Hyunwoo You;Jungkyun Lee;Somi Nam;Juyeon Lee;Yoonseo Lee;Minsung Kim;Hong Min
Smart Media Journal
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v.12
no.4
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pp.41-46
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2023
UWB is a type of technology used for indoor positioning and is characterized by higher accuracy than RSSI-based schemes. Mobile equipment operating based on ROS can monitor the environment around the equipment using lidar and cameras. When applying the loop closing technique to determine the starting position in this monitoring process, the existing method has a problem of low accuracy because the closing operation occurs only when there are feature points on the image. In this paper, to solve this problem, we designed a system that increases the accuracy of loop closing work by providing location information by mounting a UWB tag on a mobile device. In addition, the accuracy of the UWB-based indoor positioning system was evaluated through experiments, and it was verified that it could be used for loop closing techniques.
IoT edge services utilizing neuromorphic hardware architectures are suitable for autonomous IoT applications as they perform intelligent processing on the device itself. However, spiking neural networks applied to neuromorphic hardware are difficult for IoT developers to comprehend due to their complex structures and various hyper-parameters. In this paper, we propose a method for generating spiking neural network (SNN) models that satisfy user performance requirements while considering the constraints of neuromorphic hardware. Our proposed method utilizes previously trained models from pre-processed data to find optimal SNN model parameters from profiling data. Comparing our method to a naive search method, both methods satisfy user requirements, but our proposed method shows better performance in terms of runtime. Additionally, even if the constraints of new hardware are not clearly known, the proposed method can provide high scalability by utilizing the profiled data of the hardware.
In this paper, multi-region based Radial Graph Convolutional Network (MRGCN) algorithm which can perform end-to-end action recognition using the optical flow and gradient of input image is described. Because this method does not use information of skeleton that is difficult to acquire and complicated to estimate, it can be used in general CCTV environment in which only video camera is used. The novelty of MRGCN is that it expresses the optical flow and gradient of the input image as directional histograms and then converts it into six feature vectors to reduce the amount of computational load and uses a newly developed radial type network model to hierarchically propagate the deformation and shape change of the human body in spatio-temporal space. Another important feature is that the data input areas are arranged being overlapped each other, so that information is not spatially disconnected among input nodes. As a result of performing MRGCN's action recognition performance evaluation experiment for 30 actions, it was possible to obtain Top-1 accuracy of 84.78%, which is superior to the existing GCN-based action recognition method using skeleton data as an input.
Due to global warming and changes in the natural environment, flood damage to agricultural land due to wind and flood damage continues. Although disaster prevention projects have been continuously carried out since the founding of the country, progress has been insufficient compared to the sustained period, and huge costs are still being consumed. Therefore, it is necessary to use predictive simulation for pre-emptive response to inundation of farmland. In this paper, a case of immersion analysis simulation using a GIS(Geospatial Information System) based SWMM model was introduced, and the validity was confirmed through the error rate between our simulation result and the results of other models in the US and Korea. In addition, in the direction of using the simulation for agricultural land inundation, we presented various utilization methods to supplement the current agricultural land inundation-based information policy, such as the creation of flood traces. If simulation results from more regions are accumulated in the form of the flood analysis maps in the future, it is expected that they will be able to be utilized in various applications for preemptive response to and prevention of water disasters at the national level.
After COVID-19, hotel industry is rapidly experiencing changes in the business environment, and under the influence of the Fourth Industrial Revolution, hotel industry is striving to secure competitive advantages through differentiation, including the use of big data and the IoT in service provision, as well as the introduction of artificial intelligence(AI) robot services. This study analyzed the perceived value of AI robot services and their impact on usage attitudes and behavioral intentions of customers who have used hotels that have introduced AI robot services. The results of the study showed that the value of robot services perceived by customers who have used robot services in hotels is categorized into three dimensions: social, experiential, and functional, and all of them have a positive effect on usage attitudes, with social, functional, and experiential values having a positive effect on usage attitudes in that order. Attitude toward use was also analyzed to have a positive effect on behavioral intention, which is consistent with the value-attitude-behavior model. Therefore, it is necessary for hotels to improve the satisfaction of hotel guests through diversified services of AI robot service.
