Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.1
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pp.125-136
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2008
In many practical engineering design problems, the form of objective functions is not given explicitly in terms of design variables. Given the value of design variables, under this circumstance, the value of objective functions is obtained by real/computational experiments such as structural analysis, fluid mechanic analysis, thermodynamic analysis, and so on. These experiments are, in general, considerably expensive. In order to make the number of these experiments as few as possible, optimization is performed in parallel with predicting the form of objective functions. Response Surface Methods (RSM) are well known along this approach. This paper suggests to apply Support Vector Machines (SVM) for predicting the objective functions. One of most important tasks in this approach is to allocate sample data moderately in order to make the number of experiments as small as possible. It will be shown that the information of support vector can be used effectively to this aim. The effectiveness of our suggested method will be shown through numerical example which is well known in design of engineering.
According to the National Fire Data System (NFDS), more than 5,000 vehicle fires have occurred every year for the last 10 years. Vehicle fires are primarily caused by mechanical (breaking system and engine), electrical (wiring and battery), and chemical (oil and fuel gas leakage) problems. The electrical factor has increased with the installation of driver convenience equipment. For example, today, the black box is widely used to provide video data recording of motor vehicle accidents. The black box consists of a front camera, rear camera, and wires. The black box wires are directly connected to the junction box or fuse box from the start battery that operates to provide normal on power supplying for engine stop. It is extremely dangerous when the wires short circuit due to insulation aging, mechanical and electrical stress, etc. In this study, the black box wiring fire risk have been analyzed and investigated when the steady state and abnormal operations, and under the following conditions: wiring arrangements with a high temperature condition, insulation aging, poor contact, and short circuits. The results showed that black box wiring short circuits had a higher fire risk than the other fire hazard elements. To prevent fire hazards caused by black box wiring, the black boxes must be installed by qualified service personnel. Do not modify the wiring, remove the fuse and secure the wiring using cable ties or insulation tape.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.7
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pp.329-336
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2017
As web apps have evolved faster and become more complex, their validation and verification have become essential for their development and maintenance. Efficient validation and verification require understanding of how web components collaborate with each other to meet user requests. Thus, this paper proposes a new approach to automatically extracting such collaboration when a user issues a request for a new page. The approach is dynamic and less sensitive to web development languages and technologies, compared to static extraction approaches. It considers an orignal web app as a black-box and does not change the app's behavior. The empirical evaluation shows that our approach can be applicable to extract component collaboration and understand the behavior of open source web apps.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.3
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pp.1-8
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2016
We propose an adaptive histogram stretching algorithm for application to a car's personal recorder. The algorithm was used for pre-processing to detect the license plate region in an image from a personal recorder. The algorithm employs a Probability Density Function (PDF) and Cumulative Distribution Function (CDF) to analyze the distribution diagram of the images. These two functions are calculated using an image obtained by sampling at a certain pixel interval. The images were subjected to different levels of stretching, and experiments were done on the images to extract their characteristics. The results show that the proposed algorithm provides less deterioration than conventional algorithms. Moreover, contrast is enhanced according to the characteristics of the image. The algorithm could provide better performance than existing algorithms in applications for detecting search regions for license plates.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.2
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pp.189-194
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2020
This paper analyzes the gradient descent method, which is the one most used for learning neural networks. Learning means updating a parameter so the loss function is at its minimum. The loss function quantifies the difference between actual and predicted values. The gradient descent method uses the slope of the loss function to update the parameter to minimize error, and is currently used in libraries that provide the best deep learning algorithms. However, these algorithms are provided in the form of a black box, making it difficult to identify the advantages and disadvantages of various gradient descent methods. This paper analyzes the characteristics of the stochastic gradient descent method, the momentum method, the AdaGrad method, and the Adadelta method, which are currently used gradient descent methods. The experimental data used a modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) data set that is widely used to verify neural networks. The hidden layer consists of two layers: the first with 500 neurons, and the second with 300. The activation function of the output layer is the softmax function, and the rectified linear unit function is used for the remaining input and hidden layers. The loss function uses cross-entropy error.
