The purpose of this study is to find suitable probability distribution function of complex distribution data like multimodal. Normal distribution is broadly used to assume probability distribution function. However, complex distribution data like multimodal are very hard to be estimated by using normal distribution function only, and there might be errors when other distribution functions including normal distribution function are used. In this study, we experimented to find fit probability distribution function in multimodal area, by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. By using chi-squared statistic, gaussian mixture model(GMM) is the fittest model rather than other distribution functions, such as extreme value, generalized extreme value, logistic, and normal distribution. GMM was found to the fit model regard to multimodal data of maritime traffic flow distribution. Probability density function for collision probability and traffic flow distribution will be calculated much precisely in the future.
Incoterms, 2010의 FCA, CPT, CIP 등 복합운송물류조건의 이용 활성화 요인 중 대분류 세 가지 요인에 대한 분석결과는 "주관적인 요인"이 3.87점, "무역운송물류 환경적인 요인"이 3.60점, 그리고 "자체 규정 내용적인 요인"이 3.74점이었다. 세 가지 요인의 평균평점이 크게 차이가 않나 세 가지 요인의 복합적인 요인 결합에 의해 복합운송물류조건의 이용 활성화를 도모하여야 한다는 결론이다. 하지만 주관적인 요인의 평균평점이 가장 높다는 것은, Incoterms, 2010의 FCA, CPT, CIP 등 복합운송물류조건의 이용 활성화를 위해서는 이들 조건의 이용자인 기업 스스로가 가장 우선적으로 (1) 복합일관운송과 Incoterms의 각 조건의 연관성을 잘 이해하고, (2) 복합일관운송에는 FCA, CPT, CIP 등의 조건을 가능한 이용하도록 하여야 한다는 것을 의미한다. 그리고 명심할 것은 관행적으로 FOB, CFR, CIF 조건 등을 이용하는 것을 억제하여야 한다는 점이다. 결국 Incoterms, 2010의 FCA, CPT, CIP 등 복합운송물류조건이 복합일관운송에 가장 적합한 조건임을 이해하고 이를 적극적으로 이용하도록 권장하여야 한다는 것이며, 따라서 이를 위한 많은 교육과 홍보가 수반되어야 할 것이다. 그 다음 순위는 무역운송물류 환경적인 요인 (3.60점) 보다 자체 규정 내용적인 요인(3.74)이 더 높은 점수를 기록하고 있는데, 이것은 무역운송물류 환경적인 요소, 즉 국제복합일관운송의 보편화 시대를 맞이하여 국제복합일관운송을 잘 이해하는 것 보다는, FCA, CPT, CIP조건 자체 내용을 잘 이해하고, FCA, CPT, CIP조건이 자사의 무역운송물류환경에 잘 부합한다는 점과 FCA, CPT, CIP조건을 이용하는 것이 자사에게 유리함을 잘 이해하는 것이 보다 중요하다는 것을 의미한다.
With the wide spread of smart farms and the advancements in IoT technology, it is easy to obtain additional data in addition to crop images. Consequently, deep learning-based crop disease diagnosis research utilizing multimodal data has become important. This study proposes a crop disease diagnosis method using multimodal supervised contrastive learning by expanding upon the multimodal self-supervised learning. RandAugment method was used to augment crop image and time series of environment data. These augmented data passed through encoder and projection head for each modality, yielding low-dimensional features. Subsequently, the proposed multimodal supervised contrastive loss helped features from the same class get closer while pushing apart those from different classes. Following this, the pretrained model was fine-tuned for crop disease diagnosis. The visualization of t-SNE result and comparative assessments of crop disease diagnosis performance substantiate that the proposed method has superior performance than multimodal self-supervised learning.
In this paper, we intend to develop a multimodal algorithm that secures recognition performance of over 95% in daytime illumination environments and secures recognition performance of over 90% in bad weather (rainfall and snow) and night illumination environments.
