Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.5
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pp.490-495
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1999
In this paper. a learning method VoD-EBP for neural networks is proposed, which learn patterns by error back
propagation. Based on Voronoi diagram, the method initializes the weights of the neural networks systematically,
wh~ch results in faster learning speed and alleviated local optimum problem. The method also shows better the
reliability of the design of neural network because proper number of hidden nodes are determined from the
analysis of Voronoi diagram. For testing the performance, this paper shows the results of solving the XOR
problem and the parity problem. The results were showed faster learning speed than ordinary error back
propagation algorithm. In solving the problem, local optimum problems have not been observed.
This paper proposes an automatic generation technology of test case based on API in source code for software's quality improvement. The proposed technology is comprised of four processes which are analyzing source code by using the Doxygen open source tool, defining API specification by using analyzed results, creating test design, generating a test case by adapting Pairwise test technology. Analyzing source code by using the Doxygen open source tool is the phase in which API information in source code such as the API name, input parameter and return parameter are extracted. Defined API specification by using analyzed results is the phase where API informations, which is needed to generate test case, are defined as a form of database by SQLite database on the basis of extracted API information. Creating test design is the phase in which the scenario is designed in order to be composed as database by defining threshold of input and return parameters and setting limitations based on the defined API. Generating a test case by adapting Pairwise test technique is the phase where real test cases are created and changed into database by adapting Pairwise technique on the base of test design information. To evaluate the efficiency of proposed technology, the research was conducted by begin compared to specification based test case creation. The result shows wider test coverage which means the more cases were created in the similar duration of time. The reduction of manpower and time for developing products is expected by changing the process of quality improving in software developing from man-powered handwork system into automatic test case generation based on API of source code.
Land suitability assessment(LSA) is a useful method to assess land characteristics according to its physical, locational, and environmental characteristics, and then to classify it into several categories based on its usability and the necessity for conservation. Therefore, the credibility of this assessment result depends on the rationality of assessment method such as computation of suitability values and the criteria of ranking the land grade. This study focused on identifying problems in current LSA method by critically reviewing it, and aimed to suggest a suitable method for the assessment of land suitability. As a alternative method in this study, linear transformation method was used for scoring factors instead of critical values and the weight for each assessment factor. and all values of those factors were added to produce comprehensive suitability values. Those values were ordered and categorizied with suitability level based on the ratio of square measure. After comparing existing LSA method to the suggested alternative method, it is concluded that the alternative method was more suitable to assess the characteristics of lands than existing LSA method. This method was also suitable to represent the characteristics of various assessment factors. Field survey using satellite image clearly revealed the suitability of the alternative method compared to an existing method of land assessment. Furthermore, the alternative method of grading the land suitability improves the problem of using standardiZiation method and gives more flexibility, which makes this method very rational.
This paper proposes a new noise-biased compensation of minimum statistics(MS) method using a nonlinear function and a priori speech absence probability(SAP) for speech enhancement in non-stationary noisy environments. The minimum statistics(MS) method is well known technique for noise power estimation in non-stationary noisy environments. It tends to bias the noise estimate below that of true noise level. The proposed method is combined with an adaptive parameter based on a sigmoid function and a priori speech absence probability (SAP) for biased compensation. Specifically. we apply the adaptive parameter according to the a posteriori SNR. In addition, when the a priori SAP equals unity, the adaptive biased compensation factor separately increases ${\delta}_{max}$ each frequency bin, and vice versa. We evaluate the estimation of noise power capability in highly non-stationary and various noise environments, the improvement in the segmental signal-to-noise ratio (SNR), and the Itakura-Saito Distortion Measure (ISDM) integrated into a spectral subtraction (SS). The results shows that our proposed method is superior to the conventional MS approach.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.1
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pp.45-52
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2015
The interoperability of multi-source data has become more important due to various digital maps, produced from public institutions and enterprises. In this study, the automatic matching algorithm of multi-source building data using hierarchical matching was proposed. At first, we divide digital maps into blocks and perform the primary geometric registration of buildings with the ICP algorithm. Then, corresponding building pairs were determined by evaluating the similarity of overlap area, and the matching threshold value of similarity was automatically derived by the Otsu binary thresholding. After the first matching, we extracted error matching candidates buildings which are similar with threshold value to conduct the secondary ICP matching and to make a matching decision using turning angle function analysis. For the evaluation, the proposed method was applied to representative public digital maps, road name address map and digital topographic map 2.0. As a result, the F measures of matching and non-matching buildings increased by 2% and 17%, respectively. Therefore, the proposed method is efficient for the matching of building polygons from multi-source digital maps.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.6
no.1
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pp.16-24
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2018
In this study, an experiment was conducted to analyze mortar based rheology for 3D printing method application. The tendency of rheological properties due to the change of W/B, binder type, replacement ratio, and super plasticizer which have a great influence on the flow characteristics of concrete was experimentally analyzed. Experiments were carried out by dividing into paste and mortar. In the paste experiment, rheology was analyzed by setting W/B, binder type, replacement ratio, and super plasticizer dosage as main variables. In the mortar experiment, the rheological properties of W/B and sand ratio were analyzed. As a result, as the W/B was increased, the viscosity decreased and the FA ratio to replace FA increased and the viscosity increased. In order to increase the fluidity, substitution of only 5% of SF reduces the shear stress and the viscosity is reduced by about 83%. Mortar rheological evaluation shows that there is a critical section where a large change occurs in the W/B 30 to 40% section. Also, in the same W/B, it is analyzed that there is a critical section where the shear stress increases more than twice in the sand ratio of 50~60%.
