One of the most fundamental functions required for an intelligent agent is to estimate its current position based upon uncertain sensor data. In this paper, we explain the implementation of a robot localization system using Particle filters, which are the most effective one of the probabilistic localization methods, and then present the result of experiments for evaluating the performance of our system. Through conducting experiments to compare the effect of the noise-free model with that of the noisy state transition model considering inherent errors of robot actions, we show that it can help improve the performance of the Particle filter localization to apply a state transition model closely approximating the uncertainty of real robot actions.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.43-49
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1998
This paper describes a phase-shift pulse-width modulation and pulse-frequency modulation seriesresonant high-frequency inverter using IGBT for the power control of high-frequency inductionheating using fuzzy, which is practically applied for 2 0- 5~0 0~~ ~in 1d uction-heating and meltingpov~er supply in industrial fields. The adaptive frequency tracking based phase-shifting PWMregillation scheme is presented in order to minimize switching losses. The trially-producedbreadboards using IGBT are succesfully demostrated and discussed.discussed.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.3
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pp.277-283
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2016
In this paper, a system of self-interference signal cancelation for in-band full duplex has been implemented and tested in RF/analog region. The system performance has been evaluated with NI5791 platform and NI Flex RIO. Due to the low power level of the NI5791, the RF signal is amplified by SKYWORKS SE2565T power amplifier. A circulator is used to feed the antenna both the transmitter and receiver. The RF FIR filter is designed by twelve delay taps in two different groups, and the interval between each delay tap is designed to have 100 ps. The amplified signal is distributed to antenna and the FIR filter by use of a 10 dB directional coupler. The tap coefficients of the RF FIR filter are tuned to estimate the self-interference signal coming from antenna reflection and the leakage of the circulator, and the self-interference signal is subtracted. The system is test with 802.11a/g 20 MHz OFMD at 2.56 GHz, and the output power of the amplifier of 0 dBm. The self-interference signal is canceled out by 53 dB.
본 연구에서는 기업 부패를 인과론적인 시각에서 벗어나, 총체적이고 시스템적인 관점에서 고찰하였다. 특히 기업 부패가 기업 환경 전반에 시스템적으로 만연하여 제도화되어가는 과정을 시스템다이내믹스를 통해서 탐구하였다. 기업 부패 과정에 대한 시스템다이내믹스 모형은 주인과 대리인의 양자관계에서 나타날 수 있는 부패 전이와 통제의 복합적 역학관계를 중심으로 구성되었고, 확산 과정을 설명하기 위해서 퍼컬레이션 규칙을 도입하였다. 그리고 양자관계에 의한 시스템다이내믹스 모형을 격자구조로 확장하여 퍼컬레이션 과정을 모형화하였다. 본 연구모형의 시뮬레이션 결과를 통하여 첫째, 시스템적으로 만연되어 있는 부패의 형성 및 발전과정을 다이내믹스로 나타내고, 둘째, 이러한 부패 과정의 다이내믹스를 통해서 기업 부패 과정을 4가지 구조적 유형으로 설명하며, 셋째, 부패는 제도화를 통해서 다시 미인식의 영역으로 순환하게 되면서 사회전반적인 불신으로 정착하게 됨을 설명함으로써, 기업 부패 과정에 대한 이론적 함의뿐만 아니라 정책적인 시사점을 도출하였다.
