Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.3
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pp.269-279
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2020
Traffic estimation mainly involves surveying equipment such as automatic vehicle classification, vehicle detection system, toll collection system, and personnel surveys through CCTV (Closed Circuit TeleVision), but this requires a lot of manpower and cost. In this study, we proposed a method of estimating traffic volume using deep learning and stereo CCTV to overcome the limitation of not detecting the entire vehicle in case of single CCTV. COCO (Common Objects in Context) dataset was used to train deep learning models to detect vehicles, and each vehicle was detected in left and right CCTV images in real time. Then, the vehicle that could not be detected from each image was additionally detected by using affine transformation to improve the accuracy of traffic volume. Experiments were conducted separately for the normal road environment and the case of weather conditions with fog. In the normal road environment, vehicle detection improved by 6.75% and 5.92% in left and right images, respectively, than in a single CCTV image. In addition, in the foggy road environment, vehicle detection was improved by 10.79% and 12.88% in the left and right images, respectively.
This research is aimed at providing the possibility for overcoming the current people's status of exclusion and fragmented spaces of urban regions. In this context, it needs to be considered that how the social movements, which are in collusion with spatial characteristics, are proceeding in urban societies. In order to find the clue to such problems, this study is going to investigate the social practice especially based on Lefebvre's theory. Because of the abstract characteristics of Lefebvre's issue, an explicit case of that social theory must be contemplated for practical use of his concepts. For the purpose of proposing such practices, this research has been striving to analyze the case of Mullae Art Village through the method of intelviewing the artists of that place and using the statistical data. And then this research has tried to draw the clue about how to overcome the status of exclusion by considering their spatial movements.
The purpose of this study is to investigate and analyze the compositional elements of plan of art museums by selecting architectural works, which have strong symbolic meaning when evaluating value, from architectural works by Louis Kahn. First, the centrality of artworks, which are being displayed at the Yale Art Gallery, is complex. It includes three patterns of Void (spatial) Centrality+Symbolic Centrality+Functional Centrality among the five patterns suggested in this study. Second, the ratio system of interior space, which is expressed in the extension of the Yale Art Gallery, can be classified into the floor and walls. The floor used the square 1:1 ratio system. The ceiling used the grid patterns of equilateral triangles (regular tetrahedrons). It was applying a geometric ratio system when creating forms by using one side as a beam and the other sides as decorations of the ceiling. Third, the contours of interior space, which were expressed in Kahn's works, used the method of forming separate space according to the contouring rule (structural unit) defined by columns, and they were used in constructing the entire space through the integration of separate spaces. Fourth, according to the characteristics that were expressed by artworks displayed within the Yale Art Gallery Extension, the concept of accessibility was not as clear as that of residential buildings, because an approach of respecting existing architecture and context was used, rather than the starting point of interior space, or differentiated circulation, which has the function of a determined position.
Diagnostic display monitor QA according to AAPM TG18 is usually performed by PACS administrator, product manager and reading doctor, and for acceptance testing and periodic quality control evaluation, a combination of visual and quantitative tests can be used, as outlined in sections 5 and 6 of 'assessment of display performance for medical imaging systems'. Although many display tests can be performed visually, a more objective and quantitative evaluation of display performance requires special test tools. The required instruments vary in their complexity and cost, depending on the context of the evaluation(research, acceptance testing, or quality control) and how thorough the evaluation needs to be. Objective and reliable assessment of many display characteristics can be performed with relatively inexpensive equipment, So, we made 'AAPM TG18 guiding instrument' to ues variable purpose of the evaluation of 'geometrical distortions(quantitative"', 'veiling glare(visual)' and 'sensor calibration'. The spatial measurements for the quantitative evaluation of geometric distortions, and the measurement of the veling-glare ring response function which provides information regarding the spatial extent of the luminance spread, can be performed using the TG18 guiding instrument can be used to sensor calibration to standardize the basic rate of 0% luminance when periodic calibration.
Kim, Junsik;Kang, Dongjin;Lee, Euisang;Kim, Kyuheon
Journal of Broadcast Engineering
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v.23
no.2
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pp.261-273
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2018
As progress on image processing, computer vision and display technologies aroused market's interests on generation and consumption of various types of media, interests on UWV media are also increasing. In context of consumption of UWV media, to effectively manage load of servers and resources of end terminal devices and provide user-derived services, technology which enables users to select and consume interested regions of media seems to be needed. Here, this paper proposes a method for description and transmission of spatial relationships among media, which composes UWV, by expanding MPEG-CI and Layout signaling to enable users' selective consumption of UWV media.
