Recently, as indoor activities increase due to the spread of infectious diseases, the metaverse is attracting attention. Metaverse refers to content in which the virtual world and the real world are closely related, and its representative platform technology is VR(Virtual Reality). However, since VR hardware is difficult to access in terms of cost, the concept of streaming-based cloud VR has emerged. This study proposes a server configuration and deployment method in an edge network when metaverse content involving multiple users operates based on cloud VR. The proposed algorithm deploys the edge server in consideration of the network and computing resources and client location for cloud VR, which requires a high level of computing resources while at the same time is very sensitive to latency. Based on simulation, it is confirmed that the proposed algorithm can effectively reduce the total network traffic load regardless of the number of applications or the number of users through comparison with the existing deployment method.
This paper proposes a new method for the recognition of road surface marks and numbers. The proposed method designates a region of interest on the road surface without first detecting a lane. The road surface markings are extracted by location and size using a connection component analysis. Distortion due to the perspective effect is minimized by normalizing the size of the road markings. The road surface marking of the connected component is recognized by matching it with the stored road marking templates. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the recognition of road surface marks and numbers.
Compton imaging is the main method for locating radioactive hot spots emitting high-energy gamma-ray photons. In particular, this imaging method is crucial when the photon energy is too high for coded-mask aperture imaging methods to be effective or when a large field of view is required. Reconstruction of the photon source requires advanced Compton event processing algorithms to determine the exact position of the source. In this study, we introduce a novel method based on a Deep Learning algorithm with a Convolutional Neural Network (CNN) to perform Compton imaging. This algorithm is trained on simulated data and tested on real data acquired with Caliste, a single planar CdTe pixelated detector. We show that performance in terms of source location accuracy is equivalent to state-of-the-art algorithms, while computation time is significantly reduced and sensitivity is improved by a factor of ~5 in the Caliste configuration.
In this case report, we present a rare case of lipoma of the tendon sheath localized to the wrist which caused median entrapment neuropathy and was successfully treated with surgical excision. Dynamic examination using ultrasonography revealed the exact location of the lipoma. Electrodiagnostic study (EDX) was done before surgery to elucidate combined neuropathy, and surgery for ulnar neuropathy around elbow was also performed simultaneously. Diagnostic ultrasound can be used for dynamic examinations with real-time visualization.
Transmission System Operators are governed by operational security standards that are applied in real time. During system disturbances, the System Operators must rely on the installed protection and control equipment, prior to human intervention. New power electronic solutions bring rapid and repeatable responses to disturbances, which will help System Operators to guarantee a stable system. Last year, Alstom completed the world's first competitively bid STATCOM to support the voltage on National Grid's 400kV network that supplies London and the Southeast from the north of the UK. It is rated ${\pm}75MVAr$ and forms part of a Static Var System (SVS) with a total rating of 0 to 225MVAr. This paper will describe the reasons for its size, location, its chain-link configuration and give examples of its operating performance. The paper will also describe the features that allow this STATCOM to deliver much more than reactive compensation in support of a wider transmission service objective, as system conditions require.
A novel impact localization method is presented based on impact induced elastic waves in sensorized composite structure subjected to temperature fluctuations. In real practices, environmental and operational conditions influence the acquired signals and consequently make the feature (particularly Time of Arrival (TOA)) extraction process, complicated and troublesome. To overcome this complication, a robust TOA estimation method is proposed based on the times in which the absolute amplitude of the signal reaches to a specific amplitude value. The presented method requires prior knowledge about the normalized wave velocity in different directions of propagation. To this aim, a finite element model of the plate was built in ABAQUS/CAE. The impact location is then highlighted by calculating an error value at different points of the structure. The efficiency of the developed impact localization technique is experimentally evaluated by dropping steel balls with different energies on a carbon fiber composite plate with different temperatures. It is demonstrated that the developed technique is able to localize impacts with different energies even in the presence of noise and temperature fluctuations.
유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 오차해결 기법은 실제 위치하는 측정태그와 보정태그와의 거리계산을 통하여 최적의 위치 값을 추출해내는 기법으로써 우선적으로 앤커에 수신된 태그의 위치 값 계산을 한 후 보정태그와의 거리 오차 계산을 통하여 위치 값을 보정한다.
최근 맞벌이 및 핵가족화 등으로 보호체계가 취약해짐에 따라 아동들을 대상으로 한 범죄가 늘고 있으며, 현재 아동범죄 처벌 강화 등 아동보호 대책들을 마련하고 있지만 예방을 위한 대책이 절실히 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 RTLS(Real Time Location System)를 이용하여 아동의 이동경로를 실시간으로 파악하여, 아동의 위험 상황을 인지하고 보호할 수 있는 아동보호 시스템을 개발하였다. 제안한 시스템은 보호자로 하여금 아동의 실시간 위치 정보를 확인하여 빠른 대처를 통해 아동을 범죄의 위험으로부터 조금이나마 벗어날 수 있게 해줄 것으로 기대된다.
과학 기술과 의학 기술의 발달로 전 세계적인 고령화 인구 비율도 해마다 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 고령화 인구 증가 현상에 대한 대책 방안의 하나로 U-HealthCare 시스템에 구글맵(Google Map) 3D 기반의 실시간 위치 추적기법을 적용 시켜 노약자들이 이동하는 중간에 실시간 위치 추적을 실시하여 추후 발생 할 수 있는 위험 사태에 대비하고자 한다. 제안 방식은 구글 맵 3D 서비스 방식이기에 2D 서비스나 문자 서비스 방식보다 시각적으로 건물의 생김새나 주변의 건물에 대한 정확한 파악이 가능하여 노약자들의 위치 정보에 대한 신속한 대체가 가능하다.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2020.11a
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pp.186-187
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2020
Damage to temporary facilities and structural members caused by excessive loads in the field continue to occur. If the load can be monitored in advance, the risk can be prevented. In this study, a load cell sensor is installed under the system support, and load data is wirelessly transmitted through a Bluetooth AP(wireless). Risk prediction system is proposed through an construction alarm when an abnormal load occurs through real-time multi-point monitoring by sensor location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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