Kim Chang-Oh;Kim Sang-Wan;Lee Dong-Cheon;Lee Yong-Wook;Kim Jeong Woo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.21
no.4
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pp.287-302
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2005
Digital Elevation Models (DEMs) were generated by ERS-l/2 and JERS-1 SAR interferometry in Daejon area, Korea. The quality of the DEM's was evaluated by the Ground Control Points (GCPs) in city area where GCPs were determined by GPS surveys, while in the mountain area with no GCPs, a 1:25,000 digital map was used. In order to minimize errors due to the inaccurate satellite orbit information and the phase unwrapping procedure, a Differential InSAR (DInSAR) was implemented in addition to the traditional InSAR analysis for DEM generation. In addition, DEMs from GTOPO30, SRTM-3, and 1:25,000 digital map were used for assessment the resolution of the DEM generated from DInSAR. 5-6 meters of elevation errors were found in the flat area regardless of the usage and the resolution of DEM, as a result of InSAR analyzing with a pair of ERS tandem and 6 pairs of JERS-1 interferograms. In the mountain area, however, DInSAR with DEMs from SRTM-3 and the digital map was found to be very effective to reduce errors due to phase unwrapping procedure. Also errors due to low signal-to-noise ratio of radar images and atmospheric effect were attenuated in the DEMs generated from the stacking of 6 pairs of JERS-1. SAR interferometry with multiple pairs of SAR interferogram with low resolution DEM can be effectively used to enhance the resolution of DEM in terms of data processing time and cost.
Cloud services are readily available through a variety of media, attracting a lot of attention from users. However, there are various security damages that abuse the privacy of users who use cloud services, so there is not enough technology to prevent them. In this paper, we propose a protection model to safeguard user's privacy in a cloud environment so as not to illegally exploit user's privacy. The proposed model randomly manages the user's signature to strengthen the role of the middle manager and the cloud server. In the proposed model, the user's privacy information is provided illegally by the cloud server to the user through the security function and the user signature. Also, the signature of the user can be safely used by bundling the random number of the multiplication group and the one-way hash function into the hash chain to protect the user's privacy. As a result of the performance evaluation, the proposed model achieved an average improvement of data processing time of 24.5% compared to the existing model and the efficiency of the proposed model was improved by 13.7% than the existing model because the user's privacy information was group managed.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.7
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pp.279-286
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2021
Recently, We are carrying out a policy of physical distancing of at least 1m from each other to prevent the spreading of COVID-19 disease in public places. In this paper, we propose a method for measuring distances between people in real time and an automation system that recognizes objects that are within 1 meter of each other from stereo images acquired by drones or CCTVs according to the estimated distance. A problem with existing methods used to estimate distances between multiple objects is that they do not obtain three-dimensional information of objects using only one CCTV. his is because three-dimensional information is necessary to measure distances between people when they are right next to each other or overlap in two dimensional image. Furthermore, they use only the Bounding Box information to obtain the exact coordinates of human existence. Therefore, in this paper, to obtain the exact two-dimensional coordinate value in which a person exists, we extract a person's key point to detect the location, convert it to a three-dimensional coordinate value using Stereo Vision and Camera Calibration, and estimate the Euclidean distance between people. As a result of performing an experiment for estimating the accuracy of 3D coordinates and the distance between objects (persons), the average error within 0.098m was shown in the estimation of the distance between multiple people within 1m.
The purpose of this study was to investigate the employment possibility of the humanities college graduates to science and engineering field occupations, and to identify the occupational characteristics related to employability perceived by workers. To do this, basic statistical analysis, correlation analysis, and hierarchical multiple regression analysis were conducted using the data surveyed on 2,600 workers in the science and engineering field in the 'Research on Korean Occupational Index for Career and Employment Service(2017)'. The main results are as follows. First, the employment possibility of the humanities college graduates to science and engineering field was low, except for some occupations in the information communication, manufacturing and processing fields. Second, the occupational characteristics affecting the employment possibilities of the humanities college graduates to science and engineering field are as follows: low importance of the final education, low importance of the major, low importance of qualification, high importance of vocational training, easy to return after the career break, high level of gender equality, high level of pleasant work environment, high employment retention, easy to self-employment or start-up, and increasing number of jobs. Based on the results of this study, to support employment of humanities college graduate from the occupational aspect, it is necessary to find out some detailed jobs or to develop convergence occupations. At this time, it is possible to utilize the occupational characteristics factors that increase the employment possibility of humanities college graduates to science and engineering occupations.
