IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.403-406
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2015
In this paper, we propose a supervoxel clustering-based staircase extraction algorithm to obtain poses and dimensions of staircases from a point cloud. In order to effectively reduce the candidate points and accelerate supervoxel clustering, large planes in the scene, such as walls, floors, and ceilings, are eliminated while scanning the environment. Next, staircase candidates with small planes are initially estimated using supervoxel clustering. Then, parameter values for the staircases are refined, and higher staircases that remain undetected due to occlusion are predicted and generated virtually. Experimental results show that staircases are detected accurately and predicted successfully.
끊김 없는 이동성은 멀티미디어가 풍부한 실시간 서비스를 지원하는 미래의 무선 네트워크에서 필수적이다. SDN (Software Defined Networking)은 중앙 집중식 컨트롤러를 통해 무선 네트워크에서 세밀한 플로우 수준의 이동성 관리를 제공할 수 있지만 핸드오버 지연의 새로운 네트워킹 패러다임이다. 스플릿 포인트 방식은 SDN 무선 네트워크에서 핸드오버 및 종단 간 전송 지연을 줄이는 효과적인 방법이다. 스플릿 포인트는 트래픽이 새로운 AP (Access Point)를 향하여 핸드오버 한 후에 기존 플로우 경로상에 존재하는 스위치이다. 본 논문에서는 MN-CN (Corresponding Node) 경로의 각 스위치의 가중치를 스위치와 후보 AP 사이의 평균 고리(홉)로 계산하고 최소 가중치를 갖는 스위치가 스플릿 포인트로 선택된다. 스플릿 포인트 선택 외에도 이 논문은 SDN 에서 제공하는 제어 및 데이터 플레인 분리를 이용하여 핸드오버 후 플로우에 대한 최적의 경로를 복원한다. 제안 아이디어의 수치 해석은 이전 솔루션과 비교하여 총 비용이 9.6 % ~ 13 % 향상되었음을 보여준다.
Under partial shading conditions (PSCs), multiple maximums may be exhibited on the P-U curve of string inverter photovoltaic (PV) systems. Under such conditions, heuristic methods are invalid for extracting a global maximum power point (GMPP); intelligent algorithms are time-consuming; and model-based methods are complex and costly. To overcome these shortcomings, a novel hybrid MPPT (MPF-IP&O) based on a model-based peak forecasting (MPF) method and an improved perturbation and observation (IP&O) method is proposed. The MPF considers the influence of temperature and does not require solar radiation measurements. In addition, it can forecast all of the peak values of the PV string without complex computation under PSCs, and it can determine the candidate GMPP after a comparison. Hence, the MPF narrows the searching range tremendously and accelerates the convergence to the GMPP. Additionally, the IP&O with a successive approximation strategy searches for the real GMPP in the neighborhood of the candidate one, which can significantly enhance the tracking efficiency. Finally, simulation and experiment results show that the proposed method has a higher tracking speed and accuracy than the perturbation and observation (P&O) and particle swarm optimization (PSO) methods under PSCs.
Floating solar photovoltaic (hereinafter PV) power generation is emerging as a proper alternative to overcome various environmental limitations of existing offshore PV generation. However, more government-led policy design and technical and institutional development are still required. Based on the policy agenda setting theory and technological innovation theory, this study contains the research questions concerning the co-evolution of technology and the floating solar PV policy. This study primarily evaluates the technological and institutional development level of floating solar PV policy through a survey of domestic floating solar PV experts. Secondly, we also analyze the kind of policy agenda that should be set a priori. Analyzing the priorities to be considered, the first environmental enhancement needs to be considered from both the technical and institutional aspects. The second candidate task for the policy agenda is residents' conflict and improvement of regulations. Both candidate tasks need to be actively considered in the policy agenda from the institutional point of view. The third is publicity, profit sharing, follow-up monitoring, and cost. Among them, public relations and profit sharing are tasks that need to be considered in the policy agenda from the institutional point of view. On the other hand, the cost of follow-up monitoring should be considered as a policy agenda in terms of technology, system, and common aspects. Finally, there are technical standards. Likewise, technical standards need to be considered in the policy agenda in terms of both technical and institutional commonality.
