Syed M. Ali Kamal;Nadeem Kafi;Fahad Samad;Hassan Jamil Syed;Muhammad Nauman Durrani
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.146-158
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2023
Smart City is gaining attention with the advancement of Information and Communication Technology (ICT). ICT provides the basis for smart city foundation; enables us to interconnect all the actors of a smart city by supporting the provision of seamless ubiquitous services and Internet of Things. On the other hand, Crowdsourcing has the ability to enable citizens to participate in social and economic development of the city and share their contribution and knowledge while increasing their socio-economic welfare. This paper proposed a hybrid model which is a compound of human computation, machine computation and citizen crowds. This proposed hybrid model uses knowledge-based crowdsourcing that captures collaborative and collective intelligence from the citizen crowds to form democratic knowledge space, which provision solutions in areas of civic innovations. This paper also proposed knowledge-based crowdsourcing framework which manages knowledge activities in the form of human computation tasks and eliminates the complexity of human computation task creation, execution, refinement, quality control and manage knowledge space. The knowledge activities in the form of human computation tasks provide support to existing crowdsourcing system to align their task execution order optimally.
휴먼 컴퓨테이션 게임은 컴퓨터가 해결하기 어려운 문제를 사람들의 자발적인 참여를 통해 해결하기 위해 만들어진 게임이다. 휴먼 컴퓨테이션 게임에 관한 기존 연구는 주로 문제 해결을 위한 보다 효율적인 시스템 설계, 혹은 개별 사례에 대한 것이 대부분이다. 그러나 게임이라는 매체는 사용자들의 플레이로 완성되므로 많은 사람들이 휴먼 컴퓨테이션 게임을 자발적으로 플레이하도록 하는 게임으로서의 특성에 대한 연구가 추가로 필요하다. 본 논문에서는 31개 휴먼 컴퓨테이션 게임의 목적, 태스크, 게임 메카닉을 분석했다. 그리고 어떻게 휴먼 컴퓨테이션 게임을 보다 재미있는 게임으로 만들 수 있을지에 대해 게임 메카닉에 초점을 두고 제안했다.
Recently, neural architecture search (NAS) has received increasing attention as it can replace human experts in designing the architecture of neural networks for different tasks and has achieved remarkable results in many challenging tasks. In this study, a path-based computation neural architecture encoder (PCE) was proposed. Our PCE first encodes the computation of information on each path in a neural network, and then aggregates the encodings on all paths together through an attention mechanism, simulating the process of information computation along paths in a neural network and encoding the computation on the neural network instead of the structure of the graph, which is more consistent with the computational properties of neural networks. We performed an extensive comparison with eight encoding methods on two commonly used NAS search spaces (NAS-Bench-101 and NAS-Bench-201), which included a comparison of the predictive capabilities of performance predictors and search capabilities based on two search strategies (reinforcement learning-based and Bayesian optimization-based) when equipped with different encoders. Experimental evaluation shows that PCE is an efficient encoding method that effectively ranks and predicts neural architecture performance, thereby improving the search efficiency of neural architectures.
인간 친화적인 10진 계산을 위한 3초과 십진 가·감산기 회로를 제안한다. 십진 회로를 이용한 계산 시속도 문제는 carry lookahead (CLA) 회로를 이용하여 해결할 수 있다. 제안하는 3초과 십진수 가산기 설계에서는 CLA와 함께 보정회로 및 변환회로를 개선함으로서 지연시간을 줄일 수 있다. 3초과 코드를 사용함으로서 감산과정에서 가산기만을 사용하여 계산을 할 수 있다 이 3초과 십진 가ㆍ감산회로는 기존의 설계에 비하여 상당한 속도 개선효과를 얻게 해준다.
