Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.6
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pp.12-18
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2010
Automatic Target Detection (ATD) systems that use forward-looking infrared (FLIR) consists of three stages. preprocessing, detection, and clutter rejection. All potential targets are extracted in preprocessing and detection stages. But, this results in a high false alarm rates. To reduce false alarm rates of ATD system, true targets are extracted in the clutter rejection stage. This paper focuses on clutter rejection stage. This paper presents a new clutter rejection technique using PCA features and stochastic features of clutters and targets. PCA features are obtained from Euclidian distances using which potential targets are projected to reduced eigenspace selected from target eigenvectors. CV is used for calculating stochastic features of edges in targets and clutters images. To distinguish between target and clutter, LDA (Linear Discriminant Analysis) is applied. The experimental results show that the proposed algorithm accurately classify clutters with a low false rate compared to PCA method or CV method
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.39
no.3
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pp.433-441
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2022
The purpose of this study is to investigate the relationship between media engagement, media empathy, and media value of MCN sports broadcasting. To achieve this purpose, a survey was conducted on 324 MCN sports broadcast viewers. Exploratory factor analysis was performed to confirm validity, and Cronbach's α test was performed to investigate reliability. In addition, correlation analysis was performed to verify discriminant validity, and linear regression analysis was performed to verify the research hypothesis, and the following conclusions were drawn. Media engagement had a positive effect on media value. Media engagement had a positive effect on media empathy. Media empathy has a positive effect on media value.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.431-437
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2004
This paper propose a facial recognition method based on an ubiquitous computing that is one of next generation intelligence technology fields. The facial images are acquired by a mobile device so-called cellular phone camera. We consider a mobile security using facial feature extraction and recognition process. Facial recognition is performed by the PCA and fuzzy LDA algorithm. Applying the discrete wavelet based on multi-resolution analysis, we compress the image data for mobile system environment. Euclidean metric is applied to measure the similarity among acquired features and then obtain the recognition rate. Finally we use the mobile equipment to show the efficiency of method. From various experiments, we find that our proposed method shows better results, even though the resolution of mobile camera is lower than conventional camera.
To understand the performance of the electrochemical device, the analysis of the mechanism of ionic conduction is important. However, due to the ionic interaction in the electrolyte and the complexity of the electrolyte structure, a clear analysis method of the ion conduction mechanism has not been proposed. Instead, a variety of mathematical models have been devised to explain the mechanism of ion conduction, and this review introduces the Arrhenius and Vogel-Tammann-Fulcher (VTF) model. In general, the above two mathematical models are used to describe the temperature dependence of the transport properties of electrolytes such as ionic conductivity, diffusion coefficient, and viscosity, and a suitable model can be determined through the linearity of the graph consisting of the logarithm of the moving property and the reciprocal of the temperature. Currently, many electrolyte studies are evaluating the suitability of the above two models for electrolytes by varying the composition and temperature range, and the ion conduction mechanism analysis and activation energy calculation are in progress. However, since there are no models that can accurately describe the transport properties of electrolytes, new models and improvement of existing models are needed.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.15
no.3
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pp.167-178
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2010
To diagnose a stator winding fault caused by a short-circuited turn in a permanent magnet synchronous motor (PMSM), an on-line based fault detecting scheme during motor operation is presented. The proposed scheme is based on monitoring the second-order harmonic components in q-axis current obtained through the harmonic analysis and a winding fault is detected by comparing these components with those in normal conditions. The linear interpolation method is employed to determine harmonic data in arbitrary normal operating conditions. To verify the effectiveness of the proposed fault detecting scheme, a test motor to allow inter-turn short in the stator winding has been built. The entire control system including harmonic analysis algorithm and fault detecting algorithm is implemented using DSP TMS320F28335. The proposed scheme does not require any additional hardware and can effectively detect a fault during motor operation so long as the steady-state condition is satisfied.
