To study how digital content can be effectively developed and transformed in a post-COVID world in which the normal operations of museums have been disrupted, this paper analyzes the rapid development and limitations of VR exhibitions and proposes, as an alternative, the development of AR exhibitions. Studying VR/AR exhibitions that ran before and after COVID-19, this paper finds that VR, on the one hand, translates physical objects into digital video, which lacks aesthetic depth, and encounters operational problems originated by devices. By using mobile devices that are widely distributed and convenient to use, AR exhibitions can, on the other hand, be divided into three types: "museum-specific exhibitions" can present digital content in a specific indoor space, while "place-specific exhibitions" can be used in open outdoor spaces. The "non-place-specific exhibitions", can, as third type, combine digital content with printed material sent by postal mail. Among these three types, the specific/unspecified place type shows the highest "uncontact effect," which can suggest the best direction for effective museum content development in the pandemic era.
This study focused on IKEA Place in IKEA and Amazon AR View in Amazon to study the differences between AR shopping applications. The first literature study examined the status and prospects of the AR market and conducted a case study on AR shopping applications. In the second phase, 'Honeycomb Model' of Peter mobile was reorganized into six usability principles, focusing on the major functions of AR shopping mall application, to conduct surveys and in-depth interviews based on the task. Based on this study, it is expected to help increase AR-based application user experience, concentrating on the actual experience of the user and finding out the major experience factors.
Park, Jae-Min;Won, JoNg-Woon;Seong, Ki-Deok;Kim, Young-Min
Journal of the Korea Safety Management & Science
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v.22
no.4
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pp.75-86
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2020
With the advent of the 4.0 era of logistics due to the Fourth Industrial Revolution, infrastructures have been built to receive the same services online and offline. Logistics services affected by logistics 4.0 and IT technology are rapidly changing. Logistics services are developing using technologies such as big data, artificial intelligence, blockchain, Internet of things, and augmented reality. The convergence of logistics services and various IT new technologies is accelerating, and the development of data management solution technology has led to the emergence of electronic cargo waybill to replace paper cargo waybill. The electronic waybill was developed to supplement paper waybill that lack economical and safety. However, the electronic waybill that appeared to complement the paper waybill are also in need of complementation in terms of efficiency and reliability. New research is needed to ensure that electronic cargo waybill gain the trust of users and are actively utilized. To solve this problem, electronic cargo waybill that combine blockchain technology are being developed. This study aims to improve the reliability, operational efficiency and safety of blockchain electronic cargo waybill. The purpose of this study is to analyze the blockchain-based electronic cargo waybill system and to derive evaluation indicators for system supplementation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.195-200
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2021
With the development of transportation and mobiles demand for tourism travel is increasing and related industries are also developing significantly. The combination of augmented reality and tourism contents one of the areas of digital media technology, is also actively being studied, and artificial intelligence is already combined with the tourism industry in various directions, enriching tourists' travel experiences. In this paper, we propose a system that scans miniature models produced by reducing tourist areas, finds the relevant tourist sites based on models learned using deep learning in advance, and provides relevant information and 3D models as AR services. Because model learning and object detection are carried out using YOLOv3 neural networks, one of various deep learning neural networks, object detection can be performed at a fast rate to provide real-time service.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.75-80
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2021
Positioning technology is performing important functions in augmented reality, smart factory, and autonomous driving. Among the positioning techniques, the positioning method using beacons has been considered a challenging task due to the deviation of the RSSI value. In this study, the position of a moving object is predicted by training a neural network that takes the RSSI value of the receiver as an input and the distance as the target value. To do this, the measured distance versus RSSI was collected. A neural network was introduced to create synthetic data from the collected actual data. Based on this neural network, the RSSI value versus distance was predicted. The real value of RSSI was obtained as a neural network for generating synthetic data, and based on this value, the coordinates of the object were estimated by learning a neural network that tracks the location of a terminal in a virtual environment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.5
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pp.637-644
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2021
