Park, Hong-Won;Moon, Hong-Youl;Woo, Sung-Hyun;Kim, Jin-Hee
Aerospace Engineering and Technology
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v.9
no.1
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pp.67-71
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2010
In this study, an algorithm for blind modulation detection in EDGE systems is presented. EDGE introduces an 8PSK modulation to provide high-speed data rates in addition to the existing GSM system. A transmitter may switch dynamically the modulation and coding schemes for transmission of data according to the channel quality. To decode the data correctly, the receiver has to detect using only training sequence which modulation is being used. Basically the property of one radio block composed of four bursts to detect effectively the modulation scheme even under severe conditions is used. More specifically, the reference value calculated for received burst is accumulated with previous reference value to minimize statistically the false detection probability in one radio block. Also each burst data having different modulation from the modulation of the fourth burst is set to zero to improve the decoding performance because the reference of the fourth burst has the highest reliability.
Shin, Jeong-Hwan;Chae, Hyun-Do;Han, In-Duk;Heo, Jun
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.7C
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pp.587-593
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2010
In this paper we design an irregular low-density parity-check (LDPC) code for multiple-input multiple-output (MIMO) system, using a simple extrinsic information transfer (EXIT) chart method. The MIMO systems considered are optimal maximum a posteriori probability (MAP) detector. The MIMO detector and the LDPC decoder exchange soft information and form a turbo iterative receiver. The EXIT charts are used to obtain the edge degree distribution of the irregular LDPC code which is optimized for the MIMO detector. It is shown that the performance of the designed LDPC code is better than that of conventional LDPC code which was optimized for either the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel or the MIMO channel.
This paper presents a novel lightweight object detection model tailored for low-powered edge devices, addressing the limitations of traditional resource-intensive computer vision models. Our proposed detector, inspired by the Single Shot Detector (SSD), employs a compact yet robust network design. Crucially, it integrates an 'enhancer block' that significantly boosts its efficiency in detecting smaller objects. The model comprises two primary components: the Light_Block for efficient feature extraction using Depth-wise and Pointwise Convolution layers, and the Enhancer_Block for enhanced detection of tiny objects. Trained from scratch on the Udacity Annotated Dataset with image dimensions of 300x480, our model eschews the need for pre-trained classification weights. Weighing only 5.5MB with approximately 0.43M parameters, our detector achieved a mean average precision (mAP) of 27.7% and processed at 140 FPS, outperforming conventional models in both precision and efficiency. This research underscores the potential of lightweight designs in advancing object detection for edge devices without compromising accuracy.
In this paper, a predictor switching algorithm for lossless compression is proposed. It uses adaptively one of two predictors using errors obtained by MED(median edge detector) and GAP(gradient adaptive prediction). The reduced error is measured by existing entropy method. Experimental results show that the proposed algorithm can compress higher than existing predictive methods.
Choi, Yeongyu;Seo, Eunyoung;Suk, Soo-Young;Park, Ju H.;Jung, Ho-Youl
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.4
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pp.195-204
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2018
Lane keeping assist and departure prevention system are the key functions of ADAS. In this paper, we propose lane detection method which uses Gaussian function based RANSAC. The proposed method consists mainly of IPM (inverse perspective mapping), Canny edge detector, and Gaussian function based RANSAC (Random Sample Consensus). The RANSAC uses Gaussian function to extract the parameters of straight or curved lane. The proposed RANSAC is different from the conventional one, in the following two aspects. One is the selection of sample with different probability depending on the distance between sample and camera. Another is the inlier sample score that assigns higher weights to samples near to camera. Through simulations, we show that the proposed method can achieve good performance in various of environments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.209-213
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2010
In this paper, an efficient predictor for entropy coding is proposed. It adaptively selects one of two prediction errors obtained by MED(median edge detector) or GAP(gradient adaptive prediction). The reduced error is encoded by existing entropy coding method. Experimental results show that the proposed algorithm can compress higher than existing predictive methods.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.2
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pp.1-6
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2003
The study is to automatically or semi-automatically detect the accurate contour of tumors or lesions using active contour models (Snakes) in the MRI images of the brain. In the study we have improved the energy-minimization problem of snakes using dynamic programming and have utilized the values of the canny edge detector by the image force to make the snake less sensitive in noises. For the extracted boundary, the inside area, the perimeter and its center coordinates could be calculated. In addition, the multiple 2D slices with the contour of the lesion wore combined to visualized the shape of the lesion in 3D. We expect that the proposed method in this paper will be useful to make a treatment plan as well as to evaluate the treatments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.1
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pp.25-32
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2018
In this paper, we propose an edge detection algorithm for auto focus of infrared camera. We designed and implemented the edge detection of infrared image by using a spatial filter on FPGA. The infrared camera should be designed to minimize the image processing time and usage of hardware resource because these days surveillance systems should have the fast response and be low size, weight and power. we applied the $3{\times}3$ mask filter which has an advantage of minimizing the usage of memory and the propagation delay to process filtering. When we applied Laplacian filter to extract contour data from an image, not only edge components but also noise components of the image were extracted by the filter. These noise components make it difficult to determine the focus state. Also a bad pixel of infrared detector causes a problem in detecting the edge components. So we propose an adaptive edge detection filter that is a method to extract only edge components except noise components of an image by analyzing a variance of pixel data in $3{\times}3$ memory area. And we can detect the bad pixel and replace it with neighboring normal pixel value when we store a pixel in $3{\times}3$ memory area for filtering calculation. The experimental result proves that the proposed method is effective to implement the edge detection for auto focus in infrared camera.
The purpose of this study was to obtain the K-edge images using a spectral CT system based on a photon-counting detector and implement the 3D fusion imaging using the conventional and spectral CT images. Also, we evaluated the clinical feasibility of the 3D fusion images though the quantitative analysis of image quality. A spectral CT system based on a CdTe photon-counting detector was used to obtain K-edge images. A pork phantom was manufactured with the six tubes including diluted iodine and gadolinium solutions. The K-edge images were obtained by the low-energy thresholds of 35 and 52 keV for iodine and gadolinium imaging with the X-ray spectrum, which was generated at a tube voltage of 100 kVp with a tube current of $500{\mu}A$. We implemented 3D fusion imaging by combining the iodine and gadolinium K-edge images with the conventional CT images. The results showed that the CNRs of the 3D fusion images were 6.76-14.9 times higher than those of the conventional CT images. Also, the 3D fusion images was able to provide the maps of target materials. Therefore, the technique proposed in this study can improve the quality of CT images and the diagnostic efficiency through the additional information of target materials.
Noise reduction is an important field in image processing and requires a statistical approach. However, it is difficult to assume a specific distribution of noise, and a spatial filter that reflects regional characteristics is a small sample and cannot be accessed in a parametric manner. The first order image differential and the second order image differential show a clear difference according to the noise level included in the image and can be more clearly understood using the canyon edge detector. The Fligner-Killeen test was performed and the bootstrap method was used to statistically check the noise level. The estimated noise level was set between 0 and 1 using the cumulative distribution function of the beta distribution. In this paper, we propose a nonparametric noise reduction algorithm that accounts for the noise level included in the image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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