• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.314-322
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• 2021

Skeleton-based action recognition has attracted considerable attention in human action recognition. Recent methods for skeleton-based action recognition employ spatiotemporal graph convolutional networks (GCNs) and have remarkable performance. However, most of them have heavy computational complexity for robust action recognition. To solve this problem, we propose a shuffle graph convolutional network (SGCN) which is a lightweight graph convolutional network using pointwise group convolution rather than pointwise convolution to reduce computational cost. Our SGCN is composed of spatial and temporal GCN. The spatial shuffle GCN contains pointwise group convolution and part shuffle module which enhances local and global information between correlated joints. In addition, the temporal shuffle GCN contains depthwise convolution to maintain a large receptive field. Our model achieves comparable performance with lowest computational cost and exceeds the performance of baseline at 0.3% and 1.2% on NTU RGB+D and NTU RGB+D 120 datasets, respectively.

• BMB Reports
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• 제55권8호
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• pp.363-369
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• 2022

Biomolecular phase separation has recently attracted broad interest, due to its role in the spatiotemporal compartmentalization of living cells. It governs the formation, regulation, and dissociation of biomolecular condensates, which play multiple roles in vivo, from activating specific biochemical reactions to organizing chromatin. Interestingly, biomolecular phase separation seems to be a mainly passive process, which can be explained by relatively simple physical principles and reproduced in vitro with a minimal set of components. This Mini review focuses on our current understanding of the fundamental principles of biomolecular phase separation and the recent progress in the research on this topic.

• Medical Lasers
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• 제9권1호
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• pp.6-11
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• 2020

Hydrogels have been developed and used in tissue engineering and regenerative medicine to deliver therapeutics to injured or diseased tissue because of their versatility and properties that can be tailored to match the natural extracellular matrix. Hydrogels can be made with a variety of physical and chemical properties combined with light responsiveness ideal for applications in different fields of medicine that require the spatiotemporal control of therapeutics. Light, as a stimulus, is relatively inexpensive, contact-free, noninvasive with high spatial resolution and temporal control, convenient and easy to use, and allows deep tissue penetration that is relatively harmless. Photoresponsive hydrogels are ideal candidates for on-demand drug delivery systems that are capable of sustained and controlled drug release, minimizing the side effects, and ensuring the activity and efficient delivery of drugs to the target tissue.

• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.327-338
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• 2022

Classification models for human action recognition require robust features and large training sets for good generalization. However, data augmentation methods are employed for imbalanced training sets to achieve higher accuracy. These samples generated using data augmentation only reflect existing samples within the training set, their feature representations are less diverse and hence, contribute to less precise classification. This paper presents new data augmentation and action representation approaches to grow training sets. The proposed approach is based on two fundamental concepts: virtual video generation for augmentation and representation of the action videos through robust features. Virtual videos are generated from the motion history templates of action videos, which are convolved using a convolutional neural network, to generate deep features. Furthermore, by observing an objective function of the genetic algorithm, the spatiotemporal features of different samples are combined, to generate the representations of the virtual videos and then classified through an extreme learning machine classifier on MuHAVi-Uncut, iXMAS, and IAVID-1 datasets.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.732-735
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• 2020

기존에 지도학습 방법은 성능은 좋지만, 학습할 때 비디오 데이터와 정답 라벨이 있어야 한다. 그러나 이러한 데이터의 라벨을 수동으로 붙여줘야 하는 문제점과 그에 필요한 시간과 돈이 크다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 방법 중 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 중 하나인 회전 방법을 비디오 데이터에 적용하여 학습하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 두가지 방법을 제안한다. 먼저 기존의 비디오 데이터를 입력으로 받으면 단순히 비디오 자체를 회전시키는 것이 아닌 입력으로 들어온 비디오의 각각 프레임이 시간이 지나면서 일정한 속도로 회전을 시킨다. 이때의 회전은 총 네 가지 각도[0, 90, 180, 270]를 분류하도록 하는 방법론이다. 두 번째로 비디오의 프레임이 시간이 지나면서 변할 때 프레임 별로 고정된 각도로 회전시키는데 이때 회전하는 속도 네 가지 [1x, 0.5x, 0.25x, 0.125]를 분류하도록 하는 방법론이다. 이와 같은 제안하는 pretext task들을 통해 네트워크를 학습한 뒤, 학습된 모델을 fine tune 시켜 비디오 분류에 대한 실험을 수행 및 결과를 도출하였다.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.58.4-59
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• 2021

