time simulated combat data. Nevertheless, there are challenges to assess winning factors of combat. In this paper, we characterize the combat element (ce) by clustering simulated combat data, and then suggest multi-layered artificial neural network (ANN) model, which can comprehend non-linear, cross-connected effects among ces to assess mission completion degree (MCD). Through our ANN model, we have the chance of analyzing and predicting winning factors. Experimental results show that our ANN model can explain MCDs through networking ces which overperform multiple linear regression model. Moreover, sensitivity analysis of ces will be the basis of predicting combat situation.
Kim, Jun Seok;Kang, Hyunjae;Kim, Jinsoo;Kim, Huy Kang
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권11호
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pp.75-84
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2018
Social engineering attack means to get information of Social engineering attack means to get information of opponent without technical attack or to induce opponent to provide information directly. In particular, social engineering does not approach opponents through technical attacks, so it is difficult to prevent all attacks with high-tech security equipment. Each company plans employee education and social training as a countermeasure to prevent social engineering. However, it is difficult for a security officer to obtain a practical education(training) effect, and it is also difficult to measure it visually. Therefore, to measure the social engineering threat, we use the results of social engineering training result to calculate the risk by system asset and propose a attack graph based probability. The security officer uses the results of social engineering training to analyze the security threats by asset and suggests a framework for quick security response. Through the framework presented in this paper, we measure the qualitative social engineering threats, collect system asset information, and calculate the asset risk to generate probability based attack graphs. As a result, the security officer can graphically monitor the degree of vulnerability of the asset's authority system, asset information and preferences along with social engineering training results. It aims to make it practical for companies to utilize as a key indicator for establishing a systematic security strategy in the enterprise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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