Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.569-572
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2003
A construction process involves many designers, engineers, contractors, consulting engineers and government officials. Thus, it is essential to promote collaboration among such participants through of effective document exchange. There have been efforts to Improve efficiency of document exchange through Web. Also XML/EDI is recommended by its method. So the purpose of the research was to establish the data model for document information management in document exchange for construction participants using web-based XML/EDI. This research proposed a method of modeling document information for systemic management of document information that exchanged by XML/EDI in central and explained concept of application document information that stored in database. This research classified construction document according to its information relation.
The ultimate objective of painterly rendering is to express an inputted image as if it is hand drawn. The factors to express this painterly effect are thickness of the brush, direction, texture and the establishment of criteria judging if the produced brush will be drawn on to the canvas. In this paper, the algorithm using density of the edges in determining the criteria whether the brush will be drawn onto the canvas is proposed. Density of edges refers to the quantity of edge in the specific area. And uses the method of finding the location of the brush to be drawn as a unit of dynamic grid as well as expressing consistent directional through direction interpolation. Also, the texture is expressed using various textured brushes. Considering density of edges,We can express detailed area and abstract area. And it result in more human effect of oil painting.
Kim, Young-Doo;An, Tae-Hee;Jung, Gun-Oo;Choi, Young-Kiu
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.9
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pp.1871-1880
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2011
In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot, i.e., Segway type robot that is a convenient and easily handled vehicle is designed to have more stable balancing and faster velocity control compared to the conventional method. First, a widely used PID control structure is applied to the two wheeled inverted pendulum robot and proper PID control gains for some specified weights of users are obtained to get accurate balancing and velocity control by use of experimental trial-and-error method. Next, neural network is employed to generate appropriate PID control gains for arbitrarily selected weight. Here the PID gains based on the trial-and-error method are used as training data. Simulation study has been carried out to find that the performance of the designed controller using the neural network is more excellent than the conventional PID controller in terms of faster balancing and velocity control.
Facial expression, which changes face geometry, usually has an adverse effect on the performance of a face recognition system. To improve the face recognition rate, we propose a normalization method of facial expression to diminish the difference of facial expression between probe and gallery faces. Two approaches are used to facial expression modeling and normalization from single still images using a generic facial muscle model without the need of large image databases. The first approach estimates the geometry parameters of linear muscle models to obtain a biologically inspired model of the facial expression which may be changed intuitively afterwards. The second approach uses RBF(Radial Basis Function) based interpolation and warping to normalize the facial muscle model as unexpressed face according to the given expression. As a preprocessing stage for face recognition, these approach could achieve significantly higher recognition rates than in the un-normalized case based on the eigenface approach, local binary patterns and a grey-scale correlation measure.
Object recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize objects by deciding representative features of objects in the model image, extracting feature vectors from objects in a image and measuring the distance between them and object representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the k-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of object models of the same class is used as recognition unit for the images in-putted on a continual input image. However, the robustness of recognition strategies using PCA depends on several factors, including illumination. When scene constancy is not secured due to varying illumination conditions, the learning performance the feature detector can be compromised, undermining the recognition quality. This paper proposes a new PCA recognition in which database of objects can be detected under different illuminations between input images and the model images.
This paper proposes a multi-view Wyner-Ziv Video coding scheme based on spatio-temporal adaptive estimation. The proposed algorithm is designed to search for a better estimated block with joint bi-directional motion estimation by introducing weights between temporal and spatial directions, and by classifying effectively the region of interest blocks, which is based on the edge detection and the synthesis, and by selecting the reference estimation block from the effective motion vector analysis. The proposed algorithm exploits the information of a single frame viewpoint and adjacent frame viewpoints, simultaneously and then generates adaptively side information in a variety of closure, and reflection regions to have a better performance. Through several simulations with multi-view video sequences, it is shown that the proposed algorithm performs visual quality improvement as well as bit-rate reduction, compared to the conventional methods.
This paper proposes a new method of mathematically modeling and computer simulating television ghosts wherein television signals that have undergone multipath fading are generated without using approximations by considering the attenuation, time delay, phase, and timing jitter between consecutive frames. Conventional methods used polynomial interpolation or complex arithmetic to take into account the ghost phase, but our method uses only real arithmetic by employing the Hilbert transform and also reduces the computation time using the FFT (fast Fourier transform) algorithm. Furthermore, it is also possible to observe the transmit waveforms in both RF and IF ranges. Various ghost patterns generated in software provide for essential data required for the development of ghost canceling algorithms, and are deemed to be very useful in analyzing the constituent blocks of the transmitter and receiver chain in television broadcasting. The development of ghost cancelers needs to be preceded by the task of mathematically modeling ghosts and their extensive computer simulations.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.3
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pp.419-425
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2001
In land mobile communications, multipath fading is one of the key factors which affect the system performance. Some extensive studies have been carried out to improve the degraded performance under this fading channels. The PSAM channel compensation method using channel fading estimation is widely used and TCM is a combined coding and modulation technique that has been shown to provide significant coding gain without increasing the transmission bandwidth. In this paper, we analyze the performance of PSA-TC-8PSK which combines PSAM and TCM over frequency nonselective fading channels. To estimate channel fading, Wiener filter which minimizes error variance is used as compensation method and we analyze the affects on the system performance of the number of filter taps, period of the pilot symbol frame, and the Doppler frequency. In addition, we consider the symbol timing recovery circuit which can be implemented in the full-digital method and analyze the effects of symbol timing error on the system performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.10
s.352
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pp.69-78
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2006
High spectral efficiency can be obtained by adaptive modulation in which the modulation scheme is changed according to the channel environment. Thus it is especially suitable to mobile channel which is a typical example of time-varying channel. It is required to determine the optimum thresholds of signal-to-noise ratio(SNR) to change the modulation scheme effectively according to mobile speeds. Thus the optimum thresholds for specific mobile speeds to get the required bit error rate(BER) of $10^{-6}$ are obtained with the powerful turbo code in this paper. In addition, the optimum thresholds for the continuous mobile speed are proposed by interpolation of the obtained results. And the error performance and average spectral efficiency are investigated at various mobile speeds and channel environments.
Motion synthesis using physics-based controllers can generate a character animation that interacts naturally with the given environment and other characters. Recently, various methods using deep neural networks have improved the quality of motions generated by physics-based controllers. In this paper, we present a control policy learned by deep reinforcement learning (DRL) that enables Luxo, the mascot character of Pixar animation studio, to run towards a random goal location while imitating a reference motion and maintaining its balance. Instead of directly training our DRL network to make Luxo reach a goal location, we use a reference motion that is generated to keep Luxo animation's jumping style. The reference motion is generated by linearly interpolating predetermined poses, which are defined with Luxo character's each joint angle. By applying our method, we could confirm a better Luxo policy compared to the one without any reference motions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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