This presentation introduces Korea's SNIPE (Small scale magNespheric and Ionospheric Plasma Experiment) mission, formation flying CubeSat constellation. Observing particles and waves on a single satellite suffers from inherent space-time ambiguity. To observe spatial and temporal variations of the micro-scale plasma structures on the topside ionosphere, four 6U CubeSats (~ 10 kg) will be launched into a polar orbit of the altitude of ~500 km in 2021. The distances of each satellite will be controlled from 10 km to more than 100 km by formation flying algorithm. The SNIPE mission is equipped with identical scientific instruments, solid-state telescope, magnetometer, and Langmuir probe. All the payloads have a high temporal resolution (sampling rates of about 10 Hz). Iridium modules provide an opportunity to upload changes in operational modes when geomagnetic storms occur. SNIPE's observations of the dimensions, occurrence rates, amplitudes, and spatiotemporal evolution of polar cap patches, field-aligned currents (FAC), radiation belt microbursts, and equatorial and mid-latitude plasma blobs and bubbles will determine their significance to the solar wind-magnetosphere-ionosphere interaction and quantify their impact on space weather.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권2호
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• pp.318-341
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• 2023

Mobile TV refers to the service that provides live broadcasting and video-on-demand content through a mobile device. In addition to the advertisement as the early-stage revenue model, the paid subscription model has emerged as a more sustainable revenue source for mobile TV services. In this study, with the surveys of 450 free mobile TV users, we examine the motivational factors influencing their intention to adopt a paid subscription model. Results show that three extrinsic motivations, price fairness, subjective norm, and mobile TV utilization, are positively associated with free users' paid subscription intention. In contrast, intrinsic motivations, such as hedonic need, spatiotemporal convenience, and self-efficacy, have no significant influence on the intention. We also found that the expected value is positively associated with attitude toward mobile TV service, also positively influencing the paid subscription intention.

• Wind and Structures
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• 제38권4호
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• pp.295-307
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• 2024

The funnel-shaped vortex structure of tornadoes results in a spatiotemporally varying wind velocity (speed and direction) field. However, very limited full-scale tornado data along the height and radius positions are available to identify and reliably establish a description of complex vortex structure together with the resulting aerodynamic effects on the high-speed train (HST). In this study, the improved delayed detached eddy simulation (IDDES) for flow structures and aerodynamic pressures around an HST under tornado-like winds are conducted to provide high-fidelity computational fluid dynamics (CFD) results. To demonstrate the accuracy of the numerical method adopted in this study, both field observations and wind-tunnel data are utilized to respectively validate the simulated tornado flow fields and HST aerodynamics. Then, the flow structures and aerodynamic pressures (as well as aerodynamic forces and moments) around the HST at various locations within the tornado-like vortex are comprehensively compared to highlight the importance of considering the complex spatiotemporal wind features in the HST-tornado interactions.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제11권2호
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• pp.78-85
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• 2008

본 연구에서는 낙동강 하구둑으로 부터의 일별 하구둑 방류량을 고려한 최근 3년간의 유입오염부하량을 산정하고, 하구역내 수질의 시공간 특성을 평가하여 낙동강 하구둑 방류수의 유입오염부하량에 의한 하구역네 수질의 상호관련성을 평가해보고자 하였다. 본 연구를 통해 얻어진 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. (1) 낙동강 하구둑의 11년간 총 방류량은 $224,576.8{\times}10^6m^3/day$이며, 8월이 23.4%인 $52,634.2{\times}10^6 m^3/day$로 가장 많고 다음으로는 7월 23.1%, 9월 17.0% 순이었다. (2) 낙동강 하구둑으로부터의 2005년 유입오염부하량은 각각 307,591.3 COD-kg/day, 128,746.1 TN-kg/day, 107,625.8 TP-kg/day로 산정되었다. (3)낙동강 하구 해역의 표층 수온이 저층보다 약 $2.137^{\circ}C$ 높고, 저층 염분이 표층보다 2.209%o 높게 나타났으며, 하구둑 방류로 인해 표층 염분이 최소 19.593%o까지 감소하였다. (4) DO, COD, TN, SS의 경우 표층이 저층보다 높은 경향을 나타낸 반면에, TP의 경우 저층이 표층보다 높게 나타났다 (5)갈수기와 홍수기시의 표층 및 저층에서의 수괴는 담수 유입에 따른 밀도차에 의해 수괴가 분리되는 현상이 발생하고 있음을 알 수 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.233-254
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• 2017

본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.