무선 인터넷의 발전으로 인해 모바일 단말기를 통해 제공되는 데이터 서비스의 중요도가 높아져 가고 있다. 하지만 모바일 단말기의 종류 및 통신사에 따라 지원 가능한 콘텐츠의 타입이 각기 다르기 때문에 모바일 단말기용 콘텐츠를 단말기와 통신사의 특성에 맞춰 따로 제작해야 하는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 접속하는 단말기 및 통신사의 타입에 따라 콘텐츠를 자동으로 변환해주는 변환기들이 개발되어 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이렇게 실시간으로 자동변환해 주는 변환기는 변환에 따르는 시간이 소요되기 때문에 서비스 응답시간이 늦어진다는 치명적인 단점이 있다. 본 논문에서는 실시간 이미지 변환을 최소화하기 위한 이미지 캐시를 교체하는 방법을 제시한다. 또한 콘텐츠를 모바일 단말기의 특성에 맞춰 미리 변환하는 방법과 실시간으로 변환하는 방법을 혼합하여 미리변환에 따른 저장 공간의 낭비와 실시간 변환에 따른 응답시간의 지연을 해결하고자 한다.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
본 논문은 국내 ISDN 망에서 상용전원 이상시에도 최소한의 음성서비스를 보장하기 위한 방법으로 망급전과 재충전 배터리를 사용하는 방안을 검토하였다. 망급전의 경우에서는 요구되는 선로전압 및 선로전류 등을 선로 종류 및 급전전력에 따라 시뮬레이션을 수행하였다. 이러한 시뮬레이션의 결과로서 현재 국내 ISDN 가입자 선로를 교체하지 않고는 망급전이 불가능한 것으로 나타났다. 따라서 급전 방법으로는 재충전 배터리 사용이 타당한 것으로 판단되며, 재충전 배터리 사용시에는 선로매듭에서 발생하는 부식에 의하여 접촉저항이 증가하는 문제를 해결하기 위하여 별도의 전류를 사용할 필요가 있다. 이러한 전류를 실링(sealing) 전류라 하는데 국내에서 개발된 ISDN 교환기의 가입자보드에서 실링전류 및 망급전 용으로 설치된 급전용 전력조정기를 사용하여 실험하였다. 실험 결과 실링 전류의 공급이 물리계층의 클럭동기에 영향을 주지 않으며, 매우 짧은 시간동안만 실링전류의 영향이 나타남을 확인하였다. 이러한 실링전류의 실험결과는 선로를 간략하게 모델링하여 시뮬레이션 한 결과와 완전히 일치하는 것으로서 실험이 정당함을 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 연구는 산업현장에서 작업자의 숙련도에 맞추어 학습이 가능한 3D 가시화기술과 이를 바탕으로 하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고 태스크 온톨로지를 이용하여 자동차 부품을 추천하는 방법을 제안한다. 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고, 가중치를 이용한 추천이 이루어 질 수 있도록 하였다. 3D 공간상에 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 네비게이션의 기회를 제공하고, 임의의 자동차 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 추천하여 특별한 전문 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해준다.
Modern swarm intelligence heuristic search methods are widely applied in the field of structural health monitoring due to their advantages of excellent global search capacity, loose requirement of initial guess and ease of computational implementation etc. To this end, a hybrid strategy is proposed based on butterfly optimization algorithm (BOA) and differential evolution (DE) with purpose of effective combination of their merits. In the proposed identification strategy, two improvements including mutation and crossover operations of DE, and dynamic adaptive operators are introduced into original BOA to reduce the risk to be trapped in local optimum and increase global search capability. The performance of the proposed algorithm, hybrid butterfly optimization and differential evolution algorithm (HBODEA) is evaluated by two numerical examples of a simply supported beam and a 37-bar truss structure, as well as an experimental test of 8-story shear-type steel frame structure in the laboratory. Compared with BOA and DE, the numerical and experimental results show that the proposed HBODEA is more robust to detect the reduction of stiffness with limited sensors and contaminated measurements. In addition, the effect of search space, two dynamic operators, population size on identification accuracy and efficiency of the proposed identification strategy are further investigated.
