The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.263-267
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2015
current mine detector can't division the section if it is conducted and it needs too much labor force and time. in addition to, if the user don't move the head of sensor in regular speed or move it too fast, it is hard to detect a mine exactly. according to this, to improve the problem using one direction ultrasonic wave sensing signal, that is made up of human body antenna part, main micro processor unit part, smart glasses part, body equipped LCD monitor part, wireless data transmit part, belt type power supply part, black box type camera, Security Communication headset. the user can equip this at head, body, arm, waist and leg in removable type. so it is able to detect the powder in a 360-degree on(under) the ground whether it is metal or nonmetal and it can express the 2D or 3D film about distance, form and material of the mine. so the battle combats can avoid the mine and move fast. also, through the portable battery and twin self power supply system of the power supply part, combat troops can fight without extra recharge and we can monitoring the battle situation of distant place at the command center server on real-time. and then, it makes able to sharing the information of battle among battle combats one on one. as a result, the purpose of this study is researching a smart wearable mine detector which can establish a smart battle system as if the commander is in the site of the battle.
STS studies into science documentaries for television are rare, and they do not even reflect the constructivist fruits of STS. STS have been calling for the need of analyzing 'science-in-the-making' in order to understand science more deeply. Similarly, our starting point is the assumption that science documentary can be better understood when we look into its making process. Under this assumption, we adopted the method of participant observation in analyzing 'documentary practice', trying to open the 'black box' called 'science documentary'. We have here focused on the documentary named "Light" made by a scientific documentary team of EBS, who made "Culture and Mathematics" and "Life". Each of us worked as a main consultant and an assistant staff in making "Light". We will address two main points in this study. First, based on our participant observation and interviews, we will show that the members of documentary making team are thinking about 'science' in distinctive ways. The team tended to emphasize visualization, knowledge linked to people's everyday life, and the distinctive characters of scientists who appear in the documentary. Second, by looking closely into the interaction between the team members and the consultant in the process of completing the script of the documentary, it was possible to understand how the contents of the documentary was constructed more accurately. In the making process, consultant's idea was not simply accepted by the making team, but there were conflicts and compromises. By showing this, we will be able to bring up a reflexive question about the role of consultant in the process of making a science documentary.
Services in SOA are typically perceived as black-box to service consumers, and can be dynamically evolved at runtime, and run on a number of unknown and heterogeneous environments. Because of these characteristics of the services, effective and efficient monitoring of various aspects on services is an essential functionality for autonomous management of service. But the problem with or limitation in conventional or existing approaches is, that they focus on services themselves, ignoring the effects by business processes. Consequently, there is a room for service monitoring which provides more useful information of business level by acquisition of only external monitoring data that depend on specific BPEL engine and middleware. Moreover, there is a strong demand to present effective methods to reduce monitoring overhead which can degrade quality of services. EDA can cope with such limitations in SOA by collecting and analyzing events efficiently. In this paper, we first describe EDA benefits in service monitoring, and classify monitorring target, and present an appropriate monitoring method for each monitoring target. Also to provide the applicability of our approach, an event meta-model is defined, and event processing model and architecture based on the meta-model are proposed. And, with the proposed architecture and method, we implement a prototype of an event-driven dynamic monitoring framework which can collect and process internal and external data at runtime. Finally, we present the result of a case study to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed approach.
This paper analyzes Blood: the Last Vampire (2009) in comparison with the original Blood: the Last Vampire (2000). This digital movie, released in 2009, faithfully re-presents the visual of the original animation using more budget and more developed technology. Though these two movies share very similar visual style, they have slightly different modes of expression that can be easily detected in their opening scenes. The original Blood chooses to tell its story in more indirect way. Some shots are intentionally vague and forcefully separated by black credit screen, leaving audience guessing exactly what happened. The remake version of Blood provides faster, more diverse, and more sophisticated images. It also uses invisible and slick editing, leaving no room to guess. These differences comes mainly from the difference of media. However, since the differences between two movies lie mainly in their narratives, we can ascribe the box office slump of the digital movie version of Blood: the Last Vampire to its narrative flaws. The heroin's inner conflicts were not convincing enough, supporting roles were not probable enough, and the whole story was not unique enough. As a result, the new Blood: the Last Vampire became another bad example that shows the importance of narrative in films.
