Kim, Hak-Soo;Shin, Young-Jae;Hwang, Jin-Ho;Lee, Seung-Mi;Son, Jin-Hyun
The KIPS Transactions:PartD
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v.14D
no.6
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pp.605-614
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2007
As a standard query language to search XML data, XQuery and XPath were proposed by W3C. By widely using XQuery and XPath languages, recent researches focus on the development of query processing algorithm and data structure for efficiently processing XML query with the enormous XML database system. Recently, when processing XML path expressions, the concept of the structural join which may determine the structural relationship between XML elements, e.g., ancestor-descendant or parent-child, has been one of the dominant XPath processing mechanisms. However, structural joins which frequently occur in XPath query processing require high cost. In this paper, we propose a new structural join algorithm, called SISJ, based on our structured index, called SI, in order to process XPath queries efficiently. Experimental results show that our algorithm performs marginally better than previous ones. However, in the case of high recursive documents, it performed more than 30% by the pruning feature of the proposed method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.9
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pp.1697-1702
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2017
This paper proposes a forward vehicle movement estimation algorithm for the image-based forward collision warning. The road region in the acquired image is designated as a region of interest (ROI) and a distance look up table (LUT) is made in advance. The distance LUT shows horizontal and vertical real distances from a reference pixel as a test vehicle position to any pixel as a position of a vehicle on the ROI. The proposed algorithm detects vehicles in the ROI, assigns labels to them, and saves their distance information using the distance LUT. And then the proposed algorithm estimates the vehicle movements such as approach distance, side-approaching and front-approaching velocities using distance changes between frames. In forward vehicle movement estimation test using road driving videos, the proposed algorithm makes the valid estimation of average 98.7%, 95.9%, 94.3% in the vehicle movements, respectively.
Seo, Hyun-Soo;Kim, Hyo-Un;Noh, Dong-Gyu;Lee, Sang-Sun
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.2
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pp.165-171
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2013
WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments) is a representative V2V communication protocol and its standards of MAC and PHY parts except for security were published. In order to control traffic flow and ensure driver's safety using V2V communication, various projects are conducting. In particular, safety application has been researched. Therefore, in this paper, we designed the safety application algorithm, which informs a driver of the dangerous status when driver tries to turn left in an intersection and we also implemented the algorithm. Proposed algorithm configures a model for a host vehicle and a vehicle coming in opposite lane and in case that there is collision hazard it provides warning message to driver by using HMI. In order to evaluate the proposed algorithm's performance, we configured the test bed using test vehicles and we tested the algorithm on proving ground with the composed test scenarios. As test results, our system showed excellent performance. If the infrastructures for V2I communications are constructed, we will optimize our system more precisely and stably.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.671-674
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2018
In this study, we implement a YOLO driving assistance system using a model car. The YOLO is an object detection and recognition algorithm using deep running which is becoming an issue recently. The system alerts the lane departure by applying the image processing technology to the image acquired through the camera, recognizes the objects using the YOLO, and performs various functions according to the type of the object and the distance between the vehicle. the YOLO, which is superior to the existing object detection and recognition algorithm, improves the performance of the driving assist system without additional equipment. The driving assist system using the YOLO will ensure the safety of the driver with low cost.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.10a
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pp.249-250
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2008
본 연구는 전년도 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 3-D 헬리콥터 항법 시스템을 위한 알고리즘 개발의 후속 연구로서 실용적 완성을 위해 수행되었다. 본 연구에서 헬리콥터의 위성항법장치(GPS)로부터의 정보(X,Y,Z 좌표)는 자동차가 도로주행중 매 1초 간격으로 수신되는 GPGGA Code로 대체되었다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(Terrain Clearance Floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 본 시스템은 매초 GPS로부터 실시간 수신되는 X,Y,Z 위치와 DTM상의 x,y,z를 비교하여 만약 비행체가 완충 공간에 접근하게 되면 즉시 경고음과 메시지를 발한다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.2
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pp.369-376
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2018
This paper presents an android-based implementation of real-time remote monitoring system for industrial gas turbines. The use of remote monitoring techniques can be beneficial in terms of not only the reduction of monitoring cost but also the earlier detection of abnormal status. In order to achieve the ability of protecting sensitive information from unauthorized persons, the proposed system supports secure transmissions using the RSA(Rivest Shamir Adleman) algorithm. In the event of abnormal situation on the gas turbine, the remote monitoring system generates an alarm to attract the user's attention by exploiting a push-message technique. The proposed system has been verified through a series of experiments with an experimental setup including a virtual data generator.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.103-107
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2013
In this paper, A real-time lane tracking algorithm is proposed for lane departure warning system. To eliminate perspective effect, input image is converted into Bird's View by inverse perspective mapping. Next, suitable features are extracted for lane detection. Lane feature that correspond to area of interest and RANSAC are used to detect lane candidates. And driving lane is decided by clustering of lane candidates. Finally, detected lane is tracked using the Kalman filter. Experimental results show that the proposed algorithm can be processed within 30ms and its detection rate is approximately 90% on the highway in a variety of environments such as day and night.
The literal meaning of loitering is "to lingering aimlessly or as if aimless in or about a place". And most criminals show this kind of act before they actually commit crime. Therefore, detecting this kind of loitering can effectively prevent a variety of crime. In this paper, we propose a loitering-detection algorithm using the Raspberry Pi. Proposed algorithm uses an adaptive difference image to detect moving objects and morphology opening operation to enhance the accuracy of detection. The loitering- behavior is being detected by using the center of gravity of the object to see the changes of angle; and pixel movement distance to determine the height of the object. When the loitering-behavior is detected, it outputs the alarm to tell the users by using the Raspberry Pi.
해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
This study has been carried for the development of the basic algorithm of helicopter navigation system based on TRN (Terrain Referenced Navigation) with information input from the GPS. The helicopter determines flight path due to Origination-Destination analysis on the Cartesian coordinate system of 3-D DTM. This system shows 3-D mesh map and the O-D flight path profile for the pilot's acknowledgement of the terrain, at first. The system builds TCF (terrain clearance floor) far the buffer zone upon the surface of ground relief to avid the ground collision. If the helicopter enters to the buffer zone during navigation, the real-time warning message which commands to raise the body pops up using Matlab menu. While departing or landing, control of the height of the body is possible. At present, the information (x, y, z coordinates) from the GPS is assumed to be input into the system every 92.8 m of horizontal distance while navigating along flight path. DTM of 3" interval has been adopted from that which was provided by ChumSungDae Co., Ltd..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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