The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.4
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pp.733-739
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2012
In this paper, a smoke detection algorithm robust to brightness and color variations depending on time and weather is proposed. The proposed smoke detection algorithm specifies the candidate region using difference images of input and background images, determines smoke by comparing feature coefficients of Gaussian mixture model of difference images. Thresholds for specifying candidate region is divided by four levels according to average brightness and chrominance of input images. Clusters of Gaussian mixture models of difference images are aligned according to average brightness. Smoke is determined by comparing distance of Gaussian mixture model parameters. The proposed algorithm is implemented by media dedicated DSP. As results of experiments, it is shown that the proposed algorithm is effective to detect smoke with camera installed outdoor.
The main objective of this article is the exploitation of a stochastic hybrid mesh-free method based on stochastic generalized finite difference (SGFD), Newmark finite difference (NFD) methods and Monte Carlo simulation for thermoelastic wave propagation and coupled thermoelasticity analysis based on GN theory (without energy dissipation). A thick hollow cylinder with Gaussian uncertainty in mechanical properties is considered as an analyzed domain for the problem. The effects of uncertainty in mechanical properties with various coefficients of variations on thermo-elastic wave propagation are studied in details. Also, the time histories and distribution on thickness of cylinder of maximum, mean and variance values of temperature and radial displacement are studied for various coefficients of variations (COVs).
The objective of this study is to propose an efficient 3D reconstruction method for developing a stereo-vision-based haptics system which can replace "robotic eyes" and "robotic touch." The haptic rendering for 3D images requires to capture depth information and edge information of stereo images. This paper proposes the 3D reconstruction methods using LoG(Laplacian of Gaussian) algorithm and DoG(Difference of Gaussian) algorithm for edge detection in addition to the basic 3D depth extraction method for better haptic rendering. Also, some experiments are performed for evaluating the CPU time and the error rates of those methods. The experimental results lead us to conclude that the DoG method is more efficient for haptic rendering. This paper may contribute to investigate the effective methods for 3D image reconstruction such as in improving the performance of mobile patrol robots.
This paper presents a modified entropy-based test of fit for the inverse Gaussian distribution. The test is based on the entropy difference of the unknown data-generating distribution and the inverse Gaussian distribution. The entropy difference estimator used as the test statistic is obtained by employing Vasicek's sample entropy as an entropy estimator for the data-generating distribution and the uniformly minimum variance unbiased estimator as an entropy estimator for the inverse Gaussian distribution. The critical values of the test statistic empirically determined are provided in a tabular form. Monte Carlo simulations are performed to compare the proposed test with the previous entropy-based test in terms of power.
Seo, Il-Won;Mohamed S. Gadalrab;Lyu, Si-wan;Park, Yong-sung
Water Engineering Research
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v.2
no.2
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pp.89-101
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2001
The theoretical treatments on jets, in which the flow is issuing into a stagnant medium, have been based on Prandtl's mixing theory. In this study, using Prandtl's mixing length hypothesis, a theoretical relationship for the velocity profile of a single round jet is derived. Furthermore, Gaussian expression is used to approximate the theoretical relationship, in which the Gaussian coefficient is assumed to be decreasing exponentially as the flow goes far from the orifice. Two data sets for a single round jet performed by tow different techniques of measurement are used to verify the suggested relationships. The theoretical and Gaussian distribution give close results in spite of the difference in approach. The observed mean velocity distributions are in good agreements with the suggested theoretical and Gaussian distributions.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.11
no.2
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pp.145-152
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1995
Predictability of a Gaussian model, ISCST2 was assessed by scaling up wind tunnel experiments with a 1/3,000 terrain model to the real scale. Concentration profiles obtained from the flat-terrain experiment in the neutral condition were estimated to be in agreement with the calculated ones from ISCST2 in the stability class A, but the difference between the two was still large. Concentration profiles from the mountainous-terrain experiments were better fitted to the calculated ones primarily because in the experiment, concentration behind the source was raised due to the effect of a hill in the upstream side. Model prediction was improved with including the downwash effect of buildings and the hill, but overall concentration profiles were not much different from a typical Gaussian profile. While concentration profiles in the experiments were changed with local flows by varying the wind direction and the topography, those from the Gaussian modeling were mot freely changed together with these variations.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.12
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pp.75-87
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2009
This paper, which is about the method of creating the audio fingerprint and comparing with the audio data, presents how to distinguish music using the characteristics of audio data. It is a process of applying the Difference of Gaussian (DoG: generally used for recognizing images) to the audio data, and to extract the music that changes radically, and to define the location of fingerprint. This fingerprint is made insensitive to the changes of sound, and is possible to extract the same location of original fingerprint with just a portion of music data. By reducing the data and calculation of fingerprint, this system indicates more efficiency than the pre-system which uses pre-frequency domain. Adopting this, it is possible to indicate the copyrighted music distributed in internet, or meta information of music to users.
Although most behavioral reaction times (RTs) for cognitive tasks exhibit positively skewed distributions, the majority of studies primarily rely on a measure of central tendency (e.g. mean) which can cause misinterpretations of data's underlying property. The purpose of current study is to introduce procedures for describing characteristics of RT distributions, thereby effectively examine the influence of experimental manipulations. On the basis of assumption that RT distribution can be represented as a convolution of Gaussian and exponential variables, we fitted the ex-Gaussian function under a maximum-likelihood method. The ex-Gaussian function provides quantitative parameters of distributional properties and the probability density functions. Here we exemplified distributional analysis by using empirical RT data from two conventional visual search tasks, and attempted theoretical interpretation for setsize effect leading proportional mean RT delays. We believe that distributional RT analysis with a mathematical function beyond the central tendency estimates could provide insights into various theoretical and individual difference studies.
Embedding a large vocabulary speech recognition system in mobile devices requires a reduced acoustic model obtained by eliminating redundant model parameters. In conventional optimization methods based on the minimum description length (MDL) criterion, a binary Gaussian tree is built at each state of a hidden Markov model by iteratively finding and merging similar mixture components. An optimal subset of the tree nodes is then selected to generate a downsized acoustic model. To obtain a better binary Gaussian tree by improving the process of finding the most similar Gaussian components, this paper proposes a new distance measure that exploits the difference in likelihood values for cases before and after two components are combined. The mixture weight of Gaussian components is also introduced in the component merging step. Experimental results show that the proposed method outperforms MDL-based optimization using either a Kullback-Leibler (KL) divergence or weighted KL divergence measure. The proposed method could also reduce the acoustic model size by 50% with less than a 1.5% increase in error rate compared to a baseline system.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.6
no.4
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pp.11-19
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1995
In this paper, the Finite Difference Time Domain (FDTD) method is used to analyse the characteristics of the coaxial line transmission coefficent, shielding effectiveness, and compared to results of the moment method. The excitation mode of the Gaussian pulse is assumed to be a TEM-mode instead of the TE or TM-mode and in order to eliminate the reflected wave with in short length of the line. Calculated value of shielding effectiveness of the coaxial line by the FDTD are in good agreement with the results of the moment method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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