Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.2
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pp.306-316
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2016
In this paper, an NMOS-diode eFuse OTP (One-Time Programmable) memory cell is proposed using a parasitic junction diode formed between a PW (P-Well), a body of an isolated NMOS (N-channel MOSFET) transistor with the small channel width, and an n+ diffusion, a source node, in a DNW (Deep N-Well) instead of an NMOS transistor with the big channel width as a program select device. Blowing of the proposed cell is done through the parasitic junction formed in the NMOS transistor in the program mode. Sensing failures of '0' data are removed because of removed contact voltage drop of a diode since a NMOS transistor is used instead of the junction diode in the read mode. In addition, a problem of being blown for a non-blown eFuse from a read current through the corresponding eFuse OTP cell is solved by limiting the read current to less than $100{\mu}A$ since a voltage is transferred to BL by using an NMOS transistor with the small channel width in the read mode.
In this paper, an architecture of a perpetual smart video device and its energy control model for the internet of things (IoT) are proposed. The smart video device consists of a processor, an image sensor, a video codec, and a network controller. In the proposed energy control model, energy consumed by image sensing, video encoding, and transmission and energy harvested by solar panels are defined as an input and an output of a battery, an energy buffer. Frame rate, quantization parameter, and operating frequency of processor are defined as the energy control parameters, and these parameters control the input and the output energy of the energy buffer, finally control the energy left in the battery. The proposed energy control model is validated by the energy consumption measurement of the smart phone based platform for various combinations of energy control parameters, and can be used for the design of perpetual smart video device.
Automatic Target Recognition (ATR) technology is emerging as a core technology of Future Combat Systems (FCS). Conventional ATR is performed based on IMINT (image information) collected from the SAR sensor, and various image-based deep learning models are used. However, with the development of IT and sensing technology, even though data/information related to ATR is expanding to HUMINT (human information) and SIGINT (signal information), ATR still contains image oriented IMINT data only is being used. In complex and diversified battlefield situations, it is difficult to guarantee high-level ATR accuracy and generalization performance with image data alone. Therefore, we propose a knowledge graph-based ATR method that can utilize image and text data simultaneously in this paper. The main idea of the knowledge graph and deep model-based ATR method is to convert the ATR image and text into graphs according to the characteristics of each data, align it to the knowledge graph, and connect the heterogeneous ATR data through the knowledge graph. In order to convert the ATR image into a graph, an object-tag graph consisting of object tags as nodes is generated from the image by using the pre-trained image object recognition model and the vocabulary of the knowledge graph. On the other hand, the ATR text uses the pre-trained language model, TF-IDF, co-occurrence word graph, and the vocabulary of knowledge graph to generate a word graph composed of nodes with key vocabulary for the ATR. The generated two types of graphs are connected to the knowledge graph using the entity alignment model for improvement of the ATR performance from images and texts. To prove the superiority of the proposed method, 227 documents from web documents and 61,714 RDF triples from dbpedia were collected, and comparison experiments were performed on precision, recall, and f1-score in a perspective of the entity alignment..
Park, Myung-Suk;Kwak, Seong-Ju;An, Jung-Hyun;cho, Jung-Ho;Heo, Ye-Jin
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.986-988
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2022
본 연구는 전기전자기기를 비접촉 ON/OFF제어와 기기의 수명연장을 개선 시키기위해 전기전자기기에 다용도로 활용되는 제어컨트롤러 모듈인 PLC(Programmable Logic Controller)의 입력측에 마이크로컨트롤러와 AI 비젼카메라를 설치하여, 비접촉 ON/OFF 제어에 관한 아이디어 제시하고, 이를 기반으로 구현하였다. 구현 결과 단순 I,O 신호에 의한 제어와는 다르게 이미지 인식을 구체적으로 구분하여 센싱하고, 다양한 인식 구분을 위해 머신러닝 기반으로 AI 비젼카메라를 학습시킨 결과 물체 및 색깔 구분에 따라서 전기전자기기를 제어 할 수 있었으며, 접촉이 아닌 비접촉 ON/OFF 제어가 간단하게 구현되어, 전기전자기기 수명연장도 기대 할 수 있게 되었다..
