본 논문에서는 가상 공간상에서 아바타가 이동할 때 자율적으로 장애물을 회피할 수 있는 새로운 방법으로 등각 사상 방법을 이용한다. 먼저, 원형으로 근사화되는 장애물을 대상으로 하여 회피 경로를 생성하는 방법을 보이고, 타원형이나 다수의 장애물에 대한 회피 경로 생성 방법으로 확장한다. 그리고 마지막으로 중간 경로점을 이용한 전역경로계획 방법과 등각 사상을 이용한 장애물 회피 경로 생성 방법을 통합 시켜 전체 환경에서 자연스러운 아바타의 이동 경로를 생성하는· 방법을 제안한다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the conceptual structure of stressors experienced by nursing students during clinical practice. Methods: Ten men and 10 women nursing college students were interviewed. The results were 208 ideas. By synthesizing and editing these ideas, the final statement was trimmed down to 39 questions. The next step was to have the participants classify these 39 final questions. They were asked to rate stress scores using a five-point scale. Through multidimensional scaling analysis and hierarchical cluster analysis yielded dimensions and clusters. Results: Results of the study showed 2 dimensions which were classified as 'interpersonal relationship-practice system' and 'identity-practice environment'. It also yielded 8 clusters which were classified as 'role confusion', 'gender discrimination', 'attitudes of medical personnel and patients', 'comparison between fellow students', 'difference between theory and practice', 'disestablishing the role of practice guide', 'interference with training', and 'problems of the practice environment'. Further, stress factors and stress levels were differentiated depending on the gender of the student. Conclusion: The results of the study indicate that educators who are developing clinical practice programs and clinical practitioners should consider stressors during clinical practice and the educational implications to nursing students.
Autonomous driving requires a computerized perception of the environment for safety and machine-learning evaluation. Recognizing semantic information is difficult, as the objective is to instantly recognize and distinguish items in the environment. Training a model with real-time semantic capability and high reliability requires extensive and specialized datasets. However, generalized datasets are unavailable and are typically difficult to construct for specific tasks. Hence, a light detection and ranging semantic dataset suitable for semantic simultaneous localization and mapping and specialized for autonomous driving is proposed. This dataset is provided in a form that can be easily used by users familiar with existing two-dimensional image datasets, and it contains various weather and light conditions collected from a complex and diverse practical setting. An incremental and suggestive annotation routine is proposed to improve annotation efficiency. A model is trained to simultaneously predict segmentation labels and suggest class-representative frames. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more efficient dataset than uniformly sampled datasets.
This research proposes a indoor magnetic map matching algorithm that improves the position accuracy by employing multiple magnetic sensors and probabilistic candidate weighting function. Since the magnetic field is easily distorted by the surrounding environment, the distorted magnetic field can be used for position mapping, and multiple sensor configuration is useful to improve mapping accuracy. Nevertheless, the position error is likely to increase because the external magnetic disturbances have repeated pattern in indoor environment and several points have similar magnetic field distortion characteristics. Those errors cause large position error, which reduces the accuracy of the position detection. In order to solve this problem, we propose a method to reduce the error using multiple sensors and likelihood boundaries that uses human walking characteristics. Also, to reduce the maximum position error, we propose an algorithm that weights according to their importance. We performed indoor walking tests to evaluate the performance of the algorithm and analyzed the position detection error rate and maximum distance error. From the results we can confirm that the accuracy of position detection is greatly improved.
The introduction of autonomous underwater gliders (AUGs) specifically addresses the reduction of operational costs that were previously prohibited with conventional autonomous underwater vehicles (AUVs) using a "scaling-down" design philosophy by utilizing the characteristics of autonomous drifters to far extend operation duration and coverage. Long-duration, wide-area missions raise the cost and complexity of in-water testing for novel approaches to autonomous mission planning. As a result, a simulator that supports the rapid design, development, and testing of autonomy solutions across a wide range using software-in-the-loop simulation at faster-than-real-time speeds becomes critical. This paper describes a faster-than-real-time AUG simulator that can support high-resolution bathymetry for a wide variety of ocean environments, including ocean currents, various sensors, and vehicle dynamics. On top of the de facto standard ROS-Gazebo framework and open-sourced underwater vehicle simulation packages, features specific to AUGs for ocean mapping are developed. For vehicle dynamics, the next-generation hybrid autonomous underwater gliders (Hybrid-AUGs) operate with both the buoyancy engine and the thrusters to improve navigation for bathymetry mappings, e.g., line trajectory, are is implemented since because it can also describe conventional AUGs without the thrusters. The simulation results are validated with experiments while operating at 120 times faster than the real-time.
We present a robust localization algorithm using particle filter for mobile robots in a dynamic environment. It is difficult to describe moving obstacles like people or other robots on the map and the environment is changed after mapping. A mobile robot cannot estimate its pose robustly with this incomplete map because sensor observations are corrupted by un-modeled obstacles. The proposed algorithms provide robustness in such a dynamic environment by suppressing the effect of corrupted sensor observations with a selective update or a sampling from non-corrupted window. A selective update method makes some particles keep track of the robot, not affected by the corrupted observation. In a sampling from non-corrupted window method, particles are always sampled from several particle sets which use only non-corrupted observation. The robustness of proposed algorithm is validated with experiments and simulations.