Kim, Myung-Eun;Kim, Cheonyong;Yim, Yongbin;Kim, Sang-Ha;Son, Young-Sung
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.12
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pp.301-312
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2018
In industrial wireless sensor networks, the continuous object detection such as fire or toxic gas detection is one of major applications. A continuous object occurs at a specific point and then diffuses over a wide area. Therefore, many studies have focused on accurately detecting a continuous object and delivering data to a static sink with an energy-efficient way. Recently, some applications such as fire suppression require mobile sinks to provide real-time response. However, the sink mobility support in continuous object detection brings challenging issues. The existing approaches supporting sink mobility are designed for individual object detection, so they establish one-to-one communication between a source and a mobile sink for location update. But these approaches are not appropriate for a continuous object detection since a mobile sink should establish one-to-many communication with all sources. The one-to-many communication increases energy consumption and thus shortens the network lifetime. In this paper, we propose the origin-centric communication scheme to support sink mobility in a continuous object detection. Simulation results verify that the proposed scheme surpasses all the other work in terms of energy consumption.
Oh, Ji-Hwan;Kim, Yeon-Su;Ryu, Kyong Sik;Jo, Young Sik
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.7
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pp.463-473
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2019
This study compared the characteristics of the optimization technique and the water supply and demand forecast using K-WEAP (Korea-Water Evaluation and Planning System) model and MODSIM (Modified SIMYLD) model considering wtaer supply priority. Currently, The national water resources plan applied same priority for municipal, industrial and agricultural demand. the K-WEAP model performs the ratio allocation to satisfy the maximum satisfaction rate, whereas the MODSIM model should be applied to the water supply priority of demands. As a result of applying the priority, water shortage decreased by an average of 1,035,000m3 than same prioritized results. It is due to the increase of the return flow rate as the distribution of Municipal and industrial water increases. Comparing the analysis results of K-WEAP and MODSIM applying the priorities, the relative error was within 5.3% and the coefficient of determination (R2) was 0.9999. In addition, if both models provide reasonable water balance analysis results, K-WEAP is superior to GUI convenience for model construction and data processing. However, MODSIM is more effective in simulation time efficiency. It is expected that it will be able to carry out analysis according to various scenarios using the model.
As the technique to remove Paraloid B-72, which is known as an irreversible material, the method using organic solvent and heating, though the ways vary depending on the kind of material to be removed, has been usually used, but it has yet to apply to mud mural because of the technical limit in processing and the potential risk of damage and, moreover, the removal efficiency which also remains unproven. Thus, in a bid to seek the way to safely remove Paraloid B-72 contained in mural, the test was conducted in a way of applying a compress method, which is deemed most efficient. The solvents which are proven to be Paraloid B-72 were applied to the absorbents such as active carbon fiber and methyl cellulose and then were eluted to the surface of mud mural sample which was prepared in the same size and condition for a certain time before evaluating the stability and removal efficiency. Such test was intended to identify the applicability to the mural of Mireukjeon Hall at Geunsansa Temple, which had been treated with Paraloid B-72 for preservation in the past. As a result, the way of mixing the absorbent such as active carbon fiber and Xylene alone or with other quick vaporable solvents proved to be most efficient in removing Paraloid B-72 from mud mural and particularly Acetone:Xylene(1:1wt%) was found to be the most stable among others. Such a test outcome is expected to be a useful data for removing Paraloid B-72 from the mural of Mireukjeon Hall at Geunsansa Temple as well as for restoring other mural cultural assets in the coming days.
