KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.3
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pp.111-116
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2013
With technology scaling, soft error rate has greatly increased in embedded systems. Due to high performance and low power consumption, VLIW (Very Long Instruction Word) architectures have been widely used in embedded systems and thus many researches have been studied to improve the reliability of a system by duplicating instructions in VLIW architectures. However, existing studies have ignored the feature, called VLES (Variable Length Execution Set), which is adopted in most modern VLIW architectures to reduce code size. In this paper, we propose how to support instruction duplication in VLIW architecture with VLES. Our experimental results demonstrate that a VLIW architecture with VLES shows 64% code size decrement on average at the cost of about 4% additional cell area as compared to the case of a VLIW architecture without VLES when instruction duplication is applied to both architectures. Also, it is shown that the case with VLES does not cause extra execution time compared to the case without VLES.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.1
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pp.69-75
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2024
This study focuses on enhancing the understanding of the form and characteristics of traditional towers, or 'pagodas,' by utilizing WebXR technology to enable users to explore 3D models and experience them in virtual reality on the web. Traditional towers in Korea pose challenges for direct on-site verification due to their size, making it difficult to examine the structure and features of each level. To address these issues, this research aims to provide users with a WebXR service that allows them to remotely explore and analyze towers without geographical or temporal constraints. The research methodology involves utilizing WebAR to offer a web-based service where users can directly view the original form of the tower's 3D model using smart devices both online and on-site. However, outdoor conditions may affect performance, and to address this, a tower-outline detection and matching technique was employed. Consequently, we propose a remote support service for traditional towers, allowing users to remotely access information and features of various towers nationwide on the web. Meanwhile, on-site visits can involve experiencing augmented reality representations of towers using smart devices.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.9A
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pp.656-663
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2009
In 3GPP LTE system downlink, PSS (primary synchronization signal) and SSS (secondary synchronization signal) sequences are used for initial cell search and synchronization. UE (user equipment) detects slot timing, frequency offset, and cell ID by using PSS. After that it should detect frame timing, cell group ID, and CP length by using SSS. But in 3GPP LTE, there are two kinds of CP length, so we should operate FFT twice. In this paper, to minimize SSS detection complexity in cell searcher, we propose a CP length pre-decision algorithm that reduces the arithmetical complexity by half at most, with negligible performance degradation.
License plate recognition camera is dedicated device designed for acquiring images of the target vehicle for recognizing letters and numbers in a license plate. Mostly, it is used as a part of the system combined with server and image analysis module rather than as a single use. However, building a system for vehicle license plate recognition is costly because it is required to construct a facility with a server providing the management and analysis of the captured images and an image analysis module providing the extraction of numbers and characters and recognition of the vehicle's plate. In this study, we would like to develop an embedded type convergent camera (Edge Base) which can expand the function of the camera to not only the license plate recognition but also the security CCTV function together and to perform two functions within the camera. This embedded type convergence camera equipped with a high resolution 4K IP camera for clear image acquisition and fast data transmission extracted license plate area by applying YOLO, a deep learning software for multi object recognition based on open source neural network algorithm and detected number and characters of the plate and verified the detection accuracy and recognition accuracy and confirmed that this camera can perform CCTV security function and vehicle number plate recognition function successfully.
A Computer-Aided Diagnosis system has been examined to reduce the effort of radiologist. In this paper, we propose the algorithm using Support Vector Machine(SVM) classifier to discriminate whether microcalcifications are malignant or benign tumors. The proposed method to detect microcalcifications is composed of two detection steps each of which uses SVM classifier. The coarse detection step finds out pixels considered high contrasts comparing with neighboring pixels. Then, Region of Interest(ROI) is generated based on microcalcification characteristics. The fine detection step determines whether the found ROIs are microcalcifications or not by merging potential regions using obtained ROIs and SVM classifier. The proposed method is specified on Korean mammogram database. The experimental result of the proposed algorithm presents robustness in detecting microcalcifications than the previous method using Artificial Neural Network as classifier even when using small training data.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.3
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pp.45-56
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2004
Java provides support for Web, concurrent programming, safety, portability, and GUI, so there is a steady increase in the number of Java users. Java is based on the object-oriented concepts such as classes, instances, encapsulation, inheritance, and polymorphism. However the JVM(Java Virtual Machine) hides most of the phenomena related to the concepts. This is why most of Java users have much difficulty in learning and using Java. As a solution to the problem, I have developed a tool Alpha that visualizes the phenomena occurred in the JVM from the standpoint of the concepts and will describe the design and features of the tool in this paper. For practicality and extendability Alpha has an MVC(Model-View-Controller) architecture and visualizes the phenomena such as object instantiations, method invocations, field accesses, cross-references among objects, and execution flows of threads in the various ways according to the levels and purposes of the users.
