군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.
In this paper, we revise the JDL data fusion model to have an ability of distributed data fusion(DDF). Data fusion is a function that produces valuable information using data from multiple sources. After the network centric warfare concept was introduced, the data fusion was required to be expanded to DDF. We identify the data transfer and control between nodes is the core function of DDF. The previous data fusion models can not be used for DDF because they don't include that function. Therefore, we revise the previous JDL data fusion model by adding the core function of DDF and propose this new model as a model for DDF. We show that our model is adequate and useful for DDF by using several examples.
Dong, Jiuqing;Fuentes, Alvaro;Yoon, Sook;Kim, Taehyun;Park, Dong Sun
스마트미디어저널
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제11권4호
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pp.38-45
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2022
Object detection models have become the current tool of choice for plant disease detection in precision agriculture. Most existing research improves the performance by ameliorating networks and optimizing the loss function. However, the data-centric part of a whole project also needs more investigation. In this paper, we proposed a systematic strategy with three different annotation methods for plant disease detection: local, semi-global, and global label. Experimental results on our paprika disease dataset show that a single class annotation with semi-global boxes may improve accuracy. In addition, we also studied the noise factor during the labeling process. An ablation study shows that annotation noise within 10% is acceptable for keeping good performance. Overall, this data-centric numerical analysis helps us to understand the significance of annotation methods, which provides practitioners a way to obtain higher performance and reduce annotation costs on plant disease detection tasks. Our work encourages researchers to pay more attention to label quality and the essential issues of labeling methods.
우리나라 지방자치단체의 정보화사업은 1995년 건설교통부에서 국가지리정보체계 구축사업으로 대축척의 수치지도를 구축하고, 이와 관련 GIS 업무시스템들이 구축되면서 본격화되었다. 그러나 GIS업무시스템별 정보화의 추진은 데이터의 중복 구축, 표준기술의 중복현상으로 이들을 체계적으로 관리하며 효율적으로 활용할수 있는 기틀마련에 대한 요구가 증대하였고, 이러한 요구에 따라 Enterprise GIS도입에 대한 필요성이 논의되었다. 서울시도 Enterprise GIS 개념을 토대로 한 공간데이타웨어하우스를 구축 및 운영하여 여러 가지 결실을 보았지만 활용성의 부족, 정보화 환경의 급격한 변화등은 Enterprise GIS를 고도화해야 할 필요성을 제기하였다. 본 연구에서는 서울시를 사례로 데이터중심의 아키텍처에서 서비스중심 아키텍처로 지방자치단체의 Enterprise GIS를 고도화하기 위한 전략을 제시하고자 한다.
The purpose of this investigation was to know the means of the T.M.J. space and to compare spational differences in centric relation and centric occlusion by the T.M.J. Tomogram and to study the correlation between the articular eminence slope and the lingual surface slope of the maxillary central incisor by the Cephalogram in near normal occlusion subjects. These results could give contribution for the diagnosis of orthodontic treatment and T.M.J. dysfunction and the assessment of orthopedic treatment and orthognathic surgery. 44 young adults (28 men and 16 women, 21 to 27 years of age) were selected from the Dental students in Yonsei Univ. Criteria for selection was normal occlusion, no clinical signs and T.M.J. dysfunction, no history of orthodontic treatment, and no missing tooth. After submental vertex view analysis. each subject was given the T.M.J. Tomogram in centric relation and centric occlusion and the Cephalogram was given with Quint Sectograph. All data was recorded and statistically processed with the CYBER computer system. Results were analyzed: the following findings and conclusions were derived. 1. The mean value for the combined right and left anterior joint space was 2.549mm, the posterior space was 2.260mm, and superior space was 3.31mm in centric relation. The anterior space was 2.316mm, posterior space was 2.474mm, and superior space was 3.435mm in centric occlusion. 2. In the centric relation position, both condyles were placed more posterioly and superioly in their fossae than in the centric occlusion position by the spatial difference. 3. In the centric occlusion position, both condyles were more symmetrically placed in their fossae with equal anterior-posterioly rather than in the centric relation position. 4. The mean articular eminence angle was $48.19^{\circ}$ and the mean fossa height was 7.911mm. A strong positive correlation between the articular eminence angle and fossa height in T.M.J. Tomogram was found. 5. In Cephalometric analysis, there was a strong positive correlation between the articular eminence slope and the lingual surface slope of the upper central incisor to the FH plane, occlusal plane, and S-N plane. 6. There was moderate positive correlation between the S-E measurements and the fossa height, articular eminence angle, and DcGn < F-H.
