Pitching machines have been around for many years for casual amusement purpose or professional athletes' training usage, and so forth. The current pitching machines are usually built on the firm ground and do not have any mobility function. In this paper, we develop a pitching machine that has both ball-shooting and mobility functions. Our developed pitching machine consists of two parts. The upper body part has a function of shooting a ball using two DC motors and the lower body part has a function of mobility like mobile robots by using two wheels governed by DC motors. All these functions are operated wirelessly by Android smartphones via bluetooth. The control of each DC motor is done by ${\epsilon}$-PID control method in which the gain tuning is simplied by using a single parameter ${\epsilon}$. Simulation and actual experiment show that our developed pitching machine has both nontrivial shooting and mobility features.
Safety and security during the handling of hazardous materials is a great concern for anyone in the field. One driving point in the security field is the ability to detect the source of the danger and take action against it as quickly as possible. Via the usage of a fully convolutional network, it is possible to create the label map of an input image, indicating what object is occupying the specific area of the image. This research employs the usage of U-net, which was constructed in biomedical field segmentation to segment cells, instead of the original FCN. One of the challenges that this research faces is the availability of ground truth with precise labeling for the dataset. Testing the network after training resulted in some images where the network pronounces even better detail than the expected label map. With better detailed label map, the network might be able to produce better segmentation is something to be studied in further research.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권4호
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pp.99-107
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2019
This paper is intended to study the relationship between state budget revenue and economic growth in Vietnam. The ordinary least-squares regression method is used with secondary data collected from General Statistics Office of Vietnam in the period of 2000-2017. Vietnamese state budget revenue includes domestic revenue (excluding oil revenue), oil revenue, custom duty revenue, and grants. The testing result shows that the state budget revenue has a positive correlation with economic growth of Vietnam. However, the components of state budget revenue have different levels of impact on the economy. Domestic revenue and oil revenue are statistically significant and have a positive effect on the economy, while the impact of custom duty revenue and grants on the economy is invisible. Vietnamese state budget revenue should be restructured toward the sustainability and by way of boosting the economy, specifically: (1) Increase the proportion of domestic revenue to state budget revenue and domestic revenue should be based on the ground of production and business activities rather than collection from state-owned assets; (2) Reduce the proportion of custom duty revenue and grants to state budget revenue; (3) Keep the volume and ratio of oil revenue in state budget revenue at an appropriate proportion.
본 연구는 신임해양경찰공무원의 교육훈련에 공공봉사동기가 영향을 미치는가를 검증하였다. 연구결과는 공공봉사동기의 하위변인인 자기희생, 공익몰입, 공공정책의 호감도는 교육만족도에 영향을 미치는 것으로 조사되었으나 공공봉사동기 하위변인인 동정심은 교육내용만족에 대한 영향요인은 기각되었다. 본 연구는 내재적 요인인 공직에 필요한 봉사정신, 희생정신과 같은 무형의 자산이 교육만족도영향요인임을 검증하였다는데 의미가 있다. 해양경찰은 육상경찰이나 다른 공직분야와 달리 해상이라는 장소적인 위험성으로 인하여 공직 가치의 중요성이 보다 중요시되므로 이를 고양하기 위한 다양한 제도와 연구의 필요성이 인정된다.
본 연구는 지상군용 지능형 포탄을 포함한 장갑차량 공격용 K-9 포탄의 전시 소요량을 산정하는 국방 시뮬레이션의 방법론을 개선하려는 것이다. K-2008에서 사용된 분석용 국방 시뮬레이션에 의한 방법에서는 입력자료의 부정확성과 모의논리의 왜곡으로 인하여 산정량이 과도하며, 산출된 각 무기체계별 기대점유비율이 장차전의 실상에서 일반적으로 기대하는 바와 상당한 차이를 보여주고 있다. 본 연구에서는 이러한 입력자료 및 모의논리의 왜곡현상의 원인을 분석하고 이를 바로잡기 위하여 훈련용 및 분석용 국방 시뮬레이션 모형을 상호 연계하여 사용 및 검증하는 하이브리드 국방 시뮬레이션 모형의 필요성을 제시하려는 것이다.