본 논문은 유한차분 시간영역 해석법(Finite-Difference Time-Domain method)을 사용하여 1.8 GHz용 휴대폰으로부터 방출된 전파의 인체 두부에 흡수된 전력량을 산출하였다. 이를 위하여 인체 두부를 7층 매질로 모델령하였고, 휴대폰은 금속상자에 부착된 모노폴 안테나로 모텔링하였다. 모델링에 사용된 인체 두부와 휴대폰의 크기는 상용의 크기를 갖도록 하였다. 이를 위하여 모노폴 안테나의 길이는 4.5 em으로 하였다. 설정된 모텔링하에서 인체의 위해 정도를 알려주는 지수인 비흡수율(SAR-Specific Absorption Rat te)의 분포를 계산하였고 그 결과 비홉수율이 최대가 되는 지점은 인체 두뇌의 깊숙한 점이 아닌 두부의 표피근 방임을 알게 되었다. 그리고 설정된 조건하에서 그 최대치는 1.4 mW/g이었는데, 이는 국제 권고치인 1.6 mW/g보다 약간 작은 값이었다.
This paper proposes a new detection method of human faces in grey scale images with cluttered background using a facial template and elliptical structure of the human head. Face detection technique can be applied in many areas of image processing such as face recognition, composition and computer graphics, etc. Until now, many researches about face detection have been done, and applications in more complicated conditions are increasing. The existing technique proposed by Sirohey shows relatively good performance in image with cluttered background, but can apply only to image with one face and needs much computation time. The proposed method is designed to reduce complexity and be applied even in the image with several faces by introducing template matching as preprocess. The results show that the proposed method produces more correct detection rate and needs less computation time than the existing one.
As systems for real time computer vision are confronted with prodigious amounts of visual information, it has become a priority to locate and analyze just that information essential to the task at hand, while ignoring the vast flow of irrelevant detail. A method of achieving this is to using human visual attention mechanism. In this paper, short review of human visual attention mechanisms and some computation models of visual attention were shown. This paper can be used as the basic data for researches on development of visual attention system that can perform various complex tasks more efficiently.
In this paper, We performed the human body dynamic modelling for the realistic animation based on the dynamical behavior of human body, and designed controller for the effective control of complicate human dynamic model. The human body was simplified as a rigid body which consists of 18 actuated degrees of freedom for the real time computation. Complex human kinematic mechanism was regarded as a composition of 6 serial kinematic chains : left arm, right arm, support leg, free leg, body, and head. Based on the this kinematic analysis, dynamic model of human body was determined using Newton-Euler formulation recursively. The balance controller was designed in order to control the nonlinear dynamics model of human body. The effectiveness of designed controller was examined by the graphical simulation of human walking motion. The simulation results were compared with the model base control results. And it was demonstrated that, the balance controller showed better performance in mimicking the dynamic motion of human walking.
최근 무인항공시스템의 활용으로 농작물 작황조사, 접근위험지역의 시설물 현황조사, 재해재난 모니터링 및 3차원 모델링 등 그 활용 분야가 확대되고 있는 실정이며, 건설, 인프라, 영상, 측량, 농업, 감시, 수송 등 실제로 여러 분야로 활용사례가 계속 늘어나고 있다. 특히, 산사태와 같은 사면 붕괴 발생 시 무인항공시스템 적용에 대한 시도가 많아지고 있으며, 무인항공시스템은 3차원 비행이 가능하기 때문에 접근하기 어려운 공간 정보를 확인할 수 있다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 사면 붕괴 발생시 무인항공시스템 활용은 아직도 제한적인 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계성 극복을 위하여 사면 붕괴로 인한 토사량을 무인항공시스템의 영상정보로 산정하는 기법을 고찰하였다. 본 연구를 통해 산악지역 등 접근이 어려운 지역에서 사면 붕괴 발생시 복구공사에 필요한 토사량의 정보를 취득하는데 무인항공시스템 영상정보를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.149-154
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2022
In recent years, the application of deep learning method to computer vision has shown to achieve great performances. Thus, many research projects have also applied deep learning technology to railroad defect detection. In this paper, we have reviewed the researches that applied computer vision based deep learning method to railroad defect detection and inspection, and have discussed the current trend and the direction of those researches. Many research projects were targeted to operate automatically without visual inspection of human and to work in real-time. Therefore, methods to speed up the computation were also investigated. The reduction of the number of learning parameters was considered important to improve computation efficiency. In addition to computation speed issue, the problem of annotation was also discussed in some research projects. To alleviate the problem of time consuming annotation, some kinds of automatic segmentation of the railroad defect or self-supervised methods have been suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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