3D reconstruction means that reconstructing the 3D shape of the object in an image and a video. We proposed a progressive occupancy network architecture that can recover not only the overall shape of the object but also the local details. Unlike the original occupancy network, which uses a feature vector embedding information of the whole image, we extract and utilize the different levels of image features depending on the receptive field size. We also propose a novel network architecture that applies the image features sequentially to the decoder blocks in the decoder and improves the quality of the reconstructed 3D shape progressively. In addition, we design a novel decoder block structure that combines the different levels of image features properly and uses them for updating the input point feature. We trained our progressive occupancy network with ShapeNet. We compare its representation power with two prior methods, including prior occupancy network(ONet) and the recent work(DISN) that used different levels of image features like ours. From the perspective of evaluation metrics, our network shows better performance than ONet for all the metrics, and it achieved a little better or a compatible score with DISN. For visualization results, we found that our method successfully reconstructs the local details that ONet misses. Also, compare with DISN that fails to reconstruct the thin parts or occluded parts of the object, our progressive occupancy network successfully catches the parts. These results validate the usefulness of the proposed network architecture.
The purpose of this study is to analyze the metaverse-related issues in the news big data from an educational perspective, explore their characteristics, and provide implications for the educational applicability of the metaverse and future education. To this end, 41,366 cases of metaverse-related data searched on portal sites were collected, and weight values of all extracted keywords were calculated and ranked using TF-IDF, a representative term weight model, and then word cloud visualization analysis was performed. In addition, major topics were analyzed using topic modeling(LDA), a sophisticated probability-based text mining technique. As a result of the study, topics such as platform industry, future talent, and extension in technology were derived as core issues of the metaverse from an educational perspective. In addition, as a result of performing secondary data analysis under three key themes of technology, job, and education, it was found that metaverse has issues related to education platform innovation, future job innovation, and future competency innovation in future education. This study is meaningful in that it analyzes a vast amount of news big data in stages to draw issues from an education perspective and provide implications for future education.
In the recent years there has been an increase of service competition in the activity of product selling, especially in the extension of warranty coverage and qualify. The variables in connection with the service competition are not crisp, and required the expertise of the production line. It thus becomes all the more necessary to use subtler tools as decision supports. These problems are typical not only of product companies but also of financial organizations, credit institutions, insurance, which need predictions of credibility for firms or persons in which they have any kind of interest. A suitable approach for minimizing the risk is to use a knowledge-based system. Most often expert systems are not standalone programs, but are embedded into a larger application. The aim of this paper is to discuss an approach for developing an embedded fuzzy expert system with respect to the product selling policy, especially to present the decision system of automobile selling activity around the extension of warranty coverage and quality. We use the MATLAB tools which integrates computation, visualization, and programming in an easy-to-use environment where problems and solutions are expressed in familiar mathematical notation. Also, we present the API functions embedding into the existing application.
As a basic information to implement the fire plan that dominates multiple targets effectively under the battle environment with limited resources, such a process is mandatory that gives a priority order to a target with the high level of threat by quantitatively computing the threat level of an individual target through the analysis on the target. However, the study has still remained in the initial level on an evaluation algorithm for the threat level of the ground target. Considering this fact, the present paper proposes the evaluation algorithm for the threat by multiple ground targets. The proposed algorithm has a core point to consider the type of target and protected asset to implement the computation of proximity; set the additional value based on the weights indicating the significance of weapon and protected asset; and compute the threat level of a target that considers the characteristics of the target. The evaluation and verification of performances have been implemented through the simulation and visualization of an algorithm proposed in the present paper. From the performance result, as the proposed algorithm has been able to perform effectively the threat assessment according to the weights indicating the significance of weapons and protected assets under diverse environments where weapons and protected assets are located, high utility and effect are expected when applied to an actual ground weapon system.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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1996.06a
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pp.79-109
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1996
In order to transform the underground utility data into the 3-D spatial objects, this thesis defined the type of the 3-D spatial objects and the storage structure of objects, and developed the spatial data transformation system that transforms the 2-D underground utility data into the pre-defined 3-D spatial objects through the Booch Method, an object-oriented development method. For this sake, the relational data model of ARC/INFO and the storage structure are analyzed, as well as the pre-requisites, required for the 3-D visualization of the underground utilities. Also, the 2-D underground utility data, saved in ARC/INFO, were transformed into the ASCII files through the internal pre-processing procedure, then used as the input data of the transformation system. In addition, to develop the transformation system, the object-oriented development methods are studied first and, then, applied to the system analysis and the design procedure with the Booch Method as a development method. Finally, the results of analysis and design procesure are implemented through AML, a ARC/INFO macro language, and C++, an object-oriented programing language. As a result of this study, the 3-D spatial objects that can visualize the 2-D utilities in 3-D, are acquired, and the adaptation of object-oriented development method to the system development procedure enabled an effective development prodedure.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.891-899
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2024
The Fourth Industrial Revolution is centered on a personalized demand fulfillment economy and is all about transformation and flexible processing that can deliver what customers want in real time across space and time. This paper implements the construction and operation of a packaging platform that can instantly procure the required packaging products based on real-time orders and evaluates its performance. The components of customer satisfaction are flexible and dependent on the situation which requires efficient management of enterprise operational processes based on an e-SCM platform. An OMS optimized for these conditions plays an important role in maximizing and differentiating the efficiency of a company's operations and improving its cost advantage. OMS is a system of mass customization that provides efficient MOT(Moment of Truth) logistics services to meet the eco-friendly issues of many individual customers and achieve optimized logistics operation goals to enhance repurchase intentions and sustainable business. OMS precisely analyzes the collected data to support information and decision-making related to efficiency, productivity, cost and provide accurate reports. It uses data visualization tools to express data visually and suggests directions for improvement of the operational process through statistics and prediction analysis.
