Recently the stereo vision based on conics has received much attention by many authors. Conics have many features such as their matrix expression, efficient correspondence checking, abundance of conical shapes in real world. Extensions to higher algebraic curves met with limited success. Although irreducible algebraic curves are rather rare in the real world, lines and conics are abundant whose products provide good examples of higher algebraic curves. We consider plane algebraic curves of an arbitrary degree $n{\geq}2$ with a fully calibrated stereo system. We present closed form solutions to both correspondence and reconstruction problems. Let $f_1,\;f_2,\;{\pi}$ be image curves and plane and $VC_P(g)$ the cone with generator (plane) curve g and vertex P. Then the relation $VC_{O1}(f_1)\;=\;VC_{O1}(VC_{O2}(f_2)\;∩\;{\pi})$ gives polynomial equations in the coefficient $d_1,\;d_2,\;d_3$ of the plane ${\pi}$. After some manipulations, we get an extremely simple polynomial equation in a single variable whose unique real positive root plays the key role. It is then followed by evaluating $O(n^2)$ polynomials of a single variable at the root. It is in contrast to the past works which usually involve a simultaneous system of multivariate polynomial equations. We checked our algorithm using synthetic as well as real world images.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.21
no.3
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pp.151-163
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2010
It is necessary, due to changes in the information environment, to investigate problems in existing information retrieval systems. Ontologies and social tagging, which are a relatively new means of information organization, enable exploratory discovery of information. These two connect a thought of a user with the thoughts of numerous other people on the Internet. With these connection chains through the interactions, users are foraging information actively and exploratively. Thus, the purpose of this study is, through qualitative research methods, to identify numerous discovery facilitators provided by ontologies and social tagging, and to create an exploratory discovery model based on them. The results show that there are three uppermost categories in which 5, 4 and 4 subcategories are enumerated respectively. The first category, 'Browsing and Monitoring,' has 5 sub categories: Noticing the Needs, Being Aware, Perceiving, Stopping, and Examining a Resource. The second category, Actively Participating, has 4 categories: Constructing Meaning, Social Bookmarking and Tagging, Sharing on Social Networking, Specifying the Original Needs. The third category, Actively Extends Thinking, also has 4 categories: Social Learning, Emerging Fortuitous Discovery, Creative Thinking, Enhancing Problem Solving Abilities. This model could contribute to the design of information systems, which enhance the ability of exploratory discovery.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.219-226
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2010
Recently most parking control systems provide customers with various services, but most of the services are just the extension of parking spaces, automatic parking control system and so on. It is essential to use the satisfaction degree as the extent that customer are satisfied with parking control system to improve the quality of the system services and diversify the system services. The degree of satisfaction is different from customer to customer in same condition and can be represented as linguistic variables. In this paper, we present therefore a technique that quantify how much customer are satisfied with parking control system and fuzzy inference system architecture as a solution that can help us to make a efficient decision for these parking problems. In this architecture, inference engine using fuzzy logic compares context data with the rules in the fuzzy rule-based system, gets the sub-results, aggregates them and defuzzifies the aggregated result using MATLAB application programming to obtain crisp value. Fuzzy inference system architecture presented in this paper, can be used as a efficient method to analyze the satisfaction degree which is represented as fuzzy linguistic variables by human emotion. And it can be used to improve the satisfaction degree of not only parking system but also other service systems of various domains.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.6
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pp.638-644
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2018
Relay systems have recently gained attentions because of its capability of cell coverage extension and the power gain as the one of key technologies for 5G. Relays can be exploited for small-cell base stations and the autonomous network, where communication devices communicate with each other cooperatively. Therefore, the relay technology is expected to enable the low power and large capacity communication. In order to maximize the benefits of using a limited number of relays, the efficient relay selection method is required. Especially, when two nodes exchange their data with each other via relay, the relay selection can maximize the average data rate by the spatial location of the relay. For this purpose, the average data rate is analyzed first according to the relay selection. In this paper, we analyzed the average data rate when two nodes exchange their data via dual-hop decode and forward relaying considering the interference by the concurrent transmission under Nakagami-m fading channel. The correctness of the analysis is verified by the Monte Carlo simulation. The results show that the concurrent transmission is superior to the non-concurrent transmission in the high required data rate region rather than in the low required data rate region.
As urban infrastructure is aging, the possibility of accidents due to the failures or breakdowns of infrastructure increases. Especially, aging underground infrastructures like sewer pipes, waterworks, and subway have a potential to cause an urban ground sink. Urban ground sink is defined just as a local and erratic collapse occurred by underground cavity due to soil erosion or soil loss, which is separated from a sinkhole in soluble bedrock such as limestone. The conventional measurements such as differential settlement gauge, inclinometer or earth pressure gauge have a shortcoming just to provide point measurements with short coverage. Therefore, these methods are not adequate for monitoring of an erratic subsidence caused by underground cavity due to soil erosion or soil loss which occurring at unspecified time and location. Therefore, an alternative technology is required to detect a change of underground physical condition in real time. In this study, the feasibility of a novel magnetic resonance based monitoring method is investigated through laboratory tests, where the changes of path loss (S21) were measured under various testing conditions: media including air, water, and soil, resonant frequency, impedance, and distances between transmitter (TX) and receiver (RX). Theoretically, the transfer characteristic of magnetic field is known to be independent of the density of the medium. However, the results of the test showed the meaningful differences in the path loss (S21) under the different conditions of medium. And it is found that the reflection coefficient showed the more distinct differences over the testing conditions than the path loss. In particular, input reflection coefficient (S11) is more distinguishable than output reflection coefficient (S22).