Elemental analysis of 40 glass samples from the Northern Tomb and the Southern Tomb of Hwangnam-daech'ong No. 98 was performed. Fourteen compositions of each sample were analyzed quantitatively by SEM-EDS and glass samples were classified by multivariate analysis such as PCA. All of 40 samples were confirmed to be Na2O-CaO-SiO2 system with about 20% of Na2O. Samples were classified into two groups by doing PCA on concentrations of 5 major elements(SiO2, Al2O3, Na2O, CaO and K2O). Samples included in group I showed the concentration of Al2O3 is about 9.7% and that of CaO, about 2.2%. In group II, concentration of Al2O3 is about 3.2% and that of CaO, about 4.9%. Especially yellow grains embedded in sample No. 12 were shown to be PbSnO3 by micro XRD, which was the first coloring material ever found in Korea. Lead isotope ratios of samples No. 12 and No. 17 which contained lead were measured by TIMS. The origin of lead was traced by means of multivariate analysis such as SLDA. The result showed that lead from southern China and southern Korea had been used for making glass.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.161-165
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2014
In this paper, we proposed the fuzzy prototype pattern classifier. In the proposed classifier, each prototype is defined to describe the related sub-space and the weight value is assigned to the prototype. The weight value assigned to the prototype leads to the change of the boundary surface. In order to define the prototypes, we use Fuzzy C-Means Clustering which is the one of fuzzy clustering methods. In order to optimize the weight values assigned to the prototypes, we use the Differential Evolutionary Algorithm. We use Linear Discriminant Analysis to estimate the coefficients of the polynomial which is the structure of the consequent part of a fuzzy rule. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.2
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pp.7-14
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2002
This paper proposes a camera motion estimation technique using special relations of motion vectors of geometrically symmetrical triple points of two consecutive views of single camera. The proposed technique uses camera-induced motion vectors and their relations other than feature points and epioplar constraints. As contrast to the time consuming iterations or numerical methods in the calculation of E-matrix or F-matrix induced by epipolar constraints, the proposed technique calculates camera motion parameters such as panning, tilting, rolling, and zooming at once by applying the proposed linear equation sets to the motion vectors. And by devised background discriminants, it effectively reflects only the background region into the calculation of motion parameters, thus making the calculation more accurate and fast enough to accommodate MPEG-4 requirements. Experimental results on various types of sequences show the validity and the broad applicability of the proposed technique.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.1
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pp.6-17
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2013
Recently, the color of vehicle license plate has been changed from green to white. Thus the vehicle plate recognition system used for parking management systems, speed and signal violation detection systems should be robust to the both colors. This paper presents a vehicle license plate recognition system, which works on both of green and white plate at the same time. In the proposed system, the image of license plate is taken from a captured vehicle image by using morphological information. In the next, each character region in the license plate image is extracted based on the vertical and horizontal projection of plate image and the relative position of individual characters. Finally, for the recognition process of extracted characters, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis) are sequentially utilized. In the experiment, vehicle license plates of both green background and white background captured under irregular illumination conditions have been tested, and the relatively high extraction and recognition rates are observed.
This paper proposes a scalable face recognition method for unconstrained face databases, and shows a simple experimental result. Existing face recognition research usually has focused on improving the recognition rate in a constrained environment where illumination, face alignment, facial expression, and background is controlled. Therefore, it cannot be applied in unconstrained face databases. The proposed system is face feature extraction algorithm for unconstrained face recognition. First of all, we extract the area that represent the important features(landmarks) in the face, like the eyes, nose, and mouth. Each landmark is represented by a high-dimensional LBP(Local Binary Pattern) histogram feature vector. The multi-scale LBP histogram vector corresponding to a single landmark, becomes a low-dimensional face feature vector through the feature reduction process, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis). We use the Rank acquisition method and Precision at k(p@k) performance verification method for verifying the face recognition performance of the low-dimensional face feature by the proposed algorithm. To generate the experimental results of face recognition we used the FERET, LFW and PubFig83 database. The face recognition system using the proposed algorithm showed a better classification performance over the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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