Purpose: This study aims to address the overlooked micro-level aspects within Smart Manufacturing (SM) research, rectifying the misalignment in manufacturing firms' estimation of their technological adoption capabilities. Drawing upon the Social-Technical Systems (STS) theory, this paper utilises innovation capability as a mediating variable, constructing a human-centric organizational model to bridge this research gap. Research design, data and methodology: This study collected data from 233 Chinese manufacturing firms via online questionnaires. Introducing innovation capability as a mediating variable, it investigates the impact of social-technical system dimensions (work design, social subsystems, and technical subsystems) on SM adoption willingness. Smart PLS 4.0 was employed for data analysis, and Structural Equation Modelling (SEM) validated the theoretical model's assumptions. Results: In direct relationships, social subsystems, technical subsystems, and work design positively influence firms' innovation capabilities, which, in turn, positively impact SM adoption. However, innovation capability does not mediate the relationship between technical subsystems and SM adoption. Conclusions: This study focuses on the internal micro-level of organisational employees, constructing a human-centric framework that emphasises the interaction between organisations and technology. The study fills empirical gaps in Smart Manufacturing adoption, providing organisations with a means to examine the integration of employees and the organisational social-technical system.
Applications such as artificial intelligence continue to grow in complexity and scale. Thus, the demand for scalable computing is increasing for achieving faster data processing and improved efficiency. This requirement has led to the development of memory-centric computing and high-speed fabric interconnection technologies. Memory-centric computing reduces the latency and enhances the system performance by shifting the focus from the central processing unit to the memory, whereas high-speed fabric interconnects enable efficient data transfer across various computing resources. Technologies such as Gen-Z, OpenCAPI, and CCIX have been integrated into the CXL (Compute Express Link) standard since 2019 to improve communication and cache coherence. Ethernet-based interconnects such as RoCE, InfiniBand, and OmniXtend also play a crucial role in providing high-speed data transfer and low latency. We explore the latest trends and prospects of these technologies, highlighting their benefits and applications.
Tianyu Liang;Hongyang Zhao;Seyedeh Fatemeh Saffari;Daeho Kim
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1065-1072
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2024
Previous approaches to 3D excavator pose estimation via synthetic data training utilized a single virtual excavator model, low polygon objects, relatively poor textures, and few background objects, which led to reduced accuracy when the resulting models were tested on differing excavator types and more complex backgrounds. To address these limitations, the authors present a realism-centric synthetization and labeling approach that synthesizes results with improved image quality, more detailed excavator models, additional excavator types, and complex background conditions. Additionally, the data generated includes dense pose labels and depth maps for the excavator models. Utilizing the realism-centric generation method, the authors achieved significantly greater image detail, excavator variety, and background complexity for potentially improved labeling accuracy. The dense pose labels, featuring fifty points instead of the conventional four to six, could allow inferences to be made from unclear excavator pose estimates. The synthesized depth maps could be utilized in a variety of DNN applications, including multi-modal data integration and object detection. Our next step involves training and testing DNN models that would quantify the degree of accuracy enhancement achieved by increased image quality, excavator diversity, and background complexity, helping lay the groundwork for broader application of synthetic models in construction robotics and automated project management.
데이터 중심 저장 기법(DCS)은 무선 센서 네트워크에서 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구이다. DCS 기법에서는 발생하는 데이터를 값에 따라 저장을 담당하는 노드들이 할당되어 있다. 이러한 특성으로 인해 노드의 결함에 매우 취약하다는 문제점이 있다. 본 논문은 DCS 환경에서 노드 결함에 의한 데이터 소실이 발생하였을 경우, C-Point(Character-Point)기반 근사 복구 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리 데이터의 공간 연속성을 이용하여 소실 데이터를 복구하여 질의 결과의 정확도를 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 결함이 발생하는 DCS 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 성능평가 결과, 약 2.5%의 에너지 소모량 증가를 통해 정확도를 약 28% 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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