Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.2
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pp.182-187
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2006
This paper proposes a method for boundary recognition of named entity using hidden markov model and ontology information of biological named entity. We uses smoothing method using 31 feature information of word and hierarchical information to alleviate sparse data problem in HMM. The GENIA corpus version 2.1 was used to train and to experiment the proposed boundary recognition system. The experimental results show that the proposed system outperform the previous system which did not use ontology information of hierarchical information and smoothing technique. Also the system shows improvement of execution time of boundary recognition.
Korea has maritime jurisdiction over an area 4.5 times larger than the nation's inland area, but negotiations with surrounding nations on the maritime boundary delimitation have still not been completed satisfactorily. In particular, maritime boundary delimitation has become an important issue in terms of maritime security and resource exploration. Considering national interests, the delimitation of the maritime boundary is essential. However, no system to help the decision-makers involved in maritime boundary delimitation has yet been systematically constructed. Therefore, the aim of this study was the development of a system to support such decision-making. In this study, considerations related to maritime boundary delimitation were investigated through expert advice and international precedents. Based on these considerations, data were collected from several organizations, and a spatial database was systematically constructed. Finally, MBDSS (maritime boundary delimitation support system) was developed to support maritime boundary delimitation. This GIS-based system provides visual information about the considerations for the maritime boundary delimitation. Thus, it could help decision-makers to choose appropriate boundaries during the negotiation. Furthermore, this system is expected to be utilized as a scientific tool on the delimitation of maritime boundaries.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.9
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pp.1628-1635
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2008
In this paper, the motion coordination algorithm of mobile agents in active sensor network is proposed to track the dynamic boundary for environmental monitoring. While most of dynamic boundary tracking algorithms in the literature were studied under the assumption that the boundary and/or its evolving rate is known a priori, the proposed algorithm is assumed that the individual active agent can measure the state of environment locally without any information of the boundary. When the boundary is evolving dynamically, the formation of active agents is designed to achieve two objectives. One is to track boundary layer based on the measured information and a small deviation. The other is to maintain a uniform distance between adjacent agents. The algorithm structure based on a state diagram is proposed to achieve these two objectives. Finally, it will be shown in the simulations that all given agents converge to a desired boundary layer and maintain a formation along the boundary. (e.g., a circle, an ellipse, a triangle and a rectangle)
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.1
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pp.87-98
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2012
A river boundary is defined as the intersection between a main stream of a river and the land. Mapping of the river boundary is important for the protection of the properties in river areas, the prevention of flooding and the monitoring of the topographic changes in river areas. However, the utilization of the ground surveying technologies is not efficient for the mapping of the river boundary due to the irregular surfaces of river zones and the dynamic changes of water level of a river stream. Recently, the spatial information data sets such as the airborne LiDAR and aerial images are widely used for coastal mapping due to the acquisition of the topographic information without human accessibility. Due to these advantages, this research proposes a semi-automatic method for mapping of the river boundary using the spatial information data set such as the airborne LiDAR and the aerial photographs. Multiple image processing technologies such as the image segmentation algorithm and the edge detection algorithm are applied for the generation of the 3D river boundary using the aerial photographs and airborne topographic LiDAR data. Check points determined by the experienced expert are used for the measurement of the horizontal and vertical accuracy of the generated 3D river boundary. Statistical results show that the generated river boundary has a high accuracy in horizontal and vertical direction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.11
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pp.2804-2823
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2013
Wireless sensor network (WSN) is a promising technology for monitoring physical phenomena at fine-grained spatial and temporal resolution. However, the typical approach of sending each sensed measurement out of the network for detailed spatial analysis of transient physical phenomena may not be an efficient or scalable solution. This paper focuses on in-network physical phenomena detection schemes, particularly the distributed computation of the boundary of physical phenomena (i.e. event), to support energy efficient spatial analysis in wireless sensor networks. In-network processing approach reduces the amount of network traffic and thus achieves network scalability and lifetime longevity. This study investigates the recent advances in distributed event detection based on in-network processing and includes a concise comparison of various existing schemes. These boundary detection schemes identify not only those sensor nodes that lie on the boundary of the physical phenomena but also the interior nodes. This constitutes an event geometry which is a basic building block of many spatial queries. In this paper, we introduce the challenges and opportunities for research in the field of in-network distributed event geometry boundary detection as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the event geometry boundary detection can be of significant importance.
To the Boundary Scan, this architecture in Scan testing of design under the control of boundary scan is used in boundary scan design to support the internal scan chain. The internal scan chain has single scan-in port and single scan-out port that multiple scan chain cannot be used. Internal scan design has multiple scan chains, those chains must be stitched to form a scan chain as this paper. We propose an efficient Boundary Scan test structure for multiple clock testing in design.
Bae, Tae Wuk;Kim, Hwi Gang;Kim, Young Choon;Ahn, Sang Ho
ETRI Journal
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v.37
no.5
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pp.1023-1031
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2015
In infrared (IR) images, near targets have a transient distribution at the boundary region, as opposed to a steady one at the inner region. Based on this fact, this paper proposes a novel IR target extraction method that uses both a weighted information entropy (WIE) and an adaptive opening filter to extract near finely shaped targets in IR images. Firstly, the boundary region of a target is detected using a local variance WIE of an original image. Next, a coarse target region is estimated via a labeling process used on the boundary region of the target. From the estimated coarse target region, a fine target shape is extracted by means of an opening filter having an adaptive structure element. The size of the structure element is decided in accordance with the width information of the target boundary and mean WIE values of windows of varying size. Our experimental results show that the proposed method obtains a better extraction performance than existing algorithms.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.367-372
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2018
This paper proposed an algorithm that detects boundary nodes effectively in wireless sensor network. A boundary node is a sensor that lies on the border of network holes or the outer boundary of wireless sensor network. Proposed algorithm detects boundary nodes using only the position information of sensors. In addition, to improve detect performance, sensor computes the overlap area of nearest sensor first. Simulation is performed to validate the process of the proposed algorithm. In Simulation, several obstacles are placed and varying number of sensors in the range of 500~1500 are deployed in the area in order to reflect real world. The simulation results shows that proposed algorithm detects boundary nodes effectively that are located on the border of holes and the outer boundary of wireless sensor network.
In this papers, we proposes a efficient compression method of an image using the extraction of boundary region of DCT in MPEG-1. DCT coefficients have from low frequency to high frequency various components. After performing DCT to an image, the data is compressed to contain the boundary Region by quantization, and the information of boundary Region can be extracted by inverse DCT. In those, I chose frequency components susceptible to the boundary through the many experiences. In this paper, boundary can be selected by dividing low frequency by big quantization coefficient and dividing high frequency by small quantization coefficient without degrading visual qualify in MPEG-1. Also it is predicted that to reduce high frequency value will be good in noisy environments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.4
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pp.34-39
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1999
In this paper, boundary extraction algorithm is suggested by removing boundary noises efficiently and simplifying object shape in binary image. To remove boundary noises, $2{times}2$ mask boundary extraction algorithm is modified . Proposed method is designed to generate a symmetric path for the parasitic branch noise and to analysis traced features on end point of noise. It can extract more simplified object boundary but preserve original object shape by combining white background color extraction result with foreground extraction result. The usefulness of the proposed method was proved through experiments with various binary images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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