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.10
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pp.427-436
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2013
In this paper, a method of moving path control of an automatic guided vehicle in an indoor environment through recognition of marker images using vision sensors is presented. The existing AGV moving control system using infrared-ray sensors and landmarks have faced at two critical problems. Since there are many windows in a crematorium, they are going to let in too much sunlight in the main hall which is the moving area of AGVs. Sunlight affects the correct recognition of landmarks due to refraction and/or reflection of sunlight. The second one is that a crematorium has a narrow indoor environment compared to typical industrial fields. Particularly when an AVG changes its direction to enter the designated furnace the information provided by guided sensors cannot be utilized to estimate its location because the rotating space is too narrow to get them. To resolve the occurrences of such circumstances that cannot access sensing data in a WSN environment, a relative distance from marker to an AGV will be used as fingerprinting used for location estimation. Compared to the existing fingerprinting method which uses RSS, our proposed method may result in a higher reliable estimation of location. Our experimental results show that the proposed method proves the correctness and applicability. In addition, our proposed approach will be applied to the AGV system in the crematorium so that it can transport a dead body safely from the loading place to its rightful destination.
Informations of multimedia centering in the images, are combined acoustic and letter, etc. Although the network advances and the capacity of the storage media extends, these huge informations will not be able to accommodate. From meaning which is like this, International standards for the compression and a multiplexing of image, acoustic and voice H261 where admits standard, JPEG, JBIG, MPEG-l, MPEG-2, MPEG-4 and H263, G series etc, are core techniques of multimedia. At initial step of the base technique which creates the base of like this multimedia service time, we developed the real-time MPEG-4 transmission systems to provides real-time MPEG-4 multimedia services. This system means becomes the base technique which hereafter is developed and is applied various system. This system Will be able to apply from a videoconference, a building protection system and a VOD video system to use the Internet. And, They, the image sensing, embedded linux, and MPEG4 software, will become sourceful technique to develop the different system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.97-100
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2015
In this paper, we propose an efficient method of transmitting data according to size using the Zigbee and Wifi in a wireless sensor network. In existing wireless sensor network using Zigbee and Wifi, Zigbee transmits text and Wifi transmits image and video. Existing research methods in this way is caused a problem that the transmission by selecting a transmission method according to data type. In the case of aggregated data, Zigbee is less efficient than Wifi in some case because of limitation of zigbee's transmission rate, even if data type is text. In this paper, we propose a method for selecting a transmission method by considering the size of the data and transfer efficiency not by data type. It was obtained results that appear to be convenient, according to the linkage algorithm structure of the image and sensing data by selecting a transmission method from data size, not the type of the given data.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.1
no.1
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pp.109-117
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1998
To obtain new information using a single remotely sensed image data is limited to extract various information. Recent trends in the remote sensing show that many researchers integrate and analyze many different forms of remotely sensed data, such as optical and radar satellite images, aerial photograph, airborne multispectral scanner data and land spectral scanners. Korean researchers have not been using such a combined dataset yet. This study intended to apply the technique of integration between optical data and radar data(SAR) and to examine the output that had been obtained through the technique of supervised classification using the result of integration. As a result, we found of better enhanced image classification results by using IHS conversion than by using RGB mixed and interband correlation.
Pyroelectric infrared detectors based on La-modified $PbTiO_{3}$ (PLT) thin films have been fabricated by RF magnetron sputtering and rnicrornachining technology. The detectors form $Pb_{l-x}La_{x}Ti_{1-x/4}O_{3}$ (x=0.05) thin film ferroelectric capacitors epitaxially grown by RF magnetron sputtering on Pt/MgO (100) substrate. The sputtered PLT thin film exhibits highly c-axis oriented crystal structure that no poling treatment for sensing applications is required. This is an essential factor to increase the yield for realization of an infrared image sensor. Micromachining technology is used to lower the thermal mass of the detector by giving maximum sensor efficiency. Polymide is coated on top of the sensing elements to support the fragile structure and the backside of the MgO substrate is selectively etched to reduce the heat loss. The sensing element exhibited a very high detectivity D* of $8.5{\times}10^{8}cm{\cdot}\sqrt{Hz}/W$ at room temperature and it is about 100 times higher than the case of micromachining technology is not used. A sensing system that detects the position as well as the existence of a human body is realized using the array sensor.
Park, Jeonghong;Jung, Bang Chul;Kim, Jong Min;Ban, Tae Won
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.8
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pp.1784-1789
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2013
In this paper, parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed to supplement the orthogonal matching pursuit (OMP) which has been widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery. The process of POMP is simple but effective: (1) multiple indexes maximally correlated with the observation vector are chosen at the firest iteration, (2) the conventional OMP process is carried out in parallel for each selected index, (3) the index set which yields the minimum residual is selected for reconstructing the original sparse signal. Empirical simulations show that POMP outperforms than the existing sparse signal recovery algorithms in terms of exact recovery ratio (ERR) for sparse pattern and mean-squared error (MSE) between the estimated signal and the original signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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