When decommissioning a nuclear power plant, it is difficult to make an appropriate plan to ensure sufficient space for temporary placement and conveyance operations of dismantling targets. This paper describes a system to support temporary placement and conveyance operations using augmented reality (AR). The system employs a laser range scanner to measure the three-dimensional (3D) information of the environment and a dismantling target to produce 3D surface polygon models. Then, the operator simulates temporary placement and conveyance operations using the system by manipulating the obtained 3D model of the dismantling target in the work field. Referring to the obtained 3D model of the environment, a possible collision between the dismantling target and the environment is detectable. Using AR, the collision position is presented intuitively. After field workers evaluated this system, the authors concluded that the system is feasible and acceptable to verify whether spaces for passage and temporary storage are sufficient for temporary placement and conveyance operations. For practical use in the future, some new functions must be added to improve the system. For example, it must be possible for multiple workers to use the system simultaneously by sharing the view of dismantling work.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
이 연구는 사다리타기 게임에서 등장하는 사다리 모양에 따른 이산구조를 순열과 조합적 사고, 알고리즘적 구현을 통하여 최소생성사다리를 생성하는 방법과 컴퓨팅 사고력과의 관련성을 탐구하는 내용을 다루었다. 먼저 연구자는 사다리 모양의 세로판과 가로판의 조합에 따라서 생성되는 순열 중에서 역순열에 대응하는 사다리(최소생성사다리)를 필터링 기법과 새로 개선한 알고리즘을 고안하여 Mathematica 프로젝트로 진행하였다. 그 결과 최소생성사다리를 생성원(generator)으로 하는 새로운 그래프를 Mathematica로 창출하여 YC그래프라 이름 붙였으며 그에 대한 속성을 조사하였다. YC그래프는 이전 차원의 그래프를 내포하는 재귀적 구조와 다층 구조를 가졌으며 간선대칭의 특징을 보여주었다. 또한 계산복잡도가 증가함에 따라 세로판 5개, 가로판 10개 사다리부터 층별로 최소생성사다리를 생성하도록 탐색 공간을 분할하는 알고리즘을 적용하였다. 이 과정에서 자료의 시각화, 추상화 및 병렬처리 알고리즘 구현을 통한 컴퓨팅 사고력이 새로운 YC그래프의 창출 및 구조 분석에 기여한 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3565-3583
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2022
The task scheduling problem has received a lot of attention in recent years as a crucial area for research in the cloud environment. However, due to the difference in objectives considered by service providers and users, it has become a major challenge to resolve the conflicting interests of service providers and users while both can still take into account their respective objectives. Therefore, the task scheduling problem as a bi-objective game problem is formulated first, and then a task scheduling model based on the bi-objective game (TSBOG) is constructed. In this model, energy consumption and resource utilization, which are of concern to the service provider, and cost and task completion rate, which are of concern to the user, are calculated simultaneously. Furthermore, a many-objective evolutionary algorithm based on a partitioned collaborative selection strategy (MaOEA-PCS) has been developed to solve the TSBOG. The MaOEA-PCS can find a balance between population convergence and diversity by partitioning the objective space and selecting the best converging individuals from each region into the next generation. To balance the players' multiple objectives, a crossover and mutation operator based on dynamic games is proposed and applied to MaPEA-PCS as a player's strategy update mechanism. Finally, through a series of experiments, not only the effectiveness of the model compared to a normal many-objective model is demonstrated, but also the performance of MaOEA-PCS and the validity of DGame.
Na Young Kim;Dae Chul Jung;Jung Yun Lee;Kyung Hwa Han;Young Taik Oh
Korean Journal of Radiology
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제22권9호
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pp.1481-1489
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2021
Objective: To construct a CT-based Fagotti scoring system by analyzing the correlations between laparoscopic findings and CT features in patients with advanced ovarian cancer. Materials and Methods: This retrospective cohort study included patients diagnosed with stage III/IV ovarian cancer who underwent diagnostic laparoscopy and debulking surgery between January 2010 and June 2018. Two radiologists independently reviewed preoperative CT scans and assessed ten CT features known as predictors of suboptimal cytoreduction. Correlation analysis between ten CT features and seven laparoscopic parameters based on the Fagotti scoring system was performed using Spearman's correlation. Variable selection and model construction were performed by logistic regression with the least absolute shrinkage and selection operator method using a predictive index value (PIV) ≥ 8 as an indicator of suboptimal cytoreduction. The final CT-based scoring system was internally validated using 5-fold cross-validation. Results: A total of 157 patients (median age, 56 years; range, 27-79 years) were evaluated. Among 120 (76.4%) patients with a PIV ≥ 8, 105 patients received neoadjuvant chemotherapy followed by interval debulking surgery, and the optimal cytoreduction rate was 90.5% (95 of 105). Among 37 (23.6%) patients with PIV < 8, 29 patients underwent primary debulking surgery, and the optimal cytoreduction rate was 93.1% (27 of 29). CT features showing significant correlations with PIV ≥ 8 were mesenteric involvement, gastro-transverse mesocolon-splenic space involvement, diaphragmatic involvement, and para-aortic lymphadenopathy. The area under the receiver operating curve of the final model for prediction of PIV ≥ 8 was 0.72 (95% confidence interval: 0.62-0.82). Conclusion: Central tumor burden and upper abdominal spread features on preoperative CT were identified as distinct predictive factors for high PIV on diagnostic laparoscopy. The CT-based PIV prediction model might be useful for patient stratification before cytoreduction surgery for advanced ovarian cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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