Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.4
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pp.864-870
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2015
With the growing interests in ICT convergence, interdisciplinary researches are still actively discussed and studied today such as cultural atlas DB, electronic cultural atlas. Electronic cultural atlas can show various cultural aspects on the map by using point, line, polygon, and so on. Users can obtain the informations connected to the three values through manipulating theme, spatial and time values. In this regard, text information can be visualized as various ways like point, line, and polygon on the map. This can make the user get information effectively by usability, accessibility and immediacy of the system. In this paper, we implemented academic journal map system based on the electronic cultural atlas using Google Maps. This system supports various journals information services based on electronic cultural atlas and can be used efficiently as a tool for academic trends analysis. Also, it provides academic material through visualization of information based on the map. In detail, it can be utilized as the foundations for research of Humanities and Area Studies.
It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
Seo Ii-Soo;Nam In-Gil;Lee Jeong-Bae;Choi Jin-Oh;Kim Mi-Ram
The KIPS Transactions:PartD
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v.12D
no.1
s.97
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pp.151-158
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2005
In order to use the existing map data base in the mobile phone, the dynamic creation technique of the radio map which will be able to be converted into the raster image and transmitted was proposed. We transferred the client module functions such as the coordinate conversion, data compression and decoding to server, and made driving of JAVA browser in the mobile phone which has the restricted resources possible for the dynamic creation of the radio map. We made the radio electronic map service possible without map data base for the mobile phone use only by performing the general work of the map at the sever. And we guaranteed the client waiting time less then the limit time by performing the filtering work of the map at the server also. After we input the keyword at the user interface for searching the region or facility, and verified the performance of the proposed technique by confirming that the raster electronic map usable at the mobile phone was created dynamically.
Kim, Sang-Heon;Shin, Myeong-Cheol;Kim, Kyeong-Yeon;Lee, Chung-Yong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.4
s.316
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pp.117-122
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2007
For multiple antenna systems, we consider the hybrid iterative detection of the maximum a posteriori probability(MAP) detection and the linear detection such as the minimum-mean-square-error(MMSE) filtering with soft cancelation. We devise methods to obtain both the lower complexity of the linear detection and the superior performance of the MAP detection. Using the a prior probability of the coded bit which is extrinsic of the outer decoder, we compute the threshold of grouping and determine the detection scheme symbol by symbol. Through the simulation results, it is shown that the proposed receiver obtains the superior performance to the MMSE detector and the lower complexity than the MAP detector.
Autonomous mobile robot provide many functions such as sensing, processing, and driving. For more intelligent jobs, more intelligent functions are to be added and the existing functions may be updated. To execute a job autonomous mobile robot has a information of surrounding environment. So, robot uses sonar sensor, vision sensor and so on. Obtained sensor information is used map generation. This paper is focused on map generation using stereo vision system.
Choe, Tok Son;Kang, Jung Min;Kim, Han Sol;Park, Jin Bae
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.4
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pp.659-665
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2016
In this paper, we propose a novel position accuracy enhancement method of a low-end GPS using digital map information. The latest digital map has various kinds of information on geographical features. The proposed method uses position information of lane marks among the geographical features. We define the position information of lane marks as the reference points. The position information of a low-end GPS acquired for a period of time is defined as the source points. In the proposed method, rotation and translation matrices between the reference and the source points are calculated by using an Iterative Closest Point(ICP) algorithm. The source points are transformed by the obtained rotation and translation matrices. Finally, the transformed source points are projected on the reference points. Through these processes, the position accuracy of a low-end GPS is ultimately enhanced. To verify the proposed method, the various real experimental results are presented.
Next generation mobile communication system, such as IMT-2000, adopts Turbo codes due to their powerful error correction capability. This paper presents a block-wise maximum a posteriori (MAP) Turbo decoding structure with a low memory requirement. During this research, it has been observed that the training size and block size determine the amount of required memory and bit-error rate (BER) performance of the block-wise MAP decoder, and that comparable BER performance can be obtained with much shorter blocks when the training size is sufficient. Based on this observation, a new decoding structure is proposed and presented in this paper. The proposed block-wise decoder employs a decoding scheme for reducing the memory requirement by setting the training size to be N times the block size. The memory requirement for storing the branch and state metrics can be reduced 30% to 45%, and synthesis results show that the overall memory area can be reduced by 5.27% to 7.29%, when compared to previous MAP decoders. The decoder throughput can be maintained in the proposed scheme without degrading the BER performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.2
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pp.108-114
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1996
We present proofs of the stability and convergence of Self-organizing feature map (SOFM) neural network with time-invarient learning rate and binary reinforcement function. One of the major problems in Self-organizing feature map neural network concerns with learning rate-"Kalman Filter" gain in stochsatic control field which is monotone decreasing function and converges to 0 for satisfying minimum variance property. In this paper, we show that the stability and convergence of Self-organizing feature map neural network with time-invariant learning rate. The analysis of the proposed algorithm shows that the stability and convergence is guranteed with exponentially stable and weak convergence properties as well.s as well.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.5
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pp.961-966
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2012
In this paper, we analyze a main patent positioning to analyze data based on patent application as stage of data collection to organize knowledge map of LED through patent application. We also analyze the present condition of patent application for technology sector. We propose basic data to make knowledge map through the analysis of technical distribution for applicant by each country.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.07b
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pp.1227-1230
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2003
In this paper, we propose a pose estimation method using local map acquired from 2d laser range finder information. The proposed method uses extended kalman filter. The state equation is a navigation system equation of Nomad Super Scout II. The measurement equation is a map-based measurement equation using a SICK PLS 101-112 sensor. We describe a map consisting of geometric features such as plane, edge and corner. For pose estimation we scan external environments by laser rage finer. And then these data are fed to kalman filter to estimate robot pose and position. The proposed method enables very fast simultaneous map building and pose estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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