다국적기업의 증가는 물류환경을 국제복합운송체계로 이끌고 있다. 기반시설이 잘 갖추어진 유럽의 경우에는 제2의 실크로드를 개발하기위한 노력이 끊임없이 행해지고 있다. 본 논문에서는 국제복합운송의 중요성에 대해 설명하고, 유럽 복합운송 체계에 대한 분석을 통해 국내 및 동북아 복합운송체계를 제안한다. 이를 위해 유럽 복합운송 사례를 분석하고 TAR의 북부 노선을 통해 한반도 남단을 기점으로 하는 노선의 경제적 효과와 이를 철도와 항만 및 공항으로 연결하는 복합운송 모델을 개발한다. 실질적으로 본 연구의 실효성을 증명할 수치적 근거가 부족하나, 본 논문에서는 기존에 제시되지 않았던 구체적인 복합운송 모델을 개발 및 제안함으로써, ESCAP에서 수행하게 될 시범 컨테이너 전용열차 운행 프로젝트를 통해 노선별 거리, 시간, 비용, 세금, 통관절차, 환적시설 등의 정보를 차후 경제성평가 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper describes a framework for multimodal object manipulation in virtual environments. The gist of the proposed framework is the semantic integration of multimodal input using spatial ontology and user context to integrate the interpretation results from the inputs into a single one. The spatial ontology, describing the spatial relationships between objects, is used together with the current user context to solve ambiguities coming from the user's commands. These commands are used to reposition the objects in the virtual environments. We discuss how the spatial ontology is defined and used to assist the user to perform object placements in the virtual environment as it will be in the real world.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
본 논문에서는 이동환경에서 개인의 신원을 인증하는 수단으로 치열영상과 음성을 생체정보로 이용한 멀티모달 화자인증 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 이동환경의 단말장치중의 하나인 스마트폰의 영상 및 음성 입력장치를 이용하여 생체 정보를 획득하고, 이를 이용하여 사용자 인증을 수행한다. 더불어, 제안한 방법은 전체적인 사용자 인증 성능의 향상을 위하여 두 개의 단일 생체인식 결과를 결합하는 멀티모달 방식으로 구성하였고, 결합 방법으로는 시스템의 제한된 리소스를 고려하여 비교적 간단하면서도 우수한 성능을 보이는 가중치 합의 방법을 사용하였다. 제안한 멀티모달 화자인증 시스템의 성능평가는 스마트폰에서 획득한 40명의 사용자에 대한 데이터베이스를 이용하였고, 실험 결과, 치열영상과 음성을 이용한 단일 생체인증 결과는 각각 8.59%와 11.73%의 EER를 보였으며, 멀티모달 화자인증 결과는 4.05%의 EER를 나타냈다. 이로부터 본 논문에서는 인증 성능을 향상하기 위하여 두 개의 단일 생체인증 결과를 간단한 가중치 합으로 결합한 결과, 높은 인증 성능의 향상을 도모할 수 있었다.
본 연구에서는 학습자가 가상공간 내에서 교육 컨텐츠를 자연스럽게 조작할 수 있는 멀티모달 인터페이스 제어모듈을 제시한다. 제안하는 모듈은 사용자가 가상공간과 인터랙션을 할 때 사용자의 모션을 인식하고 인식된 정보를 무선통신을 통하여 가상공간으로 전달한다. 제안하는 입력장치는 햅틱 액츄에이터를 탑재하고 있어 교육 컨텐츠와 사용자의 인터랙션에 따른 햅틱 감각을 생성하여 사용자가 교육용 컨텐츠들을 쉽게 조작할 수 있게 해 준다.
가상교육 환경에 있어서 보다 효과적인 지식 전달을 위해서는 시청각적 정보에만 의존하는 기존의 학습 매체에서 탈피하여 상황에 맞는 촉각 피드백이 포함된 '실감형 교과서'의 도입이 필요하다. 그러나 저작 및 재생 환경상의 제약으로 인해 실감형 교과서를 위한 학습 콘텐츠의 확보와 활용은 아직 요원한 실정이다. 우리는 이러한 문제점에 착안하여 실감형 교과서를 위한 접근성 높은 멀티모달 학습 콘텐츠 저작 및 재생 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 직관적인 콘텐츠 저작을 위한 스크립트 포맷과 이를 재생하기 위한 콘텐츠 재생부로 구성되어 있다. 스크립트 규격 정의 단계에서는 학습 콘텐츠에 요구되는 요소들을 규명하고 이를 반영한 XML 기반의 메타언어를 정의하였다. 그리고 콘텐츠 재생부는 작성된 콘텐츠를 해석하고 사용자로부터의 입력에 대응하여 시각 및 촉각 렌더링 루프를 통해 사용자에게 멀티모달피드백을 제공하도록 설계되었다. 이렇게 제안된 내용을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 사용자 평가를 수행하여 본 프레임워크의 효용성을 검증하는 한편 앞으로의 개선 방향에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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