Seo, Kyung-Seok;Lee, Ryong;Jang, Yong-Hee;Kwon, Yong-Jin
Spatial Information Research
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v.18
no.2
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pp.67-75
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2010
When people are shopping at a large shopping mall, they usually become to go around many stores for looking for better products and comparing them. In this paper, we design and implement a purchasing activity support system based on an Ambient Service Model that provides relevant stores information on map interface hierarchically through user contexts based search, to support such user's purchasing activities with the help of relevant information. In this system, users can search for relevant stores information through the system by Ambient Query which is created by their location and stores information with a mobile device. Then, users obtain relevant stores information provided in the form of hierarchy of keywords as a highly condensed summary and easily figure out the locations of the stores on a map interface. Moreover, users search additional other kinds of relevant stores information over the hierarchy of keywords. Eventually, users can obtain relevant stores information intuitively and conveniently without complex search processes. We implemented this system by integrating the subordinate technologies such as RFID, map-based, location-based and ontology technology. We also performed experiments on a well-known shopping region (Ilsan Lapesta shopping mall, Goyang-city Gyeonggi-do, Korea). Finally, we also confirmed that users' shopping activities were significantly improved by utility the present system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.6
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pp.70-77
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2008
This paper proposes a new text candidate region detection method that uses genetic algorithm based on information of the segmented regions. In image segmentation, a classification of the pixels at each color channel and a reclassification of the region-unit for reducing inhomogeneous clusters are performed. EWFCM(Entropy-based Weighted C-Means) algorithm to classify the pixels at each color channel is an improved FCM algorithm added with spatial information, and therefore it removes the meaningless regions like noise. A region-based reclassification based on a similarity between each segmented region of the most inhomogeneous cluster and the other clusters reduces the inhomogeneous clusters more efficiently than pixel- and cluster-based reclassifications. And detecting text candidate regions is performed by genetic algorithm based on energy and variance of the directional edge components, the number, and a size of the segmented regions. The region information-based detection method can singles out semantic text candidate regions more accurately than pixel-based detection method and the detection results will be more useful in recognizing the text regions hereafter. Experiments showed the results of the segmentation and the detection. And it confirmed that the proposed method was superior to the existing methods.
It is recognized that RPS(Renewable Portfolio Standard) and FIT(Feed-in Tariff) are two main policy instruments to promote Renewable Electricity(RE). The Korean Government announced in 2008 that RE promotion scheme will be changed to RPS from current FIT system in 2012. But we believe RPS is inferior to FIT for promoting less developed technologies such as photovoltaics or wind power. This is because the achievement of RE promotion in countries adopting RPS is markedly worse than that in European counties or Janpan adopting FIT. If the policy change is inevitable, when considering the lessons from Japan's failure as well as supporting the less developed technologies, it is recommended that either the market should be divided into several technology and scale categories, or more RPS-Credit per kWh should be assigned to the photovoltaic and wind power than instead of letting the all technologies compete in the "open category". It is also recommended that (1) Renewable Energy Promotion Fund(tentative name) based on a part of current energy related tax revenue should be introduced, or (2) cost of supporting the Renewable Electricity should automatically be transferred into the electricity bill of electricity consumers following the German System.
This study aims to analyze movies which contain various stories according to the size of their shots. To achieve this, it is needed to classify dataset according to the shot size, such as extreme close-up shots, close-up shots, medium shots, full shots, and long shots. However, a typical video storytelling is mainly composed of close-up shots, medium shots, full shots, and long shots, it is not an easy task to construct an appropriate dataset for extreme close-up shots. To solve this, we propose an image cropping method based on the region of interest (ROI) detection. In this paper, we use the face detection and saliency detection to estimate the ROI. By cropping the ROI of close-up images, we generate extreme close-up images. The dataset which is enriched by proposed method is utilized to construct a model for classifying shots based on its size. The study can help to analyze the emotional changes of characters in video stories and to predict how the composition of the story changes over time. If AI is used more actively in the future in entertainment fields, it is expected to affect the automatic adjustment and creation of characters, dialogue, and image editing.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.5
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pp.623-629
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2018
Smart Factory is a concept of automatic production system of machines by the fusion of ICT and manufacturing. As a base technology for realizing such a smart factory, there is an increasing interest in a low-power environmentally friendly LED lighting system, and researches on so-called optical ID related application technologies such as communication using a LED and position recognition are actively underway. In this paper, We have proposed a system that can reliably identify logistics location and additional information without being affected by electromagnetic interference such as high voltage, high current, and generator in the plant. Through the basic experiment, we confirmed the applicability of the color ID recognition rate from 98.8% to 93.8% according to the eight color variations in the short distance.
