Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.2865-2870
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2015
Recently, due to the hardware computing enhancement such as quantum computers, the amount of information that can be processed in a short period of time is growing exponentially. The cryptography system proposed by Koblitz and Fellows has a problem that it can not be guaranteed that the problem finding perfect dominating set is NP-complete in specific 3-regular graphs because the number of invariant polynomial can not be generated enough. In this paper, we propose an enhanced method to improve the vulnerability in 3-regular graph by generating plenty of invariant polynomials.
In this paper, we propose a novel structure recovery algorithm in the projective space using image feature points. We use normalized image feature coordinates for the numerical stability. To acquire an initial value of the structure and motion, we decompose the scaled measurement matrix using the singular value decomposition. When recovering structure and motion in projective space, we introduce matrix decomposition constraints. In the reconstruction procedure, a nonlinear iterative optimization technique is used. Experimental results showed that the proposed method provides proper accuracy and the error deviation is small.
This study develops a new method for interpreting the yield load from load tests on drilled shaft foundations ended on general soils, which is defined as a point where the maximum curvature on the hyperbolic-approximated load-settlement curve occurs. How ever, the point of maximum curvature is a variable depending on the units and scales of the load and settlement. Therefore, to obtain a unique maximum curvature point, both the load and settlement must be normalized by proper parameters, respectively, and be expressed on the same scaled arses(1:1). Normalization has been processed so that the yield load by the new interpretation is to be close to the average of yield loads interpreted by other methods investigated in this study. The quantitative comparison between the new criterion and other conventitonal methods is presented.
In this paper, we propose a fast liver segmentation method from magnetic resonance(MR) images. Our method efficiently divides a MR image into a set of discrete objects, and boundaries based on the normalized gradient magnitude information. Then, the objects belonging to the liver are detected by using 2D seeded region growing with seed points, which are extracted from the segmented liver region of the slice immediately above or below the current slice. Finally, rolling ball algorithm, and connected component analysis minimizes false positive error near the liver boundaries. Our method was validated by twenty data sets and the results were compared with the manually segmented result. The average volumetric overlap error was 5.2%, and average absolute volumetric measurement error was 1.9%. The average processing time for segmenting one data set was about three seconds. Our method could be used for computer-aided liver diagnosis, which requires a fast and accurate segmentation of liver.
The full-waveform inversion algorithm using normalised seismic wavefields can avoid potential inversion errors due to source estimation required in conventional full-waveform inversion methods. In this paper, we have modified the inversion scheme to install a weighted smoothness constraint for better resolution, and to implement a staged approach using normalised wavefields in order of increasing frequency instead of inverting all frequency components simultaneously. The newly developed scheme is verified by using a simple two-dimensional fault model. One of the most significant improvements is based on introducing weights in model parameters, which can be derived from integrated sensitivities. The model-parameter weighting matrix is effective in selectively relaxing the smoothness constraint and in reducing artefacts in the reconstructed image. Simultaneous multiple-frequency inversion can almost be replicated by multiple single-frequency inversions. In particular, consecutively ordered single-frequency inversion, in which lower frequencies are used first, is useful for computation efficiency.
Recent studies say that informal learning is influential to students as much as formal teaming. Nowadays we can see various informal teaming inside and outside of the country. In 2004, it was the first attempt in Korea that engineer had gone to the elementary school fur activity that included scientific experiment and engineering work with students. National Academy of Engineering of Korea (NAEK) progressed activity with companies and elementary schools for students' making sense of engineer and what they are doing. To do that, NAEK had developed the network that company could support its local school's science education circumstance by engineers' visiting program. In 2004, seventeen companies including both large and small ones took part in the program called' Korea Junior Engineering Achievement (KJEA)'. In this program, engineers played the role of teacher (we call them company teacher), elementary school teachers played the role of organizing classes as a mediator. Elementary school teachers and company teachers' recognition is very important to make students' activity meaningful. The aim of this study was to give implication for informal science education activity for which engineers visit their local school. We got the result by survey and interview of company teachers and elementary school teachers. This study's result shows that almost company teachers and school teachers were in favor of purpose of this informal science education activity and satisfied with their participation. But some company teachers were not satisfied with worksheets, materials provided and relationship between school and company). Elementary school teachers and company teachers, both of them believed students' program as the key factor of success of informal science education activity. To make informal science education grow, school administrator and teacher need to have a will to utilize the activities more actively.