This survey study aims to explore the school area standards for elementary, middle and high schools. Traditionally the school site has been recognized as a space of teaching and learning for students. Though its functions and needs have recently been changing from the areas for physical education and training to for various activities such as recreation, play, communication, informal and social areas etc. Moreover the school site is also a critical component of community life. Many communities have a significant shortfall in the amount of park and open space land available and accessible for use. In this viewpoint the standards of school facilities should develop a comprehensive approach to insure that students and residents are provided the opportunity to engage in appropriate types and amounts of everyday's activities during the school day and after school. In doing so, it surveys the school areas of the existing schools and the new schools built in Dongtan City. Finally, it points out the problems of government's regulation for school facilities and proposes the adequate directions for school area standards. This study would help to plan the optimum size of school area and ground and the reasonable expenditure for school facilities.
Objective : To explore and describe coordinators' experiences in collaborative practices between the traditional Korean medicine doctors and the western medicine doctors. Methods : Five coordinators who agreed and completed the informed consent to take part in this qualitative study were interviewed thoroughly and tape-recorded. Transcribed data were analysed thematically with ground theory. Results : Most participants started their coordinating work without sufficient knowledge and systemic support. They, however, could find their identity as coordinators for collaborative practices through preparing manuals and protocols, providing comprehensive patients care, and experiencing the partnership with doctors. To coordinate Korean medicine and western medicine practices efficiently, participants have tried to enhance their professional knowledge and skills, and establish favorable networks. On the other hand, they were in dilemmas of being a multi-player and imbalance of responsibilities and powers in their jobs. Conclusions : It is recommended to clarify job description of coordinator for collaborative practices, develop training programme, and provide the institutional support for wider recognition of coordinator. Findings from this study should be considered in both Korean medicine-western medicine collaborative research and practice.
The sensor data measured by the legged robot are used to recognize the physical environment or information that controls the robot's posture. Therefore, a robot's ambulation can be advanced with the use of such sensing information. For the precise control of a robot, highly accurate sensor data are required, but most sensors are expensive and are exposed to excessive load operation in the field. The seriousness of these problems will be seen if the prototype's practicality and mass productivity, which are closely related to the unit cost of production and maintenance, will be considered. In this paper, the use of a virtual sensor technology was suggested to address the aforementioned problems, and various ways of applying the theory to a walking robot obtained through training with an actual sensor, and of various hardware information, were presented. Finally, the possibility of the replacement of the ground reaction force sensor of legged robot was verified.
Recently, deep-learning based methods for low-light image enhancement accomplish great success through supervised learning. However, they still suffer from the lack of sufficient training data due to difficulty of obtaining a large amount of low-/normal-light image pairs in real environments. In this paper, we propose an unsupervised learning approach for single low-light image enhancement using the bright channel prior (BCP), which gives the constraint that the brightest pixel in a small patch is likely to be close to 1. With this prior, pseudo ground-truth is first generated to establish an unsupervised loss function. The proposed enhancement network is then trained using the proposed unsupervised loss function. To the best of our knowledge, this is the first attempt that performs a low-light image enhancement through unsupervised learning. In addition, we introduce a self-attention map for preserving image details and naturalness in the enhanced result. We validate the proposed method on various public datasets, demonstrating that our method achieves competitive performance over state-of-the-arts.
The preconsolidation pressure has been commonly determined by oedometer test. However, it can also be determined by in-situ test, such as piezocone test with theoretical and(or) empirical correlations. Recently, Neural Network(NN) theory was applied and some models were proposed to estimate the preconsolidation pressure or OCR. However, since the optimization process of synaptic weights of NN model is dependent on the initial synaptic weights, NN models which are trained with different initial weights can't avoid the variability on prediction result for new database even though they have same structure and use same transfer function. In this study, Committee Neural Network(CNN) model is proposed to improve the initial weight dependency of multi-layered neural network model on the prediction of preconsolidation pressure of soft clay from piezocone test result. It was found that even though the NN model has the optimized structure for given training data set, it still has the initial weight dependency, while the proposed CNN model can improve the initial weight dependency of the NN model and provide a consistent and precise inference result than existing NN models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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