이 연구의 목적은 블록체인 기술에 관한 최신 연구동향을 살펴보는 것이다. 2010년 이후 블록체인 기술에 관한 연구가 급증하고 있다. 블록체인 기술 연구분야와 관련하여 가장 생산적인 연구자와 국가를, 많은 논문을 발표한 학술지를 탐지하고자 한다. 블록체인 기술 연구와 관련하여 가장 관련있는 키워드들을 밝혀내고자 한다. 여러 관점에서 블록체인기술 연구에 대한 빅픽쳐를 제공하고자 한다.
본 연구는 무용공연에서 사용되는 실시간 인터렉티브 미디어 시스템(interative media system)을 사이버물리시스템(CPS, Cyber-Physical System)의 관점으로 분석한 것이다. 4차 산업혁명시대에서 극대화된 가상공간과 현실공간의 연결성과 자동화가 무용예술에서 어떤 양상으로 일어나고 있는지 알아보기 위해 실시간 인터렉티브 미디어시스템을 활용한 무용공연들을 대상으로 연구한 결과, 사이버물리시스템의 연산, 통신, 조작의 과정들은 모션트레킹시스템(motion tracking system)을 통해 물리개체인 무용수들의 움직임, 근육 내부의 반응 등의 정보에 따라 조작되어 소프트웨어의 연산을 거쳐 프로젝션 맵핑(projection mapping)으로 영상으로 출력되는 과정을 거치는 것으로 나타났다. 추후, 다양한 사례연구를 통해 무용공연에서의 4차 산업혁명 요소들을 구체화하여야한다.
Ontology is known to be one of the most important technologies in achieving semantic web. It is critical as it represents the knowledge in a machine readable state. World Wide Web Consortium (W3C) has been contributing to the development of ontology for the last several years. However, the recommendation of W3C left out HTML despite the massive amount of information it contains. Also, it is difficult and time consuming to keep up with all the technologies especially in the case of constructing ontology. Thus, we propose a module and methods that reuse HTML documents, extract necessary information from HTML tags and mapping it to OWL 2. We will be combining two kinds of approaches which will be the structural refinement for making an ontology skeleton and linguistic approach for adding detailed information onto the skeleton.
In this paper, we present novel simulation contents for drone racing and autonomous flight of drone. With Depth camera and SLAM, we conducted mapping 3 dimensional environment through RTAB-map. The 3 dimensional map is represented by point cloud data. After that we recovered this data in Unreal Engine. This recovered raw data reflects real data that includes noise and outlier. Also we built drone racing contents like gate and obstacles for evaluating drone flight in Unreal Engine. Then we implemented both HITL and SITL by using AirSim which offers flight controller and ROS api. Finally we show autonomous flight of drone with ROS and AirSim. Drone can fly in real place and sensor property so drone experiences real flight even in the simulation world. Our simulation framework increases practicality than other common simulation that ignore real environment and sensor.
The objectives of this research are to test the utility of semiparametric geographically weighted regression (SGWR, a spatial analysis method) in the small-scale urban sample, and to understand the geographic patterns of provision and pricing of sharing economy based accommodations in the tourist city. This paper focused on how network distance to heritage site, to casino, residential unit prices and other five attribute categories determine Airbnb price in Macau SAR, China. Findings show that SGWR models outperformed OLS models. Moreover, comparing with heritage sites, casinos are the stronger factors to drive up Airbnb (including hostels) rooms' provision and their prices; and residential unit prices are not related with the Airbnb price in the attraction clusters in Macau. This research showed a little example for the applications of SGWR in the small city, and for the analysis of online marketplace data as new urban study material. Practically, this study provides some scientific evidence for hosts, guests, urban planners, and policymakers' decision making in Macau.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.81-86
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2024
Advancements in generative AI are reshaping graphic and 3D content design landscapes, where AI not only enriches graphic design but extends its reach to 3D content creation. Though 3D texture mapping through AI is advancing, AI-generated 3D modeling technology in this realm remains nascent. This paper presents AI 2D image-driven 3D modeling techniques, assessing their viability in 3D content design by scrutinizing various algorithms. Initially, four OBJ model-exporting AI algorithms are screened, and two are further evaluated. Results indicate that while AI-generated 3D models may not be directly usable, they effectively capture reference object structures, offering substantial time savings and enhanced design efficiency through manual refinements. This endeavor pioneers new avenues for 3D content creators, anticipating a dynamic fusion of AI and 3D design.
Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
과학 기술 정책 및 산업 정책을 수립하기 위해 과학, 기술, 산업의 지식 흐름에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지 과학, 기술, 산업간의 관계를 규명하기 위한 연구는 과학과 기술 측면, 기술과 산업 측면에서 주로 연구되었고, 과학-산업측면에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 특허인용정보를 사용하여 과학-기술-산업에 대한 지식흐름을 측정하는 방법을 제시하고 자 한다. 특허와 이 특허에 인용된 학술문헌정보간 매핑을 통해 구해진 과학-기술간 지식흐름 데이터와, OECD가 발표한 특허와 산업간 매핑 소프트웨어인 OTC 프로그램을 이용하여 구해진 기술-산업간 지식흐름 데이터를 토대로 네트웍 링크 가중치 계산 방법인 오버랩 함수를 적용하여 과학-산업간 지식흐름을 규명하는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 SLM(selective mapping)과 PTS(partial transmit sequence) 방식을 이용한 STBC MIMO-OFDM(space-time block code multi-input multi-output orthorgonal frequency division multiplexing) 시스템의 PAPR(peak-to-average power ratio) 성능을 분석한다. MIMO-OFDM 시스템에서 SLM과 PTS 방식은 비선형왜곡을 줄이고 비선형 HPA(high power amplifier)의 전력효율을 개선하기 위해 사용된다. 시뮬레이션 결과에서는 QPSK를 사용한 기존의 MIMO-OFDM 시스템과 비교하였을때, SLM의 PAPR이 3.5dB 정도 줄어드는 동안 PTS는 5dB 정도 감소되는 결과를 볼 수 있다. 또한, HPA의 앞단에 사전왜곡기의 유무에 따른 MIMO-OFDM 시스템의 BER 성능을 분석해 본 결과 사전 왜곡기를 사용하였을 때 선형 증폭기에 근접하기 위해서 SLM 방식에서 6dB IBO(input backoff)가 요구되고 PTS 방식에서는 4dB가 요구됨을 확인하였다. PAPR을 개선하는 방식을 사용하지 않으면 8dB의 IBO가 필요하다.
MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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