In this paper, we propose a ToF-Stereo fusion sensor system for 3D space scanning that increases the recognition rate of 3D objects, guarantees object detection quality, and is robust to the environment. The ToF-Stereo sensor fusion system uses a method of fusing the sensing values of the ToF sensor and the Stereo RGB sensor, and even if one sensor does not operate, the other sensor can be used to continuously detect an object. Since the quality of the ToF sensor and the Stereo RGB sensor varies depending on the sensing distance, sensing resolution, light reflectivity, and illuminance, a module that can adjust the function of the sensor based on reliability estimation is placed. The ToF-Stereo sensor fusion system combines the sensing values of the ToF sensor and the Stereo RGB sensor, estimates the reliability, and adjusts the function of the sensor according to the reliability to fuse the two sensing values, thereby improving the quality of the 3D space scan.
Woosoon Jung;Kyuman Jeong;Jeong Tak Ryu;Kyoung-Ock Park;Yoosoo Oh
Smart Media Journal
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v.13
no.5
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pp.19-25
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2024
The biggest type of behavior that prevents people with developmental disabilities from entering society is aggressive behavior. Aggressive behavior can pose a threat not only to the personal safety of the person with a developmental disability, but also to the physical safety of others. In this study, we propose a wearable system using a low-power processor. The proposed system uses an IMU (Inertial Measurement Unit) to analyze user behavior, and when attack behavior is not detected for a certain period of time through an LED array attached to the developed system, an interesting LED is displayed. By expressing patterns, we provide behavioral intervention through compensation to people with developmental disabilities. In order to implement a system that must be worn for a long time in a power-limited environment, we present a method to optimize performance and energy consumption across all stages, from data preprocessing to AI model application.
Recently, realistic contents such as virtual reality(VR) and augmented reality (AR) are widely used for education to provide beneficial learning environments with thee-dimensional(3D) information and interactive technology. Specially, AR technology will be helpful to intuitively understand by adding virtual objects registered in the real learning environment with effective ways. In this paper, we developed an AR learning system using 3D spatial information in the 2D based textbook for studying math related to geometry. In order to increase spatial learning effect, we applied to solid shapes such as prisms and pyramids in mathematics education process. Also, it allows participants to use various shapes and expression methods (e.g., wireframe mode) with interaction. We conducted the experiment with our AR system, evaluated achievement and interest. Our experimental study showed positive results, our results are expected to provide effective learning methods in various classes through realistic visualization and interaction methods.
Kim, Ho-Youn;Lee, Dong-Hoon;Park, Dong-Young;Lee, Eun-Hyang
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.18-21
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2014
본 논문은 한국정보통신기술협회(TTA)에서 제정된 "HTML5 기반 스마트 TV 플랫폼 수신기 적합성 시험" 표준(TTAK.KO-07.0119)에 따라 구축한 표준 적합성 시험환경에서 시험 도구의 테스트 케이스 개발에 활용되는 스마트 TV 테스트 프레임워크 설계와 구현에 대한 내용을 소개한다. 표준으로부터 도출된 많은 개수의 테스트 항목에 대한 테스트 케이스를 효율적으로 개발하기 위해 테스트 내용 외의 공통적으로 수행되는 코드부분(테스트 케이스의 정의, 기본 UI, 서버와의 통신 등)을 추상화하고, 테스트 케이스 개발 자체의 난이도를 줄이기 위해 사용하기 쉬운 API 를 제공하는 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 TV 테스트 프레임워크의 소프트웨어 구조를 소개하고, 테스트 케이스 개발에 활용하는 테스트 서술 API, 테스트 결과를 사용자에게 일관되게 보여주는 테스트 프레임워크 UI, 그리고 테스트 결과를 수집하고 서버에 전송하는 테스트 리포터의 설계와 구현 내용에 대해 소개한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.6
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pp.1336-1341
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2013
Through reviewing the characteristics of digital TVs, which have emerged in CES since 2005, in the view of technology growth and substitution curves, this paper is to provide a prediction on the next generation's multi-media on smart environment. As a result, digital TV has been developed on the flow of its technology growth curve from the early version in 2005 to smart digital TV in 2013, which emphasizes the key word "connected", and it has already come to the market puberty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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