NURLANOVA, Nailya K.;SATYBALDIN, Azimkhan A.;BRIMBETOVA, Nursaule Zh.;KIREYEVA, Anel A.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.2
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pp.299-307
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2019
This study aims to explore the theoretical concepts of inclusive development in relation to the spatial context, assessment the disparities in the social and economic development of the regions of Kazakhstan and substantiate the main mechanisms for overcoming them. In this research, authors propose the methodological tools for presenting a standard form of evaluation of social and economic development in the regions of Kazakhstan. In this study used methods, which based on measuring disproportions between the levels of economic and social development of the regions, as well as disproportions between the republican and regional levels. According to the author's methodological approach, complex and integral indexes have calculated over the period 2012-2017 for a number of indicators adapted to the conditions of Kazakhstan. The calculated indexes proposed to use as instruments for measuring the level of the social and economic development. In addition, according the obtained indexes and the results of their ranking can be the basis for the development of regional programs and management decisions. This will improve the targeted support of the population in backward regions in order to ensure inclusive development and improve the quality of life of the population.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3729-3749
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2021
At present, deep convolution network-based salient object detection (SOD) has achieved impressive performance. However, it is still a challenging problem to make full use of the multi-scale information of the extracted features and which appropriate feature fusion method is adopted to process feature mapping. In this paper, we propose a new adjacency auxiliary network (AANet) based on multi-scale feature fusion for SOD. Firstly, we design the parallel connection feature enhancement module (PFEM) for each layer of feature extraction, which improves the feature density by connecting different dilated convolution branches in parallel, and add channel attention flow to fully extract the context information of features. Then the adjacent layer features with close degree of abstraction but different characteristic properties are fused through the adjacent auxiliary module (AAM) to eliminate the ambiguity and noise of the features. Besides, in order to refine the features effectively to get more accurate object boundaries, we design adjacency decoder (AAM_D) based on adjacency auxiliary module (AAM), which concatenates the features of adjacent layers, extracts their spatial attention, and then combines them with the output of AAM. The outputs of AAM_D features with semantic information and spatial detail obtained from each feature are used as salient prediction maps for multi-level feature joint supervising. Experiment results on six benchmark SOD datasets demonstrate that the proposed method outperforms similar previous methods.
Due to COVID-19, organizations are rapidly changing the way they work by providing telecommuting and flexible work, and by expanding Smart Work spaces. In a Smart Work situation, workers have improved their job autonomy to choose their work methods, hours, and places. However, previous studies do not reflect the Smart Work situation and there are limitations to still using the previous job autonomy concept and measurements. To overcome these problems, this study derived job autonomy types such as methods, scheduling, criteria, time, and place applicable to Smart Work environments and verified that the five types of job autonomy have a statistically significant positive effect on Smart Workers' creative behavior. This study is meaningful in that it categorized job autonomy into five types applicable to Smart Work by adding temporal and spatial flexibility to the traditional job autonomy concept such as method, scheduling, and criteria autonomy and provided the basis for subdividing and evaluating the operation performance of Smart Work through multi-dimensional job autonomy verification.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.877-885
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2022
Vision-based activity recognition has been widely attempted at construction sites to estimate productivity and enhance workers' health and safety. Previous studies have focused on extracting an individual worker's postural information from sequential image frames for activity recognition. However, various trades of workers perform different tasks with similar postural patterns, which degrades the performance of activity recognition based on postural information. To this end, this research exploited a concept of human-object interaction, the interaction between a worker and their surrounding objects, considering the fact that trade workers interact with a specific object (e.g., working tools or construction materials) relevant to their trades. This research developed an approach to understand the context from sequential image frames based on four features: posture, object, spatial features, and temporal feature. Both posture and object features were used to analyze the interaction between the worker and the target object, and the other two features were used to detect movements from the entire region of image frames in both temporal and spatial domains. The developed approach used convolutional neural networks (CNN) for feature extractors and activity classifiers and long short-term memory (LSTM) was also used as an activity classifier. The developed approach provided an average accuracy of 85.96% for classifying 12 target construction tasks performed by two trades of workers, which was higher than two benchmark models. This experimental result indicated that integrating a concept of the human-object interaction offers great benefits in activity recognition when various trade workers coexist in a scene.
Kim, Do-Eun;Jung, Hae-Joon;Kang, Dong-Jin;Son, Yonghoon
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.30
no.2
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pp.51-68
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2024
Since 1949, the UK has implemented a national land planning strategy to sustain rural areas, emphasizing the concept of 'Natural Beauty.' This involves designating "Areas of Outstanding Natural Beauty (AONB)" as a political approach to conserving rural landscapes and fostering a societal consensus on environmental conservation. AONB adopts an integrated and systematic approach to achieve harmony between the environment and human activities. This study investigates the implications of the AONB rural landscape management approach through case studies of the Cotswolds Conservation Board and Cannock Chase Joint Committee. It examines the legislative designation and supporting processes of AONB, analyzing the governance system to clarify the roles of authorities in policy decision-making. AONB's system revolves around joint committees or conservation boards of local authorities responsible for establishing, implementing, and monitoring management plans. The planning process involves a harmonious management plan system reflecting regional demands, including regular forums. AONB serves as a powerful tool for local residents to engage in the development of their region through stewardship. The study suggests that understanding the AONB model could provide a foundation for developing rural landscape conservation and spatial management plans tailored to Korea's context in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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