Kim, SeungHwan;Park, Eun-Soo;Ghulam, Mujtaba;Ryu, Eun-Seok
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.553-556
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2020
최근 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델의 경량화에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그중 양자화는 모델을 구성하는 가중치의 크기를 낮추는 방법이다. 기존의 CNN 모델에서 가장 큰 비중을 하는 Fully Connected Layer(FCL)는 내부적으로 32 Bit의 실수 행렬로 표현된다. 본 논문에서는 미리 학습된 실수 가중치를 더 작은 비트의 정수 행렬로 양자화한다. 양자화된 행렬에 대해서 영상 압축 등에서 사용하는 Discrete Cosine Transform(DCT)을 통해 주파수 영역으로 변환한 후 고주파 영역을 생략하는 손실압축 방법을 제안한다. 실험을 통해 그 과정에서 손실에 따른 정확도의 변화를 나타낸다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.129-134
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2014
This paper presents a 10-bit 10-MS/s asynchronous successive approximation register (SAR) analog-to-digital converter (ADC) which consists of a digital-to-analog converter (DAC), a SAR logic, and a comparator. The designed asynchronous SAR ADC with a rail-to-rail input range uses a binary weighted DAC using metal-oxide-metal (MOM) capacitor to improve sampling rate. The proposed 10-bit 10-MS/s asynchronous SAR ADC is fabricated using a 0.18-${\mu}m$ CMOS process and its active area is $0.103mm^2$. The power consumption is 0.37 mW when the voltage of supply is 1.1 V. The measured SNDR are 54.19 dB and 51.59 dB at the analog input frequency of 101.12 kHz and 5.12 MHz, respectively.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.448-452
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2006
본 논문에서는 특정 마커를 사용하는 실감형 증강현실 시스템 상에서 카메라가 비정형적인 움직임을 하는 경우에 대하여, 다중 마커를 사용한 떨림 현상을 줄인 실시간 움직임 추적 기법을 제안하고자 한다. 카메라의 움직임을 추정하기 위하여 카메라와 마커 사이의 변환을 계산해야 한다. 이미지로부터 검출된 각 마커의 네 모서리 점들을 이용하여, 각 마커에 대한 변환을 계산한다. 마커는 서로 다른 로컬 좌표계를 가지고 있고, 마커에 대한 변환은 해당 마커의 좌표계에 의해 정의된다. 다중 마커의 로컬 좌표계로부터 최적의 카메라 움직임을 추정하기 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 정합을 위한 방법으로 레퍼런스 마커를 사용한다. 레퍼런스 마커는 정합 과정에서 자동적으로 선택된다. 레퍼런스 마커를 기준으로 각 마커의 변환에 대해 신뢰성(confidence rate)을 기반으로 가중치를 적용함으로써 최적의 카메라 움직임을 추정할 수 있다. 또한 추정된 카메라의 움직임의 최적화를 위하여 히스토리 버퍼를 사용하여 떨림 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 추정된 카메라의 위치에 대한 평균 필터 및 중간 필터의 개념과 유사한 보정 방법을 통해 떨림 현상을 제거한다. 실험을 통해 다른 방법들과 비교한 우리가 제안한 방법의 정확성을 확인할 수 있다.
An algorithm for detecting a line segment in an image is presented using incremental pixel extension. We use a different approach from conventional algorithms, such as the Hough transform approach and the line segment grouping approach. The Canny edge is calculated and an arbitrary point is selected among the edge elements. After the arbitrary point is selected, a base line approximating the line segment is calculated and edge pixels within an arbitrary radius are selected. A weighted value is assigned to each edge pixel, which is selected by using the error of the distance and the direction between the pixel and the base line. A line segment is extracted by Jilting a line using the weighted least square method after determining whether selected pixels are linked or delinked using the sum comparison of the weights. The proposed algorithm is compared with two other methods and results show that our algorithm is faster and can detect the real line segment.
