The effectiveness of an ensuring the facility safety depends on the ability to train the worker efficiently and strategy of facility control. This requires the instructor's awareness of the worker's current knowledge, in the specific areas of the worker's lacks of knowledge, and preferred methods of training. This paper presents a development of knowledge based on CBT system which will reduce the role of instructor from the training loop and be used the high technological method such as computer animation technique.
Detection of outliers deviating normal data distribution in high dimensional data is an important technique in many application areas. In this paper, a distance-based outlier detection method using landmarks in high dimensional data is proposed. Given normal training data, the k-means clustering method is applied for the training data in order to extract the centers of the clusters as landmarks which represent normal data distribution. For a test data sample, the distance to the nearest landmark gives the outlier score. In the experiments using high dimensional data such as images and documents, it was shown that the proposed method based on the landmarks of one-tenth of training data can give the comparable outlier detection performance while reducing the time complexity greatly in the testing stage.
In this paper, we present a learning platform for robotic grasping in real world, in which actor-critic deep reinforcement learning is employed to directly learn the grasping skill from raw image pixels and rarely observed rewards. This is a challenging task because existing algorithms based on deep reinforcement learning require an extensive number of training data or massive computational cost so that they cannot be affordable in real world settings. To address this problems, the proposed learning platform basically consists of two training phases; a learning phase in simulator and subsequent learning in real world. Here, main processing blocks in the platform are extraction of latent vector based on state representation learning and disentanglement of a raw image, generation of adapted synthetic image using generative adversarial networks, and object detection and arm segmentation for the disentanglement. We demonstrate the effectiveness of this approach in a real environment.
Park, Hae-Chul;Shin, Ho-Chul;Lee, Jin-Sung;Cho, Ju-Hyun;Kim, Seong-Dae
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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pp.1968-1971
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2003
We propose a knowledge-based algorithm for extracting an object boundary from low-quality image like the forward looking infrared image. With the multi-classes training data set, the global shape is modeled by multispace KL(MKL)[1] and curvature model. And the objective function for fitting the deformable boundary template represented by the shape model to true boundary in an input image is formulated by Bales rule. Simulation results show that our method has more accurateness in case of multi-classes training set and performs better in the sense of computation cost than point distribution model(PDM)[2]. It works well in distortion under the noise, pose variation and some kinds of occlusions.
As the importance of technology increases, so too does its use in various areas. In education, technology is often used. However, due to teachers' lack of knowledge about technology, they often remain at the level of simple utilization, without applying it to learning. Thus, there is a growing need for Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK), which enables teachers to have knowledge about technology and use it appropriately given the content. Although TPACK studies are underway in many subjects, they suffer from the limited functionality of the included technology. To solve this problem, in this study, the range of technology in TPACK was extended to programming, and a TPACK-P model was developed to teach this expanded TPACK to pre-service teachers. To verify the effectiveness of this model, the TPACK-P training program developed during the 15th classes was applied to 19 pre-service teachers. We used Park and Kang (2014) as a tool to measure these teachers' TPACK before and after treatment to observe any changes. The results showed that the TPACK-P education program showed statistically significant improvement in all areas except Pedagogical Content Knowledge(PCK). Compared with the ICT-based TPACK training program, which was administered to a control group, the TPACK-P training program proved to be more effective in the development of Technological Pedagogical Knowledge(TPK) and TPACK among pre-service teachers.
With the release of numerous open driving datasets, the demand for domain adaptation in perception tasks has increased, particularly when transferring knowledge from rich datasets to novel domains. However, it is difficult to solve the change 1) in the sensor domain caused by heterogeneous LiDAR sensors and 2) in the environmental domain caused by different environmental factors. We overcome domain differences in the semi-supervised setting with 3-stage model parameter training. First, we pre-train the model with the source dataset with object scaling based on statistics of the object size. Then we fine-tine the partially frozen model weights with copy-and-paste augmentation. The 3D points in the box labels are copied from one scene and pasted to the other scenes. Finally, we use the knowledge distillation method to update the student network with a moving average from the teacher network along with a self-training method with pseudo labels. Test-Time Augmentation with varying z values is employed to predict the final results. Our method achieved 3rd place in ECCV 2022 workshop on the 3D Perception for Autonomous Driving challenge.