본 논문에서는 기존 NTSS 알고리즘을 다중해상도(MR : Multiple Resolution)기법을 이용하여 NTSS-3 레벨 알고리즘으로 제안하였다. 고속 블록정합 알고리즘은 패턴 방식에 따라 속도에 많은 영향을 미치는데 본 논문에서는 기존 NTSS의 패턴 방식과 다른 다중해상도 기법을 이용한 레벨에 따른 블록정합 알고리즘을 제안하였다. 블록 정합알고리즘에서 국부최소화 문제(Local minima problem)로 발생하는 화질 저하를 개선하기 위해 MC(Multiple Candidate)라는 다중후보를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법을 FS와 비교하면 16배의 탐색 속도론 나타내었고 기존 고속 블록 정합 알고리즘인 NTSS 방식에 비교 할 때 PSNR값에 있어서는 0.11-0.12(dB) 화질이 개선되었으며 속도 면에서도 0.1배 향상되었고 탐색점 대비 화질개선이 우수함을 나타내었다.
Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae
한국멀티미디어학회논문지
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제18권11호
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pp.1289-1301
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2015
Pedestrian detection (PD) is an essential task in various applications and sliding window-based methods utilizing HOG (Histogram of Oriented Gradients) or HOG-like descriptors have been shown to be very effective for accurate PD. However, due to exhaustive search across images, PD methods based on sliding window usually require heavy computational time. In this paper, we propose a real-time PD method for embedded visual surveillance with fixed backgrounds. The proposed PD method employs HOG descriptors as many PD methods does, but utilizes selective search so that it can save processing time significantly. The proposed selective search is guided by restricting searching to candidate regions extracted from Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM)-based background subtraction technique. Moreover, approximate computation of HOG descriptor and implementation in fixed-point arithmetic mode contributes to reduction of processing time further. Possible accuracy degradation due to approximate computation is compensated by applying an appropriate one among three offline trained SVM classifiers according to sizes of candidate regions. The experimental results show that the proposed PD method significantly improves processing speed without noticeable accuracy degradation compared to the original HOG-based PD and HOG with cascade SVM so that it is a suitable real-time PD implementation for embedded surveillance systems.
한본 논문에서는 단어 가중기법에 거리 개념을 도입한 색인 기법을 제안한다. 본 색인 기법은 질의어와 문서를 대표하는 색인의 대부분은 복합명사 혹은 인접한 두개 이상의 명사 또는 명사구가 많으며 이들 명사간의 거리가 멀면 멀수록 색인으로 선택되는 비율이 줄어드는 점을 착안하여, 이를 기존의 가중치 부여 기법으로 색인어 후보를 선정하고, 후보들 간의 거리가 3어절 이내의 후보를 최종 색인으로 선정하였다. 이 방법을 이용하여 신문기사, 학술논문, 웹문서 등 100여종의 문서를 대상으로 실험한 결과 신문기사 92.03%, 학술논문 95%, 웹문서는 73..33%의 정확율을 보였다.
Optimization process of pre-swirl nozzle geometry was conducted to improve the discharge coefficient of pre-swirl system by using CFD. The optimization of pre-swirl nozzle shape covered the converging angle and the location of the converging nozzle. Optimization process included Optimal Latin Hyper-cube Design method to get the experimental points and the Kriging method to create the response surface which gives candidate points. The process was finished when the difference between the predicted value and CFD value of candidate point was less than 0.1 %. This paper compared the Reference model, Initial model which is the first model of optimization and Optimized model to study flow characteristics. Finally, the discharge coefficient of Optimized model is improved about 17 % to the Reference model.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.332-339
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2014
Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.
본 논문에서는 비디오 부호화 모듈에서 중요한 요소인 움직임 예측의 고속 알고리즘을 제안한다. 전영역 탐색 방법의 방대한 계산량으로 인하여 동일한 예측화질을 갖는 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 예측화질향상과 연산량 감축에 대한 연구의 필요성을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 동일하게 유지하면서 불필요한 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 블록 에러 합을 계산할 때 각 후보지점에서 최소 에러의 가능성을 가진 후보들에게 우선순위를 부여하고, 이들에 대하여 우선적으로 부분 블록 에러 합을 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 조기에 찾아내고, 불가능한 후보들을 더 빨리 제거함으로서 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 매우 적은 계산량을 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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