Moving object segmentation is an essential technique for various video surveillance applications. The result of moving object segmentation often contains shadow regions caused by the color difference of shadow pixels. Hence, moving object segmentation is usually followed by a shadow elimination process to remove the false detection results. The common assumption adopted in previous works is that, under the illumination variation, the value of chromaticity components are preserved while the value of intensity component is changed. Hence, color transforms which separates luminance component and chromaticity component are usually utilized to remove shadow pixels. In this paper, various color spaces (YCbCr, HSI, normalized rgb, Yxy, Lab, c1c2c3) are examined to find the most appropriate color space for shadow elimination. So far, there have been some research efforts to compare the influence of various color spaces for shadow elimination. However, previous efforts are somewhat insufficient to compare the color distortions under illumination change in diverse color spaces, since they used a specific shadow elimination scheme or different thresholds for different color spaces. In this paper, to relieve the limitations of previous works, (1) the amount of gradients in shadow boundaries drawn to uniform colored regions are examined only for chromaticity components to compare the color distortion under illumination change and (2) the accuracy of background subtraction are analyzed via RoC curves to compare different color spaces without the problem of threshold level selection. Through experiments on real video sequences, YCbCr and normalized rgb color spaces showed good results for shadow elimination among various color spaces used for the experiments.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.1
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pp.27-33
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2020
Recently, visual object detection and tracking has become a vital role in many different applications. It spans various applications like robotics, video surveillance, and intelligent vehicle navigation. Especially, in current situation where the use of UAVs is expanding widely, detection and tracking to soot down illegal UAVs flying over the sky at airports, nuclear power plants and core facilities is becoming a very important task. The remarkable method in object tracking is correlation filter based tracker like KCF (Kernelized Correlation Filter). But it has problems related to target drift in tracking process for long-term tracking. To mitigate the target drift problem in video surveillance application, we propose a tracking method which uses KCF, adaptive thresholding and Kalman filter. In the experiment, the proposed method was verified by using monochrome video sequences which were obtained in the operational environment of UAV.
The objective of this study is to evaluate the snowmelt effects on the hydrological components, especially on the runoff, by using the soil water assessment tool(SWAT) which is a continuous semi-distributed long term rainfall-runoff model. The model was applied to the basin located in the upstream of the Chungju Dam. Some parameters in the snowmelt algorithm were estimated for the Chungju basin in order to reflect the snowmelt effects. The snowmelt effects were assessed by comparing the simulated runoff with the observed runoff data at the outlet of the basin. It was found out that the simulated runoff with considering the snowmelt component matches more satisfactorily to the observed one than without considering snowmelt effect. The simulation results revealed that the snowmelt effects were noticeable on March and April. Similar results were obtained at other two upstream gauging points. The effect of the elevation bands which distribute temperature and precipitation with elevation was analyzed. This study also showed that the snowmelt effect significantly affects the temporal distribution as well as quantity of the hydrological components. The simulated runoff was very sensitive to the change of temperature near the threshold temperature which the snowmelt can occur. However, the reason was not accounted for this paper, Therefore, further analyses related to this feature are needed.
In order to develop a rapid predicting method of the shelf-life of moisture sensitive foods and establish their proper packaging methods, the qualify changes and shelf-life of dired laver as a model food were studied by the computer simulation. A mathematical model of the relationship between the rate constants of chlorophyll a and water activity was established at $10^{\circ}C,\;25^{\circ}C$ and $40^{\circ}C$. Computer simulation to predict water activity and chlorophyll a was developed by considering the simultaneous influence of storage conditions such as water content of products, storage temperature and relative humidity, packaging materials. Simulated quality changes of dried laver was in good agreement with the experiment data. Chlorophyll a and sensory score decreased as the water activity increased. And correlation coefficient between the sensory scores and the contents of chlorophyll a was very high as 0.991. The critical water activity by sensory evaluation was around 0.55. The shelf-life of dried laver packaged with plastic films could be predicted from the above results in various storage conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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