There are many factors that influence the image quality of CMOS camera images, among which the image exposure time is an important factor. If the image exposure time is long, the entire image on the screen becomes brighter. If the exposure time is shorter, the entire image becomes darker. When photographing a still image, real time is not required because the automatic exposure system is given sufficient time to obtain an appropriate exposure time. However, if the surroundings and environment change rapidly like the black box of a driving car, the exposure time should be applied in response to real time. To this end, a robust automatic exposure system for real-time performance and ambient light environment is required. An automatic exposure system that has real-time capability and is robust against the ambient light environment is required. we designed a real-time control sysem capable of parallel operation processing through the design of an embedded system using zynq's logic and ARM core, and developed a real-time CMOS automatic exposure system that is robust to noise and converges to a desired target value within 66 ms through PID control.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.6
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pp.1245-1255
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2009
Recently, to analyze the cause of the railway accident objectively and quickly and prevent the accident, many countries are legislating for the installation of the black box what we call an event recorder, which records information about the operation of railway vehicle. Thus, the study of the event recorder has been in progress. Moreover, the analysis software that can analyze and express the stored data in the event recorder is required for the correct decision on the accident. Therefore, in this paper, we presented a design of analysis software which analyzes the data, plays the audio and video in the event recorder system. This software can quickly and accurately identify the cause of the accident and recognize the driving patterns and habits of the driver according to the operating section. In addition, by analyzing the audio and video data simultaneously in the previous accident, we expect that it is possible to prevent accidents in advance.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.3
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pp.515-530
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2013
The results of investigations into marine incidents have become an important basis in determining not only possible causes, but also the extent of negligence between the perpetrator and victim. However, marine incidents occur under special circumstances i.e. the marine environment, and this leads to difficulties in identifying causes due to problems in scene preservation, reenactment and acquisition of witnesses. Given the aforementioned characteristic of marine incidents, the International Convention for the Safety of Life at Sea (SOLAS) has adopted mandatory regulations on the carriage of Voyage Data Recorders (VDRs) and Automatic Identification Systems (AIS) for ships of a certain gross tonnage and upwards, so as to reflect recent developments in radio communication and marine technology. Adopted to provide an international standard for investigations and to promote cooperation, the Code of the International Standards and Recommended Practices for a Safety Investigation into a Marine Casualty or Marine Incident (Casualty Investigation Code) recommends member states to build capacity for analysis of VDR data. Against this backdrop, this paper presents methods for efficient investigations into the causes behind marine incidents based on data analysis of VDR, which serves as the black box of ships, as well as digital forensic techniques.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.6
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pp.1306-1311
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2013
Driver for safety always check the status of their vehicle, and it is essential to understand. When driver know vehicle driving status, there is know vehicle driving status to use vehicle realtime control data by OBD-II of vehicle network and connected OBD-II connector. But, connector to receive OBD-II data differ each communication connection method to connect smart device.(such as smartphone, blackbox, EDR) if vehicle driver change another smart device from smart device(such as android -> iphone, iphone -> android), vehicle driver exist the inconvenience that purchase new OBD-II connector. in this paper, As make up for the fault, there is to implement one OBD-II connector that integrate Bluetooth, Wifi, WCDMA module. as result, anything smart device was notified realtime vehicle control data through implemented one OBD-II connector in this paper
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.4
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pp.201-208
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2015
This paper proposes a method for detecting the direction indicator shown in the road surface efficiently from the black box system installed on the vehicle. In the proposed method, the direction indicators are detected by inverse perspective mapping(IPM) and bag of visual features(BOF)-based NN classifier. In order to apply the proposed method to real-time environments, the candidated regions of direction indicator in an image only performs IPM, and BOF-based NN is used for the classification of feature information from direction indicators. The results of applying the proposed method to the road surface direction indicators detection and recognition, the detection accuracy was presented at least about 89%, and the method presents a relatively high detection rate in the various road conditions. Thus it can be seen that the proposed method is applied to safe driving support systems available.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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