Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.5
s.305
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pp.1-12
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2005
A Mobile manipulator - a serial connection of a mobile robot and a task robot - is a very useful system to achieve various tasks in dangerous environment. because it has the higher performance than a fixed base manipulator in regard to the size of it's operational workspace. Unfortunately the use of a mobile robot introduces non-holonomic constraints, and the combination of a mobile robot and a manipulator generally introduces kinematic redundancy. In this paper, first a method for estimating the position of object at the cartesian coordinate system acquired by using the geometrical relationship between the image captured by 2-DOF active camera mounted on mobile robot and real object is proposed. Second, we propose a method to determine a optimal path between current the position of mobile manipulator whose mobile robot is non-holonomic and the position of object estimated by image information through the global displacement of the system in a symbolic way, using homogenous matrices. Then, we compute the corresponding joint parameters to make the desired displacement coincide with the computed symbolic displacement and object is captured through the control of a manipulator. The effectiveness of proposed method is demonstrated by the simulation and real experiment using the mobile manipulator.
This paper introduce a structure of haptic collaboration system over high resolution tiled-display, and proposes a object based efficient display method for high resolution display in integrated system. in addition, a modeling of visualization system is defined to evaluate performance of the proposed method. Both haptic system and tiled-display system have requirements of computational power. A haptic device is unstable if haptic rendering rate is less than 1kHz. A requirement of tiled-display systems is frame rate of display. It requires update of 30 frame fer sec. If we use these systems independently, we can satisfy each requirements. However, if we integrate two systems, performance of entire system significantly decreases because of lack of resources. In this paper, therefore, we propose a segmentation-based display method for ultra high resolution display in integrated system. The proposed method reduces redundancy of display data by reducing a display rate of static objects. Finally, a modeling of visualization system is defined to evaluate performance of the proposed method.
Recently, there has been much interest in the e-Navigation that applies a variety of digital devices to shipboard thanks to the high interest to maritime safety and the rapid development of ICT technologies. The e-Navigation proposes a new ICT paradigm in maritime information service and maritime safety. This study proposes the shore-based maritime information service platform that enables the converged services of various kinds of maritime data and the standard ENC based on IHO S-100. The proposed maritime information service platform enables the harmonized integration, presentation and web services of ENC, sensed data such as AIS, ocean weather and currents, and geospatial data. Also, the platform enables the mobile maritime information service through WebApp or App software operating in mobile devices of smart phone or web pad. Finally, the proposed platform accommodates the standard ENC of the existing S-57 and the new S-101, and the standard web services of WMS and WMTS of ISO 19100 and OGC.
Various time series representation methods have been suggested in order to process time series data efficiently and effectively. SAX is the representative time series representation method combining segmentation and discretization techniques, which has been successfully applied to the time series classification task. But SAX requires a large number of segments in order to represent the meaningful dynamic patterns of time series accurately, since it loss the dynamic property of time series in the course of smoothing the movement of time series. Therefore, this paper suggests a new time series representation method that combines PIPs detection and Persist discretization techniques. The suggested method represents the dynamic movement of high-diemensional time series in a lower dimensional space by detecting PIPs indicating the important inflection points of time series. And it determines the optimal discretizaton ranges by applying self-transition and marginal probabilities distributions to KL divergence measure. It minimizes the information loss in process of the dimensionality reduction. The suggested method enhances the performance of time series classification task by minimizing the information loss in the course of dimensionality reduction.
Hwang, Yu Min;Shin, Yoan;Kim, Dong In;Kim, Jin Young
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.12
no.4
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pp.141-145
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2017
Spectrum sensing is a critical functionality of Cognitive Radio(CR) systems and the CR systems can be applied to RF energy harvesting systems to improve an energy harvesting rate. There are number of spectrum sensing techniques. One of techniques is energy detection. Energy detection is the simplest detection method and is the most commonly used. But, energy detection has a hidden terminal problem in real wireless communication, because of secondary user (SU) can be affected by frequency fading and shadowing. Cooperative spectrum sensing can solve this problem using spatial diversity of SUs. But it has a problem of increasing data by processing multiple secondary. So, we propose the system model using adaptive spectrum sensing algorithm and system model is simulated. This algorithm chooses sensing method between single energy sensing and cooperative energy according to the received signal's Signal to Noise Ratio (SNR) from Primary User (PU). The simulation result shows that adaptive spectrum sensing has an efficiency and improvement in CR systems.
Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Suppression, both temporal and spatial, provides opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm with suppression techniques. To guarantee independent communication among clusters, we allocate multiple channels based on sensor data. Also, we propose a spatio-temporal suppression technique to reduce the network traffic. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the site of data which have been collected in the base-station. As a result, our experimental results show that the size of data was reduced by $4{\sim}40%$, and whole network lifetime was prolonged by $20{\sim}30%$.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.05a
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pp.255-259
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2003
The technique of birdeye image generation of terrain through the use of satellite digital images and digital maps are very important elements and have applications in planning establishment as well as the actual design of several construction work in complex fields. This paper studies stereo perspective image generation as a possibility through 3-dimensional analysis combined with digital elevation data and remotely sensed images. For this, first of all, ortho-images generated by very accurate GCP and DEM from contour file makes 3-dimensional terrain analysis possible and allows stereo-viewing at the highway construction planning sites. So, we developed the technical methods for the 3-dimensional approach on the planning sites of highways by use of perspective orthoimages. From this research diverse terrain analysis is possible through stereo perspective image generation, and can leads to various application in road construction through gain study results from access to realtime virtual spatial on the objects area in korea.
In this paper, a setting method of initial cluster centers and color image segmentation using superpixels and Fuzzy C-means(FCM) algorithm is proposed. Generally, the FCM can be widely used to segment color images, and an element is assigned to any cluster with each membership values in the FCM. However the algorithm has a problem of local convergence by determining the initial cluster centers. So the selection of initial cluster centers is very important, we proposed an effective method to determine the initial cluster centers using superpixels. The superpixels can be obtained by grouping of some pixels having similar characteristics from original image, and it is projected $La^*b^*$ feature space to obtain the initial cluster centers. The proposed method can be speeded up because number of superpixels are extremely smaller than pixels of original image. To evaluate the proposed method, several color images are used for computer simulation, and we know that the proposed method is superior to the conventional algorithm by the experimental results.
The spatiotemporal database concerns about the time-varying spatial attributes. One of the important research areas is related to the support of various location-based services in motile communication environments. It is known that database systems may be difficult to manage the accurate geometric locations of moving objects due to their continual changes of locations. However, this requirement is necessary in various spatiotemporal applications including mobile communications, traffic control and military command and control (C2) systems. In this paper we propose the $B^{st}$-tree that utilizes the concept of multi-version B-trees. It provides an indexing method (or the historical and future range query Processing on moving object's trajectories. Also we present a dynamic version management algorithm that determines the appropriate version evolution induced by the mobility patterns to keep the query performance. With experiments we .;hi)w that our indexing approach is a viable alternative in this area.
Similarity matching in video database is of growing importance in many new applications such as video clustering and digital video libraries. In order to provide efficient access to relevant data in large databases, there have been many research efforts in video indexing with diverse spatial and temporal features. however, most of the previous works relied on sequential matching methods or memory-based inverted file techniques, thus making them unsuitable for a large volume of video databases. In order to resolve this problem, this paper proposes an effective and scalable indexing technique using a trie, originally proposed for string matching, as an index structure. For building an index, we convert each frame into a symbol sequence using a window order heuristic and build a disk-resident trie from a set of symbol sequences. For query processing, we perform a depth-first search on the trie and execute a temporal segmentation. To verify the superiority of our approach, we perform several experiments with real and synthetic data sets. The results reveal that our approach consistently outperforms the sequential scan method, and the performance gain is maintained even with a large volume of video databases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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