Yiran, Zhang;Huizheng, Geng;Yanyan, Xu;Li, Su;Fei, Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.450-470
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2023
Traditional cloud computing faces some challenges such as huge energy consumption, network delay and single point of failure. Edge computing is a typical distributed processing platform which includes multiple edge servers closer to the users, thus is more robust and can provide real-time computing services. Although outsourcing data to edge servers can bring great convenience, it also brings serious security threats. In order to provide image retrieval while ensuring users' data privacy, a privacy preserving image retrieval scheme in edge environment is proposed. Considering the distributed characteristics of edge computing environment and the requirement for lightweight computing, we present a privacy-preserving image retrieval scheme in edge computing environment, which two or more "honest but curious" servers retrieve the image quickly and accurately without divulging the image content. Compared with other traditional schemes, the scheme consumes less computing resources and has higher computing efficiency, which is more suitable for resource-constrained edge computing environment. Experimental results show the algorithm has high security, retrieval accuracy and efficiency.
Wine consumers desire to drink a high quality wine. For producing high quality wine, high quality soil is required. Conventionally, soil quality is assessed qualitatively. Using traditional laboratory methods, quantitative data can be obtained for management purpose, but it is time consuming and expensive. Therefore, new technology aims to address these limitations, namely portable X-Ray fluorescence spectrometers (pXRF). This instrument can be used directly in the field, requires no soil sample preparations, and can simultaneously measure a wide range of elements qualitatively that are useful for pedological studies. The chemical composition (Ca, Fe, Ti and Zr) of soils at Tallavera Grove vineyard in New South Wales, Australia, was studied using a pXRF. The analysis of the soil's elemental concentration (i.e. Ca and Fe) using pXRF supports management decisions. Measuring the soil's Ca concentration can be used to identify Ca-rich parent materials (limestone). The limestone indicates good soil conditions for vine production. Fe content was used to identify areas of texture-contrast soils or soil with accumulation of clays in the B horizon. In addition, a soil weathering index was calculated using elemental concentrations (i.e. Ti and Zr) to explore the history of soil formation for making decision of management. This index showed that the soil in the vineyard was affected by two processes: the deposition of materials from elsewhere (Aeolian transport or soil erosion) and mixing of materials from upslope.
최근 정보기술 발전과 컴퓨터의 고성능화에 따라 인터넷과 지리정보 시스템(GIS:Geographic Information System)을 연동하여 많은 웹 사이트에서 지도정보 및 POI(Point of Interest)서비스를 제공하고 있다. 이러한 Web CIS는 시스템 구축이나 서비스 제공방법, 지도표현 형식에 있어 특정 시스템이나 환경에 의존적이며 제약이 많이 있다. 또한 무선인터넷의 급속한 발전으로 이동 환경에서 현재 위치정보를 적용한 실시간 서비스를 제공받기 원하는 사용자가 급증하고 있는 시점에서 이러한 서비스를 PDA와 같은 이동클라이언트에 LBS(Location Based Service)로 제공할 수 있어야한다. 본 논문에서는 국립지리원의 표준지도형식인 DXF 수치지도를 이용하여 모바일 웹 서비스가 가능한 GIS의 구축과 OGC(Open GIS Consortium)에서 권고한 벡터 방식의 SVC(Scalable Vector Graphics)를 이용한 지도 표현, XML 웹서비스를 이용한 개방형 서비스제공 방법, 이동클라이언트인 PDA에 GPS 수신기를 확장하여 이동환경에서 위치정보를 획득하여 실시간 LBS가 가능한 클라이언트/서버 시스템을 설계하고 서버기반 GIS 컴퓨팅 환경을 실용적으로 구현하였다.
This study was performed to show criteria of a National Ecological Network (NEN) for South Korea and it was a part of a study of ecological network for broad areas on national land showed by Ministry of Environment of Korea. After 1970s, many european countries presented methods and criteria not on individual protected area but on networking among many habitats. The PEEN (Pan European Ecological Network) and NATURA 2000 are results of those. In South Korea, concepts and mapping metheods of ecological network was studied but those were not applied to the whole national land because the equality and local specialities were not reflected. So, in this study, we presented the criteria composed of forest, river, wildlife and coastal evaluation items in conservation ecology and showed the mapping method which can applied to the national land. After the evaluation on land area which composed of forest, river and wildlife axis. Core areas were $30,616km^2$, buffer zone were $21,870km^2$ and each accounted for 31% and 22% of the national land. Except for Taebaeck-Gangwon region, whole region's core areas were accounted for 20~30% of it and buffer zone were accounted for 20~25% of it, so these can be applied to the national land with equality and local specialities. Forest axis and river axis were clearly linear and connected, but the wildlife axis was dispersed in point form. Therefore, to apply the NEN, a detailed habitat map is important and the interconnected implementation of forest, river, wildlife, and coastal axis is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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