인간의 외부 인지 감각을 인공적인 기술로 자극하여 실제와 유사한 체험을 제공하는 가상현실(VR, Virtual Reality) 기술은 실 환경에서 제한되는 훈련 환경을 제공하는 대안으로 산업 분야 안전사고 예방 또는 조치에 대한 훈련시스템 구현 핵심 기술로 응용이 시도되고 있다. 하지만 3D 모델링과 소프트웨어 코딩으로 구현되는 시각체험 VR 환경 즉, 훈련용 콘텐츠는 개발에 많은 자원이 요구되어 훈련시스템 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 VR 기반 훈련용 콘텐츠 구현에 있어 동적 가시화 컴포넌트(VRDC, VR based Dynamic visualization Component)를 활용하는 방안을 제시하며 플랜트 안전훈련 시스템에 이를 적용함으로써 실용성을 검증하였다.
In recent years, through the rapid development in personal computer technology, it has become possible to make a radar simulator based on the personal computer. The advantage of the personal Computer aidd radar simulator lies in its cost effectiveness, when comparing with that using the real radar. Although there have been studies carried out to develop radar simulator using PC and the products of thi kind is in the commercial market already, they are all using the mockup of the real radar, and therefore, the price of the simulator is still rather expensive. In this respect, this thesis aims to develop a ARPA radar simulator which is running on the sole PC, so that the students of the maritime educational institution may get ARPA radar training easily and cheaply. The simulator developed in this thesis using Visual Basic is found to run successfully on the 486PC, and it is expected that this new simulator system designed first time in Korea would be used as an easily accessible ARPA radar training equipment.
Kim, Sungho;Lee, Soojung;Lee, Kiwon;Lee, Baekhee;Lee, Jihyung;Park, Seikwon;You, Heecheon
대한인간공학회지
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제34권5호
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pp.401-410
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2015
Objective: The present study was to improve the graphic user interface (GUI) of a military computer-based training (CBT) system in terms of usability. Background: Existing studies have focused on usability evaluation of a particular GUI type such as sequence, hierarchy, or context type; however, few research has been conducted which identifies preferred GUI features based on a comparative analysis of different GUI types. Method: A comparative evaluation was conducted by 9 CBT design experts using a 7-point scale (1: very low, 4: neutral, and 7: very high) on hierarchy and context GUI types of a military CBT system in terms of 10 usability criteria. Then, preferred features of the hierarchy and context types being accommodated, a new GUI was developed and validated by 22 CBT users. Results: While the hierarchy type was found preferred by 1.6 times in terms of controllability to the context type, the opposite was found in terms of attractiveness, simplicity, and responsiveness by 0.6, 0.8, and 0.8 times, respectively. The proposed GUI was found superior to the hierarchy and context types in terms of accessibility and informativeness by more than 1.5 times, but inferior to the hierarchy and context type in terms of simplicity by 0.6 and 0.9 times, respectively. Conclusion: The new GUI developed by accommodating the preferred features of the hierarchy and context types improves usability in terms of accessibility and informativeness except simplicity. Application: The comparative analysis of various GUIs can be applied to develop an improved GUI in a systematic manner based on preferred features of the existing GUIs.
본 연구에서는 2015 개정 교육과정에서 강조하고 있는 SW교육에 대한 초등 교사들의 전문성 함양을 위해 EPL 교사교육 프로그램을 TPACK 프레임워크의 요소를 고려하여 개발하였고, 실험집단에 적용하여 그 효과성을 검증하였다. 통제집단과 실험집단의 정보 교수효능감 사후검사의 t검정 결과, t=4.13(p<.001)으로 유의한 차이가 있었다. 실험집단의 종속표본 t검정 결과 t=4.57(p< .001)로 통계적으로 유의미한 상승을 보였다. 실험집단은 SW교육에서 사용할 수 있는 테크놀로지 교수내용지식(TPACK)을 이론적인 습득만 하는 것이 아니라, 테크놀로지 활용 방법에 대한 이해와 실습 기회가 연수 과정 전반에 포함되었기 때문에 정보 교수효능감 함양에 효과적이었다고 분석된다. 이는 향후의 SW교육 관련 교사교육 프로그램의 개발에서도 TPACK 프레임워크 요소를 고려하여 체계적으로 구성해야 함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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