North Korea is one of the most vulnerable countries of the world for drought but still it is difficult to find scientific researches for understanding of the drought characteristics. This study analyzed the temporal and spatial distribution of meterological drought severity and classified the drought development types in North Korea. All eleven drought indices were tested such as seasonal rainfall, PDS, SPI and so on, and then drew the drought risk map by each indicator using frequency analysis and GIS(Geographic Information Systems) for twenty one meteorological stations. In addition meteorological drought characteristics in North Korea was classified to six patterns on Si/Gun administrative units using cluster analysis on the drought indicators. The cluster III has the strongly drought-resistant area due to sufficient rainfall and the cluster V was considered as the most drought-vulnerable area, Pungsan and Sinpo, because of the severest drought condition for eight drought indicators. The results of this study are expected to be provided for the basic understanding of regionalized drought severity and characteristics confronting the risk of drought from climate variations in North Korea.
개발도상국에 있어서 정보화를 통한 경제력향상은 지역, 국가, 글로벌 경제발전에 기여하는 주요요소이다. 본 논문은 한국의 지역정보화 성공모델을 인도네시아에 적용하는 연구로서, 한 인도네시아 기업 및 정책결정자들과의 IT 교류 활성화를 통하여 연구기반 네트워크를 형성하고 연구 성과를 토대로 국내 지역정보화 및 IT 관련 기업인들의 인도네시아 진출시 주요 정보제공과 비즈매칭의 기회를 제공하고자 한다. 연구적용지역에 있어서는 도시개발 프로젝트를 수행하여 인프라가 어느정도 조성된 인도네시아의 프칼롱안 지역을 선정하였다. 따라서 프칼롱안의 지리적, 인적특성 및 IT 인프라 현황을 조사하고, 한국의 지역정보화 성공모델을 기반으로 현지 상황에 맞춘 인도네시아 프칼롱안 지역정보화 적용방안을 제시한다.
The world of linearity, which is regular, predictable and irrelevant to time sequence in most natural phenomenon, is a very small part. In fact, signals generated from natural phenomenon with which we're in contact are showed only slight linearity. Therefore it is very difficult to understand and analyze natural phenomenon with only predictable and regular linear systems. Due to these reasons researches concerning non-linear signals that of analysis were excluded being regarded as noise are being actively carried out. Countless signals generated from nonlinear system have the information about itself, and analyzing those signals and get information from it, that will be able to be used effectively in so may fields. Hence, in this paper we used a higher order spectrum, especially the bispectrum. After we prove the validity applying bispectrum to logistic map, which is typical chaotic signal. Subsequently by showing the result applying for actual signal analysis of EEG according to auditory stimuli, we show that higher order spectra is a very useful parameter in analysis of non-linear signals and the result of EEG analysis according to auditory stimuli.
Under amazing increase in markets and certain demand on qualified service in the delivery system, global logistic optimization is becoming a keen interest to provide an essential infrastructure coping with modern competitive prospects. As a key technology for such deployment, we have been engaged in the practical studies on vehicle routing problem (VRP) in terms of Weber model, and developed a hybrid approach of meta-heuristic methods and the graph algorithm of minimum cost flow problem. This paper extends such idea to multi-depot VRP so that we can give a more general framework available for various real world applications including those in green or low carbon logistics. We show the developed procedure can handle various types of problem, i.e., delivery, direct pickup, and drop by pickup problems in a common framework. Numerical experiments have been carried out to validate the effectiveness of the proposed method. Moreover, to enhance usability of the method, Google Maps API is applied to retrieve real distance data and visualize the numerical result on the map.
3차원 공간 모형, 즉 3차원 CG 도시 모델은 건물이나 도로, 강 등의 사회 환경을 가상공간으로 표현하고 GIS(지리 정보 시스템)등의 정보 시스템에서 데이터를 축적${\cdot}$관리하여 광범위한 분야에서 다양한 활용이 기대되는 중요한 정보기반이다. 현재는 이러한 3차원 CG 도시 모델 구축을 위한 데이터 취득이나 모델 작성에는 많은 수작업이 필요하고 막대한 시간과 노력이 걸린다. 본 논문에서는 $\lceil$3차원 공간 데이터 기반$\rfloor$을 GIS와 CG로 통합화하고 자동 생성한 정보 시스템에 관하여 소개한다. 이 시스템에서는 GIS가 관리${\cdot}$축적한 수치지도상의 건물 경계선 다각형에 대하여 필터링, 다각형분할, 윤곽선의 생성 등의 처리를 하고 CG 시스템이 이것의 데이터를 받아서 지형의 도형 정보와 속성 정보를 설계하여 건물이나 도로 등의 3차원 CG 모델을 자동 생성한다.