This study aims to find whether there is a difference between the resulting responsiveness and substantial responsiveness, as noticing citizen satisfaction of the result of information disclosure is not equivalent to a high rate of information disclosure. Previous studies focused on the analysis of the resulting responsiveness such as disclosure decision and processing time. However, this study would identify how much opened information is equal to requested information on the side of substantial responsiveness. This study found that accuracy dropped as opening not requested information but different information and completeness dropped as omitting some part of information or opening unseizable information on the side of substantial responsiveness. There are differences between the resulting responsiveness and substantial responsiveness. Some of the opened information is not requested information despite the disclosure decision. It takes over ten days despite the immediately disclose decision. The main reason for the decline in substantial responsiveness is the passing of document retention period and the absence of data. Therefore, the obligation for the creation and preservation of records for public agencies will have to be followed with the agencies' will to opening information. Although this study analyzes the limited cases, it is significant to enunciate there are differences between the resulting responsiveness and substantial responsiveness.
Kwon, Chiheon;Kang, Koung Mi;Byun, Min Soo;Yi, Dahyun;Song, Huijin;Lee, Ji Ye;Hwang, Inpyeong;Yoo, Roh-Eul;Yun, Tae Jin;Choi, Seung Hong;Kim, Ji-hoon;Sohn, Chul-Ho;Lee, Dong Young
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.25
no.3
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pp.164-171
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2021
Purpose: Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of Alzheimer's disease (AD). Brain atrophy in this disease spectrum begins in the medial temporal lobe structure, which can be recognized by magnetic resonance imaging. To overcome the unsatisfactory inter-observer reliability of visual evaluation, quantitative brain volumetry has been developed and widely investigated for the diagnosis of MCI and AD. The aim of this study was to assess the prediction accuracy of quantitative brain volumetry using a fully automated segmentation software package, NeuroQuant®, for the diagnosis of MCI. Materials and Methods: A total of 418 subjects from the Korean Brain Aging Study for Early Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease cohort were included in our study. Each participant was allocated to either a cognitively normal old group (n = 285) or an MCI group (n = 133). Brain volumetric data were obtained from T1-weighted images using the NeuroQuant software package. Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to investigate relevant brain regions and their prediction accuracies. Results: Multivariate logistic regression analysis revealed that normative percentiles of the hippocampus (P < 0.001), amygdala (P = 0.003), frontal lobe (P = 0.049), medial parietal lobe (P = 0.023), and third ventricle (P = 0.012) were independent predictive factors for MCI. In ROC analysis, normative percentiles of the hippocampus and amygdala showed fair accuracies in the diagnosis of MCI (area under the curve: 0.739 and 0.727, respectively). Conclusion: Normative percentiles of the hippocampus and amygdala provided by the fully automated segmentation software could be used for screening MCI with a reasonable post-processing time. This information might help us interpret structural MRI in patients with cognitive impairment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.141-148
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2021
In some intersections or busy traffic roads, there are more pedestrians in a specific period of time, and there are many traffic accidents caused by road congestion. Especially at the intersection where there are schools nearby, it is particularly important to protect the traffic safety of students in busy hours. In the past, when designing traffic lights, the safety of pedestrians was seldom taken into account, and the identification of motor vehicles and traffic optimization were mostly studied. How to keep the road smooth as far as possible under the premise of ensuring the safety of pedestrians, especially students, will be the key research direction of this paper. This paper will focus on person, motorcycle, bicycle, car and bus recognition research. Through investigation and comparison, this paper proposes to use YOLO v4 network to identify the location and quantity of objects. YOLO v4 has the characteristics of strong ability of small target recognition, high precision and fast processing speed, and sets the data acquisition object to train and test the image set. Using the statistics of the accuracy rate, error rate and omission rate of the target in the video, the network trained in this paper can accurately and effectively identify persons, motorcycles, bicycles, cars and buses in the moving images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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