Kim, Sang-Kuk;Shin, Hwa-Jong;Kim, Se-Young;Shin, Dong-Kyoo;Shin, Dong-Il
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.677-680
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2000
웹이 등장하면서 지금까지 인터넷 상에서 텍스트와 이미지를 이용하여 정보를 표현하고 전달하는 방법이 가장 많이 사용되어왔다. 그러나 웹 관련 기술의 비약적인 발달과 네트워크 속도의 증가 및 인터넷의 급속한 보급으로 단순한 텍스트와 이미지 중심의 HTML 문서를 이용한 정보의 전달이 아닌 멀티미디어 데이터를 이용한 정보의 표현과 전달이 점차 증대되고 있다. 이에 따라 멀티미디어 데이터를 전송하기 위한 스트리밍 프로토콜도 등장하였다. 최근에는 컴퓨터의 성능 증가 및 네트워크 속도의 증가(초고속 통신 서비스의 보급)에 의해 멀티미디어 데이터의 전송이 가능하게됨으로써 기존의 공중파나 CATV 방송국의 형태 지니고 인터넷 상에서 실시간 생방송 서비스와 VOD(Video On Demand) 서비스를 제공하는 인터넷 방송국이 급속하게 생겨나고 있다.[11] 인터넷 방송은 동영상과 오디오의 실시간 전달을 가능하게 하는 멀티미디어 스트리밍 기술과 멀티미디어를 실시간으로 전송할 수 있는 실시간 전송 프로토콜을 기반으로 발전하고 있다. 인터넷 상에서 멀티미디어 스트리밍 서비스를 하는 대부분의 인터넷 방송은 스트리밍 서버로서 RealNetworks사의 RealSystem과 Microsoft사의 WMT(Windows Media Technologies)를 사용하고 있다. 본 논문은 Real Server와 WMT의 비교 분석을 통해 실시간 전송 프로토콜을 지원하고, 멀티미디어 스트리밍 기술을 지원하는 자바를 기반으로 한 분산 서버 구조의 스트리밍 서버, 서버간의 부하를 제어하는 미들웨어, 멀티미디어 스트림을 재생할 수 있는 클라이언트를 설계하고 구현한다. 방법에 대해서 자세히 살펴보고 실제 SQL Server 7.0 환경에서 구축된 공간 엔진 및 OLE DB 제공자 컴포넌트의 구현 예에 대하여 살펴볼 것이다. 혈액내방사선 조사량이 안전용량 범위(200rad)에 속하며 48시간 후 체내잔류량은 서양인과 큰 차이가 없었다.비출현의 소견을 보이는 악성종양 환자의 골 신티그람 53개중 44개 (83.0%)에서 척추 및 늑골에 미만성, 또는 다발성 침습이 관찰되었다. 또 골전이 부위를 두개골, 척추, 견대부, 늑골, 골반, 사지의 근위부 장골의 6개 부위로 나누어 분석할 경우 49개(92.5%)에서 3부위 이상에 전이가 발견되었고, 35개(66.0%)에서 4부위 이상에 전이가 발견되었으며, 5부위 이상, 6개 부위에 모두 전이가 발견된 것은 각각 20개 (37 7%), 11개(20.8%)이었다. 이상의 성적으로 보아 악성종양 환자의 골 신피그라피에서 신장 영상의 비출현은 종양의 광범위한 골전이를 간접적으로 시사하는 소견으로 생각된다. 여러 악성종양중 전립선암에서 신장 영상 비출현의 빈도가 가장 높았으며, 특히 위암에서 골전이 및 신장 영상 비출현의 빈도가 높음은 주목할 만한 것이라 하겠다.출한 결과 인,규소 증가와 자가영양성 미소플랑크톤(ANP)증가에 미치는 요인이 해안과 외해에서 동일하게 가장 큰 설명력을 보였다. N:P 비도 해안에서 36.4, 외해에서 32.6을 보이고 있어 인이 상당히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 조사해역은 인이 식물플랑크톤 성장에 중요한 제한요인으로 작용하고 있다고 판단된다.의 회전. 전위력의 강도, 적용시점, 그리고 키, 체중등의 신체적 요인 등이 있으나 능숙한 기계사
In autonomous driving systems, the ability to classify pedestrians in images captured by cameras is very important for pedestrian safety. In the past, after extracting features of pedestrians with HOG(Histogram of Oriented Gradients) or SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), people classified them using SVM(Support Vector Machine). However, extracting pedestrian characteristics in such a handcrafted manner has many limitations. Therefore, this paper proposes a method to classify pedestrians reliably and effectively using CNN's(Convolutional Neural Network) deep features and transfer learning. We have experimented with both the fixed feature extractor and the fine-tuning methods, which are two representative transfer learning techniques. Particularly, in the fine-tuning method, we have added a new scheme, called M-Fine(Modified Fine-tuning), which divideslayers into transferred parts and non-transferred parts in three different sizes, and adjusts weights only for layers belonging to non-transferred parts. Experiments on INRIA Person data set with five CNN models(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, and MobileNet) showed that CNN's deep features perform better than handcrafted features such as HOG and SIFT, and that the accuracy of Xception (threshold = 0.5) isthe highest at 99.61%. MobileNet, which achieved similar performance to Xception and learned 80% fewer parameters, was the best in terms of efficiency. Among the three transfer learning schemes tested above, the performance of the fine-tuning method was the best. The performance of the M-Fine method was comparable to or slightly lower than that of the fine-tuningmethod, but higher than that of the fixed feature extractor method.