클린트 호킹이 정의한 게임 안에서 게임플레이 메카닉스와 서사의 이해관계가 상반되는 "놀이-서사의 부조화"는 많은 오픈 월드 장르 게임에서 발견되는 문제이다. 그러나 비디오 게임 "고스트 오브 쓰시마 (2020)"는 구로사와 아키라 감독의 사무라이 영화 속 서사와 캐릭터의 특징을 본떠 주인공 진 사카이의 여정을 조지프 캠벨의 "영웅의 여정"으로 정의될 수 있는 서사구조로 만들고, 이를 통해 사무라이 정신인 무사도를 주인공에게 불어넣었다. 또한 "고스트 오브 쓰시마"는 능력치 상승 시스템, 맵디자인, 사이드 퀘스트 등의 게임플레이 메카닉스가 게임 속 서사의 특징을 보조하도록 디자인함으로써, 플레이어에 의해 결정되는 주인공의 모든 행동이 게임 서사의 전제와 상충하지 않는 게임플레이와 서사의 조화를 만들어 냈다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.54-60
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2021
AR (Augmented Reality) is a technology that provides virtual content to the real world and provides additional information to objects in real-time through 3D content. In the past, a high-performance device was required to experience AR, but it was possible to implement AR more easily by improving mobile performance and mounting various sensors such as ToF (Time-of-Flight). Also, the importance of mobile augmented reality is growing with the commercialization of high-speed wireless Internet such as 5G. Thus, this paper proposes a system that can provide AR services via GNN (Graph Neural Network) using cameras and sensors on mobile devices. ToF of mobile devices is used to capture depth maps. A 3D point cloud was created using RGB images to distinguish specific colors of objects. Point clouds created with RGB images and Depth Map perform downsampling for smooth communication between mobile and server. Point clouds sent to the server are used for 3D object detection. The detection process determines the class of objects and uses one point in the 3D bounding box as an anchor point. AR contents are provided through app and web through class and anchor of the detected object.
Throughout the world, aging populations and doctor shortages have helped drive the increasing demand for smart healthcare systems. Recently, these systems have benefited from the evolution of the Internet of Things (IoT), big data, and machine learning. However, these advances result in the generation of large amounts of data, making healthcare data analysis a major issue. These data have a number of complex properties such as high-dimensionality, irregularity, and sparsity, which makes efficient processing difficult to implement. These challenges are met by big data analytics. In this paper, we propose an innovative analytic framework for big healthcare data that are collected either from IoT wearable devices or from archived patient medical images. The proposed method would efficiently address the data heterogeneity problem using middleware between heterogeneous data sources and MapReduce Hadoop clusters. Furthermore, the proposed framework enables the use of both fog computing and cloud platforms to handle the problems faced through online and offline data processing, data storage, and data classification. Additionally, it guarantees robust and secure knowledge of patient medical data.
This study analyses North and South Koreas' coverage as framed by the main Polish press titles from 1989 to 2019. The main method applied is a computational textual analysis of press articles based on frequency, correlations and co-occurrences. The purpose is to map the topics of the examined articles in the context of relations between Poland and the two Koreas in various areas, predominantly political and economic relations. Emphasis is placed on the impact the carmaker Daewoo's investment in Poland in the mid-1990s had on bilateral Polish-South Korean relations. First, the authors argue that Korean issues in the Polish press, mainly in the second half of the 1990s, particularly concerned economic affairs. Secondly, they argue that after Poland's accession to the European Union in 2004, the country's interest in the two Koreas decreased, and since that time has remained at a more or less constant level. Finally, the authors discuss the outcome of the research in the context of the main developments in Polish-Korean relations, taking into consideration the results of a Polish public opinion survey presenting the international linkages between national public opinion and foreign policy.
Ecologically sustainable means of development is the point to support environmental homeostasis. One of our roles is to find bio-degradable resources that can be substituted for petroleum-based products to effectively abide by the natural viability. To counter the issues of deforestation and preserve biodiversity, it is necessary to produce a non-wood crop that can fulfill the requirement for raw material from which several products can be produced. Kenaf (Hibiscus cannabinus), a member of the family Malvaceae, is showing sufficient potentiality along this road-map. Due to its rich fiber content, it has been used extensively in various fields for long, probably as early as 4,000 BC. At present, kenaf has been used as provider of paper, plastics, fiber glass, biofuel, activated carbon and epoxy composite. This obviously catch one's attention towards its capability to replace petroleum-based products as a whole. Moreover, the plant shows considerable relevance in decreasing pollutants by virtue of its enormous absorption capacity. These multiple applications of kenaf justify its credibility to be the best resource for the better world. The paper presents an overview on its numerous uses reported in the literature that we have investigated and its great potential as a valuable multipurpose crop.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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