In this paper, we propose a channel normalization method to improve the performance of CMS (cepstral mean subtraction) which is widely adopted to normalize a channel variation for speech and speaker recognition. CMS which estimates the channel effects by averaging long-term cepstrum has a weak point that the estimated channel is biased by the formants of voiced speech which include a useful speech information. The proposed Formant-broadened Cepstral Mean Subtraction (FBCMS) is based on the facts that the formants can be found easily in log spectrum which is transformed from the cepstrum by fourier transform and the formants correspond to the dominant poles of all-pole model which is usually modeled vocal tract. The FBCMS evaluates only poles to be broadened from the log spectrum without polynomial factorization and makes a formant-broadened cepstrum by broadening the bandwidths of formant poles. We can estimate the channel cepstrum effectively by averaging formant-broadened cepstral coefficients. We performed the experiments to compare FBCMS with CMS, PFCMS using 4 simulated telephone channels. In the experiment of channel estimation, we evaluated the distance cepstrum of real channel from the cepstrum of estimated channel and found that we were able to get the mean cepstrum closer to the channel cepstrum due to an softening the bias of mean cepstrum to speech. In the experiment of text-independent speaker identification, we showed the result that the proposed method was superior than the conventional CMS and comparable to the pole-filtered CMS. Consequently, we showed the proposed method was efficiently able to normalize the channel variation based on the conventional CMS.
Education about invention in elementary schools has thus far be conducted mostly through special activities and talented activities rather than through normal curricula. However, with the implementation of the 2007 amended curricula, invention education was reflected as a normal subject unit in the practical subject (technology and home economics) curricula, thereby laying groundwork for invention education being able to be provided through normal subject classes. Thus, at the time when invention education has been reflected as a normal subject unit, it is meaningful to research the effects of elementary school students' experience in invention education on their invention attitudes. This study sought to research the effects of elementary school students' experience or non-experience in invention education on their invention attitudes, targeting those in regional talent private schools who did not take invention talent classes, those who received invention education, and those who did not receive invention education at all. The conclusion of this study is outlined as follows. First, students' experience in invention education proved to be positive in boosting their invention attitude, and continued invention education experience like with students in regional talent invention schools significantly boosted their invention attitudes. Second, considering that students' actual experience in invention education had positive effects on their invention attitudes, the reflection of invention education in the amended curricula was found to be very desirable in improving elementary students' attitudes about invention. Third, according to gender, male students' invention attitude level was found to be higher than that of female students, suggesting that male students more worked on computers, electronic (smart) devices and machines in daily life, leading them to further develop invention attitudes.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.9
no.1
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pp.63-73
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1991
The data type of the echo sounding for the contouring of coastal chart is continuous profiles, and there are no data between the profiles. In this study, at first, the depths of the regular grid along the sounding line were interpolated by linear equation. After that the depths of the regular grid located between the profiles were interpolated by kriging. The semivariogram contributes to the weight of interpolation. After comparison with the conventional Moving Average and Kriging, it turns out that this algorithm shows merits in the field of the accuracy and computing time.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.243-247
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2016
Driving Event Data such as the rapid acceleration, the rapid deceleration, the sudden braking, and the sudden departure, and over speeding provide important information to predict or analyze the driving habits and accident risk of a driver. Most of the data that represent the driver's driving habits generally fit to the parametric distribution, whereas extreme parts of the data to estimate the accident risk of a driver may not. This paper presents an empirical distribution that is divided into two regions, one is from the normal distribution, and the other is from the general pareto distribution for the driving habits of a driver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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