Park, Chang-Hee;Kang, Jin-Suk;Sung, Mee-Young;Park, Jong-Song;Kim, Jang-Hyung
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.1960-1972
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2006
In this thesis, GPS and the electronic mapping were used to realize such a system by recognizing license plate numbers and identifying the location of objects that move at synchronous times with simulated movement in the electronic map. As well, throughout the study, a camera attached to a PDA, one of the mobile devices, automatically recognized and confirmed acquired license plate numbers from the front and back of each cu. Using this mobile technique in a wireless network searches for specific plate numbers and information about the location of the car is transmitted to a remote sewer. The use of such a GPS-based system allows for the measurement of topography and the effective acquisition of a car's location. The information is then transmitted to a central controlling center and stored as text to be reproduced later in the form of diagrams. Getting positional information through GPS and using image-processing with a PDA makes it possible to estimate the correct information of a car's location and to transmit the specific information of the car to a control center simultaneously, so that the center will get information such as type of the cu, possibility of the defects that a car might have, and possibly to offer help with those functions. Such information can establish a mobile system that can recognize and accurately trace the location of cars.
Clustering is a useful technique for grouping data points such that points within a single group/cluster have similar characteristics. Many clustering algorithms have been developed and used in engineering applications including pattern recognition and image processing etc. Recently, it has drawn increasing attention as one of important techniques in data mining. However, clustering algorithms such as K-means and Fuzzy C-means suffer from difficulties. Those are the needs to determine the number of clusters apriori and the clustering results depending on the initial set of clusters which fails to gain desirable results. In this paper, we propose a new clustering algorithm, which solves mentioned problems. In our method we use evolutionary algorithm to solve the local optima problem that clustering converges to an undesirable state starting with an inappropriate set of clusters. We also adopt a new measure that represents how well data are clustered. The measure is determined in terms of both intra-cluster dispersion and inter-cluster separability. Using the measure, in our method the number of clusters is automatically determined as the result of optimization process. And also, we combine heuristic that is problem-specific knowledge with a evolutionary algorithm to speed evolutionary algorithm search. We have experimented our algorithm with several sets of multi-dimensional data and it has been shown that one algorithm outperforms the existing algorithms.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.634-638
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2018
Haze is a factor that degrades the performance of various image processing algorithms, such as those for detection, tracking, and recognition using an electro-optical sensor. For robust operation of an electro-optical sensor-based unmanned system used outdoors, an algorithm capable of effectively removing haze is needed. As a haze removal method using a single electro-optical sensor, the dark channel prior using statistical properties of the electro-optical sensor is most widely known. Previous methods used a square filter in the process of obtaining a transmission using the dark channel prior. When a square filter is used, the effect of removing haze becomes smaller as the size of the filter becomes larger. When the size of the filter becomes excessively small, over-saturation occurs, and color information in the image is lost. Since the size of the filter greatly affects the performance of the algorithm, a relatively large filter is generally used, or a small filter is used so that no over-saturation occurs, depending on the image. In this paper, we propose an improved haze removal method using color image segmentation. The parameters of the color image segmentation are automatically set according to the information complexity of the image, and the over-saturation phenomenon does not occur by estimating the amount of transmission based on the parameters.
Favorable policies for freight vehicles (i.e., trucks), such as exclusive "Truck-ways," have been proposed, and at the same time restricted policies for freight vehicles have been suggested because transportation of goods by truck aggravates traffic congestion and environmental conditions in urban areas. This study discusses the limitations of assessment processes for freight vehicle route management systems which have been carried out from limited perspectives such as physical distribution efficiency and traffic circulation. The objective of this study is to propose an assessment method of truck route management systems in urban areas which includes more varied criteria. This research modified the two existing assessment indices of physical distribution efficiency and traffic circulation. In addition two new assessment indexes are proposed: (i) exposure indices for population directly influenced by nitrous oxide, a representative pollutant, and (ii) a friction index between trips for attending elementary school and freight vehicle trips. It was found that from the perspective of physical distribution efficiency and traffic circulation, the "before" alternative is better than "after". However, from the aspect of traffic safety and environmental impacts the "after" alternative is better than "before". It is expected that the proposed evaluation method in this study would be useful when identifying reasonable policies for truck route management in urban areas.
Recently, there has been much research and many attempts to enhance converged information technology services using new technology such as ubiquitous sensor networks (USN) in medical, environmental, industrial, and logistic areas. There has also been much research and various attempts to apply this new technology to agricultural areas. However, applications to the agricultural areas should be considered differently against the same areas such as medical, environmental, industrial, and logistics. Therefore, this paper suggests that an agricultural cultivating management and traceability system. This system is a unified system that supports the processes sowing seeds through selling agricultural products to consumers. Farmers can be provided with an effective calendar for cultivation and weather information in real time as well as the monitoring of the growth of farm products on the farm in real time using this system. Farmers can also control all equipment installed on the farm directly or remotely and the equipment can be controlled automatically when the measured values such as temperature and humidity deviate from the decent criteria which are set by farmers or this system. Additionally, the reliability for and the better quality of the agricultural products can be improved because farmers can use this unified system to cover all processes from sowing seeds to selling to consumers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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