Recently, research to classify human activity using imagery has been actively conducted for the purpose of crime prevention and facility safety in public places and facilities. In order to improve the performance of human activity classification, most studies have applied deep learning based-transfer learning. However, despite the increase in the number of backbone network models that are the basis of deep learning as well as the diversification of architectures, research on finding a backbone network model suitable for the purpose of operation is insufficient due to the atmosphere of using a certain model. Thus, this study applies the transfer learning into recently developed deep learning backborn network models to build an intelligent system that classifies human activity using imagery. For this, 12 types of active and high-contact human activities based on sports, not basic human behaviors, were determined and 7,200 images were collected. After 20 epochs of transfer learning were equally applied to five backbone network models, we quantitatively analyzed them to find the best backbone network model for human activity classification in terms of learning process and resultant performance. As a result, XceptionNet model demonstrated 0.99 and 0.91 in training and validation accuracy, 0.96 and 0.91 in Top 2 accuracy and average precision, 1,566 sec in train process time and 260.4MB in model memory size. It was confirmed that the performance of XceptionNet was higher than that of other models.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.271-273
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2003
차세대 인터넷의 기반이 되고 있는 IPv6가 소개된 이후 IPv4 인터넷 세계에서 IPv6 네트워킹이 가능하게 되었다. 현재 IPv6 도입을 위한 시험망이 세계 각국에서 구축되고 있으며, 이러한 IPv6망을 인터넷 망에 연결하기 위한 IPv6로의 전이에 대한 연구가 활발하게 추진되고 있다. 성공적으로 IPv6 로 전환하기 위해 무엇보다 필요한 것이 기존에 동작되고 있는 IPv4 에서 IPv6 로의 자연스러운 이전을 지원해 주는 IPv6 전환 메커니즘이다. 본 논문에서는 이러한 IPv6 로의 전이 단계에서의 전환기법들 중 NATPT를 기반으로 한 양 방향 프로토콜 전환기법의 연구 및 실제 구축을 통한 NATPT의 기능에 대한 연구를 수행하였다.
Kim, Ji-Hoon;Hong, Jong-In;Byun, Do-Young;Ko, Han-Seo
한국전산유체공학회:학술대회논문집
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2008.03b
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pp.671-674
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2008
We investigate the slippage effect in a micro-channel depending on the surface characteristics; hydrophilic, hydrophobic, and super-hydrophobic wettabilities. The micro-scale grooves are fabricated on the vertical wall to make the super-hydrophobic surfaces, which enable us visualize the flow fields near walls and directly measure the slip length. Velocity profiles are measured using micro-particle image velocimetry (Micro-PIV) and compared those in the hydrophilic glass, hydrophobic PDMS, and super-hydrophobic PDMS micro-channels. To directly measure the velocity in the super-hydrophobic micro-channel, the transverse groove structures are fabricated on the vertical wall in the micro-channel. The velocity profile near the wall shows larger slip length and, if the groove structure is high and wide, the liquid meniscus forms curves into the valley so that the wavy flow is created after the grooves.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.103-106
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1998
본 논문에서는 전이중(full duplex)으로 동작하는 멀티미디어 PC의 음성 명령어 인식기의 성능 향상을 위한 적응 음향 반향 제거기를 구현하였다. 최근 들어 일고 있는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 쉽고 친밀하게 하려는 노력은 음성으로 제어하는 컴퓨터의 탄생을 예고하고 있다. 이러한 시스템을 전이중 모드에서 사용할 경우 음향 반향은 피할 수 없는 현상이다. 본 논문에서는 이러한 음향 반향을 제거하기 위해서 서브밴드 적응 필터 구조를 이용하여 실시간 처리가 가능한 음향 반향 제거기를 설계하였다. 또한, 동시통화시 음성의 왜곡을 줄이는 스위칭 구조를 사용하였다. 동시통화의 검출은 상호상관도를 이용하여 구현하였다. 이렇게 구현된 반향제거기를 음향 입출력 루틴과 음성 인식기와 결합하여 Windows 95상에서 실시간으로 동작하는 음성 명령어 인식 소프트웨어를 완성하였다. 모의 실험 및 실시간 실험을 통하여 반향 제거기의 성능을 검증하였고, 음성인식 실험을 수행하여 반향 제거기가 인식율 향상에 기여함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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