It is necessary to develop methodologies for the application of artificial neural network into hydrologic rainfall-runoff process, although there is so much applicability by using the functions of associative memory based on recognition for the relationships between causes and effects and the excellent fitting capacity for the nonlinear phenomenon. In this study, some problems are presented in the application procedures of artificial neural networks and the simulation of runoff hydrograph experiences are reviewed with nonlinear functional approximator by artificial neural network for rainfall-runoff relationships in a watershed. which is regarded as hydrdologic black box model. The neural network models are constructed by organizing input and output patterns with the deserved rainfall and runoff data in Pyoungchang river basin under the assumption that the rainfall data is the input pattern and runoff hydrograph is the output patterns. Analyzed with the results. it is possible to simulate the runoff hydrograph with processing element of artificial neural network with any hydrologic concepts and the weight among processing elements are well-adapted as model parameters with the assumed model structure during learning process. Based upon these results. it is expected that neural network theory can be utilized as an efficient approach to simulate runoff hydrograph and identify the relationship between rainfall and runoff as hydrosystems which is necessary to develop and manage water resources.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.115-121
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2015
In this paper, we proposed an iterative data-flow optimal scheduling algorithm based on genetic algorithm for high-performance multiprocessor. The basic hardware model can be extended to include detailed features of the multiprocessor architecture. This is illustrated by implementing a hardware model that requires routing the data transfers over a communication network with a limited capacity. The scheduling method consists of three layers. In the top layer a genetic algorithm takes care of the optimization. It generates different permutations of operations, that are passed on to the middle layer. The global scheduling makes the main scheduling decisions based on a permutation of operations. Details of the hardware model are not considered in this layer. This is done in the bottom layer by the black-box scheduling. It completes the scheduling of an operation and ensures that the detailed hardware model is obeyed. Both scheduling method can insert cycles in the schedule to ensure that a valid schedule is always found quickly. In order to test the performance of the scheduling method, the results of benchmark of the five filters show that the scheduling method is able to find good quality schedules in reasonable time.
According to the accident statistics published by the National Police Agency in 2007, the number of commercial vehicle(city, suburb and other buses) accidents consumes 3.5 percent of the total number of traffic accidents in this year. Since the commercial vehicles are responsible for not only the drivers but also the passengers, it leads more serious social and economic problems. There have been various forms of systems such as a digital speedometer or a black box to meet the social requirement for reducing traffic accidents and safe driving. however the system based on the data after accident control the driver by analyze dangerous drive behaviors, so there is a limit to control driver in real-time. Also speedometer currently managed provide the driver warning information in real-time, but using only the speed of vehicle and RPM information regardless of actual dangerous drive behaviors, disappear the effectiveness. In this study performed a simulation for drivers in general using a simulator programed with dangerous driving types we had developed in the previous study and judging the types. It'd be more effective system to provide the drivers warning information using weight valued in this study. However in this study is limited to apply weight as a result of simulation of drivers in general in actual situation should be made up the deficit based on information of driving type of actual commercial vehicles.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.580-586
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2021
The CAT methodology is a numerical analysis technique using CAE. Recently, a methodology of applying artificial intelligence techniques to a simulation has been studied. A previous study compared the deformation results according to the injection molding process using a machine learning technique. Although MLP has excellent prediction performance, it lacks an explanation of the decision process and is like a black box. In this study, data was generated using Autodesk Moldflow 2018, an injection molding analysis software. Several Machine Learning Algorithms models were developed using RapidMiner version 9.5, a machine learning platform software, and the root mean square error was compared. The decision-tree showed better prediction performance than other machine learning techniques with the RMSE values. The classification criterion can be increased according to the Maximal Depth that determines the size of the Decision-tree, but the complexity also increases. The simulation showed that by selecting an intermediate value that satisfies the constraint based on the changed position, there was 7.7% improvement compared to the previous simulation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.3
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pp.95-105
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2019
In recent years, image processing techniques for detecting road surface damaged spot have been actively researched. Especially, it is mainly used to acquire images through a smart phone or a black box that can be mounted in a vehicle and recognize the road surface damaged region in the image using several algorithms. In addition, in conjunction with the GPS module, the exact damaged location can be obtained. The most important technology is image processing algorithm. Recently, algorithms based on artificial intelligence have been attracting attention as research topics. In this paper, we will also discuss artificial intelligence image processing algorithms. Among them, an object detection method based on an region-based convolution neural networks method is used. To improve the recognition performance of road surface damage objects, 600 road surface damaged images and 1500 general road driving images are added to the learning database. Also, supervised learning using background object recognition method is performed to reduce false alarm and missing rate in road surface damage detection. As a result, we introduce a new method that improves the recognition performance of the algorithm to 8.66% based on average value of mAP through the same test database.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.465-468
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2014
The image processing device sold by the market, which increases the comfort of the driver Around-View of the camera. This system while driving or when parked, came about to prevent accidents caused by driver error or disable the visibility of the system. However, it did not spread widely to the driver due to the problem of the high installation cost and complex installation process from the system for easy operation. Due to problems such as first, expensive equipment and second, the development environment is difficult and third, inconvenient installation process, it is not out because of the prohibitively high cost burden and difficult development environment, programmers and operators. I think if this is solved even one problem of this system would be able to access the user are a little more affordable. In this paper The AVM(Around-View Monitoring) system is proposed, the two problems that minimize expensive equipment, the installation process is inconvenient problem of the three aforementioned systems. Solved the problem caused by a lot of the cost by using low-cost USB device, and a rear camera. Was developed to facilitate the installation is possible by considering the inconvenient installation. Reducing the price paid by consumers because of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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