This paper presents the extraction of a feature by motion vector for efficient content-based retrieval for digital video. in this paper, divided by general size block for the current frame by video, using BMA(block matching algorithm) for an estimate by block move based on a time frame. but in case BMA appeared on a different pattern fact of motion in the vector obtain for the BMA. solve in this a problem to application for full search method this method is detected by of on many calculations. I propose an alternative plan in this paper Limit the search region to $\pm$15 and search is a limit integer pixel. a result, in this paper is make an estimate motion vector in more accurately using motion vector in adjoin in blocks. however, refer to the block vector because occurrence synchronism. Such addition information is get hold burden receive to transmit therefore, forecasted that motion feature each block and consider for problems for establish search region. in this paper Algorithm based to an examination Motion Estimation method by for motion Compensation is proposed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.1003-1006
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2009
Recently, Ubiquitous computing technology is increasing necessity for object recognition and a location tracking technology to meet various applications. The location tracking technology is the fundamental to the Context-Aware of users in Ubiquitous environment and its efficiency has to be improved using IEEE 802.15.4 ZigBee used in current infra such as ubiquitous sensor network. But because the IEEE 802.15.4 ZigBee protocol has limitation to apply location tracking technology such as ToA and TDoA, Zone-based Location Tracking technology using RSSI is needed. In this paper suggests RSSI-based 802.15.4 ZigBee local positioning protocol to support a positioning tracking service in Ubiqutous environment. And Zone-based location tracking system is designed for actual the indoor location tracking service.
A maritime object detection system is an intelligent assistance system to maritime autonomous surface ship(MASS). It detects automatically floating debris, which has a clash risk with objects in the surrounding water and used to be checked by a captain with a naked eye, at a similar level of accuracy to the human check method. It is used to detect objects around a ship. In the past, they were detected with information gathered from radars or sonar devices. With the development of artificial intelligence technology, intelligent CCTV installed in a ship are used to detect various types of floating debris on the course of sailing. If the speed of processing video data slows down due to the various requirements and complexity of MASS, however, there is no guarantee for safety as well as smooth service support. Trying to solve this issue, this study conducted research on the minimization of computation volumes for video data and the increased speed of data processing to detect maritime objects. Unlike previous studies that used the Hough transform algorithm to find the horizon and secure the areas of interest for the concerned objects, the present study proposed a new method of optimizing a binarization algorithm and finding areas whose locations were similar to actual objects in order to improve the speed. A maritime object detection system was materialized based on deep learning CNN to demonstrate the usefulness of the proposed method and assess the performance of the algorithm. The proposed algorithm performed at a speed that was 4 times faster than the old method while keeping the detection accuracy of the old method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.11
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pp.31-39
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2010
In some image processing system or the users who want to see a specific region of image simply, if a part of the image has higher quality than other regions, it would be a nice service. Specifically in mobile environments, preferential service was needed, as the screen size is small. So, JPEG2000 supplies this function. But this doesn't support the process to extract specific regions or service and does the functions to add some techniques. It is called by ROI(Region-of-Interest). In this paper, we use images including human faces, which are processed most preferentially and compressed with high quality. Before an image is served to the users, it is compressed and saved. Here, the face parts are compressed with higher quality than the background which are relatively with lower quality. This technique can offer better service with preferential transferring of the faces, too. Besides, whole regions of the image are compressed with same quality and after searching the faces, they can be preferentially transferred. In this paper, we use a face extraction approach based on neural network and the preferential processing with EBCOT of JPEG2000. For experimentation, we use images having several human faces and evaluate objectively and subjectively, and proved that this approach is a nice one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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