Kim, J.;Park, D.;Lee, P.;Cho, J.;Yoon, S.H.;Park, S.
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.26
no.3
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pp.111-121
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2020
Realistic training contents utilizing intensive immersion of virtual reality are being used in various fields such as industry, education, and medical care. High-risk, high-cost education training, in particular, is difficult to conduct in reality, but it can be applied with the latest virtual reality technology that enhances educational effectiveness by efficiently and safely experiencing it in an environment similar to reality. This study introduces a management system that systematically manages realistic virtual training contents and visualizes training results in schematic pictures based on defined evaluation elements. The management system can store the information generated from the content in the database and manage the training records of each trainee in a practical way. In addition, a content-based scenario can be created in multiple scenarios by setting training goals, number of participants, and methods for applying evaluation elements. This paper describes the management system's production method and the results based on the virtual reality training content as an application example.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.34
no.6
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pp.601-611
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2014
The purpose of this study is to analyze the Korean science magazine, Science Donga providing scientific facts, phenomenons, and issues with infographic for the readers by time series analysis and to search for the application of infographic on the science education. The criteria for the infographic analysis of Science Donga consisted of three categories such as storytelling type, visual perception, and framework level because infographic presents complex information quickly and clearly by integrating various images, words, and graphics. We found that the articles emphasized by including image about science issue have been published from 1986 to 2014. Particularly, after 2008, the articles including infographic sharply rose. So we set up 2008 as $T_c$(Critical time point). The articles including infographic after 2008 have been more variously distributed and frequently used in storytelling types category such as location, time, number, connection, function, and process based infographic, in visual perception of Gestalt Theory such as proximity, similarity, continuation, and closure than before 2008. Lastly, in framework level category, location, time, number, and process based infographic mainly had total range level but function and connection based infographic changed in the framework level. The three features about storytelling type, visual perception, framework level are important changes to influence $T_c$ in the infographic analysis about Science Donga. Through the results of this study, we analyzed the feature of change on infographic from 1986 to 2014. Thus, we hope that the results suggest a basic criteria for making materials including infographic in science education.
As results of many genome projects, genomic sequences of many organisms are revealed. Various methods such as global alignment, local alignment are used to analyze the sequences of the organisms, and k -mer analysis is one of the methods for analyzing the genomic sequences. The k -mer analysis explores the frequencies of all k-mers or the symmetry of them where the k -mer is the sequenced base with the length of k. However, existing on-memory algorithms are not applicable to the k -mer analysis because a whole genomic sequence is usually a large text. Therefore, efficient data structures and algorithms are needed. String B-tree is a good data structure that supports external memory and fits into pattern matching. In this paper, we improve the string B-tree in order to efficiently apply the data structure to k -mer analysis, and the results of k -mer analysis for C. elegans and other 30 genomic sequences are shown. We present a visualization system which enables users to investigate the distribution and symmetry of the frequencies of all k -mers using CGR (Chaotic Game Representation). We also describe the method to find the signature which is the part of the sequence that is similar to the whole genomic sequence.
The Q&A board is widely used as a means of communicating service enquiries, and the need for efficient management of the enquiry system has risen because certain questions are being repeatedly and frequently registered. This study aims to construct a student-centered FAQ, centered on the unstructured data posted on the university homepage's Q&A board. We extracted major keywords from 690 postings registered in the recent 3 years, and conducted the semantic network analysis to find the relationship between the keywords and the centrality analysis in order to carry out network visualization. The most central keywords found through the analysis, in order of centrality, were application, curriculum, credit point, completion, graduation, approval, period, major, portal, department. Also, the major keywords were classified into 8 groups of course, register, student life, scholarship, library, dormitory, IT and commute. If the most frequent questions are organized into these areas to form the FAQ, based on the results above, it is expected to contribute to user convenience and the efficiency of administration by simplifying the service enquiry process for repeated questions, as well as enabling smooth two-way communication among the members of the university.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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