Clustering is a method for grouping objects with similar properties into a same cluster. SVD(Singular Value Decomposition) is known as an efficient preprocessing method for clustering because of dimension reduction and noise elimination for a high dimensional and sparse data set like E-Commerce data set. However, it is hard to evaluate the worth of original attributes because of information loss of a converted data set by SVD. This research proposes a cluster feature selection method, called ENTROPY-SVD, to find important attributes for each cluster based on entropy weighting and SVD. Using SVD, one can take advantage of the latent structures in the association of attributes with similar objects and, using entropy weighting one can find highly dense attributes for each cluster. This paper also proposes a model-based collaborative filtering recommendation system with ENTROPY-SVD, called CFS-CF and evaluates its efficiency and utilization.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.5
s.305
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pp.41-46
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2005
Deinterlacing is the conversion from interlaced to progressive scan image that is considered to be 2 times image interpolation. In this paper, the simple and effective deinterlacing method is proposed based on the local gradient information of neighborhood pixels. In the proposed method, the weights for directions around the pixel to be interpolated are estimated, and the weighted sum for the neighborhood pixels is the final intensity value of the pixel to be interpolated. The proposed method has the structure suitable to practical implementation and can avoid the artifacts due to the wrong detection of edge direction. In the simulation, it showed improved subjective and objective performance than the ELA method and comparable performance compared with the variation of ELA method which has more complex structure and requires a couple of parameters that is determined by experience.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.701-701
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2012
장시간의 강수부족으로부터 야기되는 가뭄은 다른 자연재해에 비하여 하나의 물리적인 특성으로 표현하기에는 한계가 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위하여 다양한 지수들이 사용되고 있으며, 각각의 지수는 기후적 혹은 물리적 특성 등을 반영하여 가뭄을 평가하고 있다. 다양한 가뭄지수중 SPI(Standardized Precipitation Index)는 가뭄 발생에 있어 가장 중요한 요소를 차지하는 강수를 이용하여 가뭄을 평가하고 있으며, 비교적 간단한 방법으로 계산되어지며 다양한 기관에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 무강수일수와 선행강수조건에 따른 영향을 고려한 개선된 SPI 지수를 제시하고 가뭄감지능력을 기존의 가뭄지수와 비교 분석 하였다. 무강수일수의 고려를 위하여 월 최대 무강수일수의 확률분포를 구하고 이를 다시 누적확률분포로 나타냄으로서 기존에 가뭄지수에 무강수일수의 영향을 추가할 수 있는 가중치를 생성하였다. 또한 추가적으로 월 최대 무강수일의 시점을 전기, 중기, 후기로 구분하여 각각의 기간에 따라 가중치를 변환하여 수행하였다. 이전의 강수효과를 고려하기 위하여 15일 이전의 강수를 성수기와 비성수기로 구분하고 각각의 기간에 강수량에 따른 가중치를 세분하여 기존의 가뭄지수에 추가하였다. 기존의 가뭄지수와 새롭게 제시된 가뭄지수의 평가를 위하여 ROC분석을 사용하였으며, ROC분석은 실제 발생했던 사실과 산정된 값을 평가하는 방법으로 본 연구에서는 과거 실제 방생한 가뭄기록과 산정된 지수의 수치를 4가지의 범주로 나누어 분석하였다. 평가 기간은 1973년부터 2009년까지이며, 사용된 자료는 우리나라 기상청의 76개 지상관측지점 중 섬 지역 7개를 제외한 69개 지점의 정보를 이용하였다. 분석결과 기존의 SPI3에 비하여 전반적으로 향상된 가뭄감지능력을 보여주었다. 무강수일수와 선행강수효과를 이용한 가뭄지수의 가중치 생성은 SPI3 뿐만 아니라 다양한 지수에 적용되어 사용성이 높아 뛰어난 가뭄감지능력을 가지는 가뭄지수 개발에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
LOD-based recommender systems usually leverage the data available within LOD datasets, such as DBpedia, in order to recommend items(movies, books, music) to the end users. These systems use a semantic similarity algorithm that calculates the degree of matching between pairs of Linked Data resources. In this paper, we proposed a new approach to measuring semantic distance in an LOD-based recommender system by assigning weights converted from user ratings to links in the LOD graph. The semantic distance measurement model proposed in this paper is based on a processing step in which a graph is personalized to a user through weight calculation and a method of applying these weights to LDSD. The Experimental results showed that the proposed method showed higher accuracy compared to other similar methods, and it contributed to the improvement of similarity by expanding the range of semantic distance measurement of the recommender system. As future work, we aim to analyze the impact on the model using different methods of LOD-based similarity measurement.
In this paper, we propose shading functions to the appropriate focused beamforming for near-field target estimation. This near field shading functions are based on Chebychev and Manning windows. In order to obtain the optimum sensor weighting values with the help of the proposed shading technique, we assume that the sensor positions associated to the non-uniformly distributed array are precisely known. We calculate a series of sensor weighting values from the FFT operation of given shading functions in time domain. By applying the shading weights on the sensor array, we can see that the level of sidelobe becomes diminished and the performance of estimating range and azimuth gets improved. In addition, we propose a non-uniform structure in terms of frequency bands, which may minimize the attenuation of incoming signals.
Kim, Sang-Choon;Son, Kyung-Soo;Ha, Joo-Young;Lee, Sung-Mok;Jang, Won-Woo
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.358-365
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2007
In this paper, the effects of transmit beamforming on downlink performance in DS-CDMA communication systems are investigated. The uplink and downlink in FDD systems use different carrier frequencies. If the downlink uses the same weighting vectors as the uplink, the antenna beam for downlink is formed with certain DOA shift and it thus affects the beamforming gain. So, the impacts of different frequencies on the downlink beam patterns are studied. One possible algorithm to convert uplink beamforming weights to downlink, which is called frequency-calibrated processing, is also evaluated to reduce the degradation of downlink performance due to different frequencies. Under frequency selective channels, the downlink chooses a PUPW beamforming scheme when the uplink employs a PPPW vectors. To form a beam pattern for a PUPW after combining the downlink PPPWs converted from the uplink PPPWs, three approaches are studied. One method is to consider only one dominant path and thus obtain a single main-beam. In the others, multiple-beams weighted with the magnitudes of all paths and equally weighted with all paths are constructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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