Kim, Dae-Eun;Ki, Sehwan;Kim, Munchurl;Jun, Ki Nam;Baek, Seung Ho;Kim, Dong Hyun;Choi, Jeung Won
Journal of Broadcast Engineering
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v.24
no.1
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pp.132-141
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2019
The necessity of transmitting video data over a narrow-bandwidth exists steadily despite that video service over broadband is common. In this paper, we propose a scalable video coding framework for low-resolution video transmission over a very narrow-bandwidth network by super-resolution of decoded frames of a base layer using a convolutional neural network based super resolution technique to improve the coding efficiency by using it as a prediction for the enhancement layer. In contrast to the conventional scalable high efficiency video coding (SHVC) standard, in which upscaling is performed with a fixed filter, we propose a scalable video coding framework that replaces the existing fixed up-scaling filter by using the trained convolutional neural network for super-resolution. For this, we proposed a neural network structure with skip connection and residual learning technique and trained it according to the application scenario of the video coding framework. For the application scenario where a video whose resolution is $352{\times}288$ and frame rate is 8fps is encoded at 110kbps, the quality of the proposed scalable video coding framework is higher than that of the SHVC framework.
Among drone autonomous flight technologies, obstacle avoidance is a very important technology that can prevent damage to drones or surrounding environments and prevent danger. Although the LiDAR sensor-based obstacle avoidance method shows relatively high accuracy and is widely used in recent studies, it has disadvantages of high unit price and limited processing capacity for visual information. Therefore, this paper proposes an obstacle avoidance algorithm for drones using camera-based PPO(Proximal Policy Optimization) reinforcement learning, which is relatively inexpensive and highly scalable using visual information. Drone, obstacles, target points, etc. are randomly located in a learning environment in the three-dimensional space, stereo images are obtained using a Unity camera, and then YOLov4Tiny object detection is performed. Next, the distance between the drone and the detected object is measured through triangulation of the stereo camera. Based on this distance, the presence or absence of obstacles is determined. Penalties are set if they are obstacles and rewards are given if they are target points. The experimennt of this method shows that a camera-based obstacle avoidance algorithm can be a sufficiently similar level of accuracy and average target point arrival time compared to a LiDAR-based obstacle avoidance algorithm, so it is highly likely to be used.
Lee, Donguk;Moon, Hye-Jin;Kim, Chung-Ho;Moon, Seonghoon;Lee, Su Hwan;Jou, Hyeong-Tae
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.25
no.2
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pp.59-70
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2022
Recent studies demonstrate that machine learning has expanded in the field of seismic interpretation. Many convolutional neural networks have been developed for seismic sequence identification, which is important for seismic interpretation. However, expense and time limitations indicate that there is insufficient data available to provide a sufficient dataset to train supervised machine learning programs to identify seismic sequences. In this study, patch division and data augmentation are applied to mitigate this lack of data. Furthermore, to obtain spatial information that could be lost during patch division, an artificial channel is added to the original data to indicate depth. Seismic sequence identification is performed using a U-Net network and the Netherlands F3 block dataset from the dGB Open Seismic Repository, which offers datasets for machine learning, and the predicted results are evaluated. The results show that patch-based U-Net seismic sequence identification is improved by data augmentation and the addition of an artificial channel.
A stochastic way using continuous time Markov process is presented to model the one-dimensional nuclide transport in fractured rock matrix as an extended study for previous work [1]. A nuclide migration model by the continuous time Markov process for single planar fractured rock matrix, which is considered as a transient system where a process by which the nuclide is diffused into the rock matrix from the fracture may be no more time homogeneous, is compared with a conventional deterministic analytical solution. The primary desired quantities from a stochastic model are the expected values and variance of the state variables as a function of time. The time-dependent probability distributions of nuclides are presented for each discretized compartment of the medium given intensities of transition. Since this model is discrete in medium space, parameters which affect nuclide transport could be easily incorporated for such heterogeneous media as the fractured rock matrix and the layered porous media. Even though the model developed in this study was shown to be sensitive to the number of discretized compartment showing numerical dispersion as the number of compartments are decreased, with small compensating of dispersion coefficient, the model agrees well to analytical solution.
Kim, Miok;Choi, Hyeji;Chung, Ick-Joong;Min, So-young
Korean Journal of Social Welfare
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v.69
no.4
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pp.41-65
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2017
This study aimed to examine the social transition, which is often metaphorized as the Fourth Industrial Revolution, within the context of social work practice and to explore measures to improve social work practice in such transition. Four social welfare researchers held seven discussions to predict the social changes in the near future centered on the Fourth Industrial Revolution and find the corresponding development strategies in social work practice; collective autobiography method was used to analyze the discussion. The analysis ascertained hyper connectivity, the advent and expansion of new communities, diversification and individualization, and the emergence of new criteria for the assessment of one's quality of life as the distinctive qualities of the near future. It was analyzed that humans and organic materials will be interconnected through spatial and temporal transcendence and that humans liberated from labor will seek for diverse communities while the number of atomized individual will increase simultaneously. Furthermore, the rise of new order of life accompanied by both the expansion of diversification and individualization and the ecological worldview brought forth by post materialistic trend was predicted. Meanwhile, the disengagement from macroscopic context, a biased inclination towards technique orientated professionalism, and individualistic social work practices without integrity were identified as the limitations of the current social work practice. This study presented three goals for social work practice to help it overcome its current shortcomings and correspond to the social changes: first, the rearrangement of practice knowledge, technique, and value so that it is based on humans and society, which are the essence of social practice work; second, the practice, such as sharing economy, that expands the individuals' boundaries of life to the community; three, the restoration of the desirability of professional social works by examining its special nature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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