In general, in the fields of computer vision, robotics, and augmented reality, the importance of 3D space and 3D object detection and recognition technology has emerged. In particular, since it is possible to acquire RGB images and depth images in real time through an image sensor using Microsoft Kinect method, many changes have been made to object detection, tracking and recognition studies. In this paper, we propose a method to improve the quality of 3D reconstructed images by processing images acquired through a depth-based (RGB-Depth) camera on a multi-view camera system. In this paper, a method of removing noise outside an object by applying a mask acquired from a color image and a method of applying a combined filtering operation to obtain the difference in depth information between pixels inside the object is proposed. Through each experiment result, it was confirmed that the proposed method can effectively remove noise and improve the quality of 3D reconstructed image.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.2
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pp.67-72
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2020
AR service using the client-server method and existing physical markers(eg, OR Codes, etc.) causes a delay in the playback time of the contents because the contents download is executed after the marker recognition. In the case of the one-time installation method rather than the client-server method, proactive download of high-capacity contents for playback may cause an inefficiency of the storage space of the device(eg, smartphone, etc.). Therefore, in AR contents playback based on beacon's RSSI to secure the efficiency of the playback device storage space and to quickly play AR contents. The technique for high-speed playback in this study can be applied to various fields such as MICE exhibition using beacon signal.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.107-118
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2021
The deployment of 5G is in full swing, with a significant yearly growth in the data traffic expected to reach 26% by the year and data consumption to reach 122 EB per month by 2022 [10]. In parallel, the idea of smart cities has been implemented by various governments and private organizations. One of the main objectives of 5G deployment is to help develop and realize smart cities. 5G can support the enhanced data delivery requirements and the mass connection requirements of a smart city environment. However, for specific high-demanding applications like tactile Internet, transportation, and augmented reality, the cloud-based 5G infrastructure cannot deliver the required quality of services. We suggest using multi-access edge computing (MEC) technology for smart cities' environments to provide the necessary support. In cloud computing, the dependency on a central server for computation and storage adds extra cost in terms of higher latency. We present a few scenarios to demonstrate how the MEC, with its distributed architecture and closer proximity to the end nodes can significantly improve the quality of services by reducing the latency. This paper has surveyed the existing work in MEC for 5G and highlights various challenges and opportunities. Moreover, we propose a unique framework based on the use of MEC for 5G in a smart city environment. This framework works at multiple levels, where each level has its own defined functionalities. The proposed framework uses the MEC and introduces edge-sub levels to keep the computing infrastructure much closer to the end nodes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.212-220
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2021
The objectives of this research were to identify the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities and to examine whether there existed conspicuous differences in the standpoint of these specialists due to years of work experience with regard to the importance of these competencies. A descriptive analytical method was used to accomplish these objectives while extracting the required digital competency list and ascertaining its importance. The research sample comprised 24 experts in the field of information science from several universities in the Kingdom of Saudi Arabia. The participants in the sample were asked to complete a questionnaire prepared to acquire the pertinent data in the period between January 5, 2021 and January 20, 2021. The results reveal that the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities encompass general features such as the ability to use computer, Internet, Web2, Web3, and smartphone applications, digital learning resource development, data processing (big data) and its sharing via the Internet, system analysis, dealing with multiple electronic indexing applications and learning management systems and its features, using electronic bibliographic control tools, artificial intelligence tools, cybersecurity system maintenance, ability to comprehend and use different programming languages, simulation, and augmented reality applications, and knowledge and skills for 3D printing. Furthermore, no statistically significant differences were observed between the mean ranks of scores of specialists with less than 10 years of practical experience and those with practical experience of 10 years or more with regard to conferring importance to digital competencies.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.611-622
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2020
As the advancement of technologies on indoor positioning systems and measuring devices such as LiDAR (Light Detection And Ranging) and cameras, the demands on analyzing and searching indoor spaces and visualization services via virtual and augmented reality have rapidly increasing. To this end, it is necessary to model 3D objects from measured data from real-world structures. In addition, it is important to store these structured data in standardized formats to improve the applicability and interoperability. In this paper, we propose a method to construct IndoorGML data, which is an international standard for indoor modeling, from point cloud data acquired from LiDAR sensors. After examining considerations that should be addressed in IndoorGML data, we present a construction method, which consists of free space extraction and connectivity detection processes. With experimental results, we demonstrate that the proposed method can effectively reconstruct the 3D model from point cloud.
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