In this paper, ultrasonic range system which detects parking lot in parking area is studied. The important part for detecting parking lot accurately is to detect the first and second corners of possible parking lot, and for that, new method using multiple echo function is introduced in this paper. Many probabilistic methods have been used to reduce uncertainties of ultrasonic sensor for distance and location of objects. Method using multiple echo, however, gives accurates results as well as simple algorithm. For experiments in parking space, ultrasonic range system was attached to a Pioneer AT-2 and final parking space map was created in a fusion with position information from wheels of a Pioneer AT-2. We will show the results are compared with error of another methods.
본 논문에서는 표적이 고정되고 유도탄의 속도가 일정하다고 가정하고, 3차원 공간에서 비행 경로각을 이용하여 비행시간과 충돌각을 동시에 제어하는 호밍 유도법칙을 제안한다. 유도탄 비행궤적의 비행 경로각을 독립변수로 하여 비선형 모델을 구성한다. 제안한 호밍 유도법칙이 종말 종속 충돌각과 비행시간 제어가 가능하며, 목표물에 정확히 도달하는 과정을 보여준다. 그리고 동시공격시나리오에도 적용할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 유도법칙의 성능을 확인한다.
The purpose of this study is to let the entire logistics system be managed in cyberspace by effectively sharing the logistics information between companies involved in the process, changing conventional commerce to electronic commerce. Most of the goods traded through electronic commerce are small goods involving small business transactions. This produces many problems in shipping and delivery and the leads an inefficient logistics system. Another problems is that there is no sharing of information that process the logistics flow and no systematic management of pick-up and delivery information. As a result, rise in logistics cost, longer delivery period and poor service quality are inevitable and these results are becoming an obstacle in the widespread usage of the electronic commerce. Companies that are part of logistics center can cooperate logistics business in Cyber space and share the entire logistics information through the cyber logistics center. This turns out in effective sharing of logistics information, and thus, allows efficient management of logistics, improves logistics service, and reduces logistics cost.
In order to optimize fuzzy modeling of nonlinear system, we proposed a optimal fuzzy model according to the characteristic of I/O relationship, HCM method, the genetic algorithm, and the objective function with weighting factor. A conventional fuzzy model has difficulty in definition of membership function. In order to solve its problem, the premise structure of the proposed fuzzy model is selected by both the partition of input space and the analysis of input-output relationship using the clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy model are optimized respectively by the genetic algorithm and the consequence parameters of the fuzzy model are identified by the standard least square method. Also, the objective function with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results for the training and testing data.
A home healthcare system based wireless sensor network, which can continuously monitor and manage the elderly's electrocardiogram(ECG) signal at any space at home without space limit is proposed. The communication coverage of wireless network is expended by multi-hop wireless sensor network. In order to send the elderly's ECG data wirelessly, a small size ECG sensor node was designed to forward the ECG data over multi-hop relay network. The packet acquired by mobile ECG node is transmitted through wireless intermediate nodes to base station for analyzing the packet reception rate. Modified minimum cost forwarding(MMCF) protocol and flooding protocol are designed and implemented to check the transmission efficiency of a packet in a wireless sensor network. The developed MMCF protocol shows an advantage of high reception rate by reduced network traffic.
In computer vision, single-image super resolution has been an area of research for a significant period. Traditional techniques involve interpolation-based methods such as Nearest-neighbor, Bilinear, and Bicubic for image restoration. Although implementations of convolutional neural networks have provided outstanding results in recent years, efficiency and single model multi-scalability have been its challenges. Furthermore, previous works haven't placed enough emphasis on real-number scalability. Interpolation-based techniques, however, have no limit in terms of scalability as they are able to upscale images to any desired size. In this paper, we propose a convolutional neural network possessing the advantages of the interpolation-based techniques, which is also efficient, deeming it suitable in practical implementations. It consists of convolutional layers applied on the low-resolution space, post-up-sampling along the end hidden layers, and additional layers on high-resolution space. Up-sampling is applied on a multiple channeled feature map via bicubic interpolation using a single model. Experiments on architectural structure, layer reduction, and real-number scale training are executed with results proving efficient amongst multi-scale learning (including scale multi-path-learning) based models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4567-4583
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2021
This study proposes an analytical approximation algorithm based on extreme value theory (EVT) for the inverse of the power of the incomplete Gamma function. First, the Gumbel function is used to approximate the power of the incomplete Gamma function, and the corresponding inverse problem is transformed into the inversion of an exponential function. Then, using the tail equivalence theorem, the normalized coefficient of the general Weibull distribution function is employed to replace the normalized coefficient of the random variable following a Gamma distribution, and the approximate closed form solution is obtained. The effects of equation parameters on the algorithm performance are evaluated through simulation analysis under various conditions, and the performance of this algorithm is compared to those of the Newton iterative algorithm and other existing approximate analytical algorithms. The proposed algorithm exhibits good approximation performance under appropriate parameter settings. Finally, the performance of this method is evaluated by calculating the thresholds of space-time block coding and space-frequency block coding pattern recognition in multiple-input and multiple-output orthogonal frequency division multiplexing. The analytical approximation method can be applied to other related situations involving the maximum statistics of independent and identically distributed random variables following Gamma distributions.
본 연구는 디지털위성중계기용 전원공급기의 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 위성버스의 PLDIU(: Payload Distribution and Interface Unit)와 전원공급기의 인터페이스를 제시하였고, 우주환경에 대한 WCA(: Worst Case Analysis)를 통하여 ESD(: Electro Static Discharge) 등의 발생에 대한 회로 오동작 가능성을 최소화 시켰다. 발사환경 시 발생하는 진동 및 우주 방사능에 의한 TID(: Total Ionizing Dose)에 대한 시뮬레이션을 통해 신뢰성 있는 전원공급기를 설계하였으며, 제작 후 우주환경시험을 통하여 기능 및 성능에 문제없음을 확인하였다.
This paper proposes a framework of superpixel-based vehicle detection method using plane normal vector in disparity space. We utilize two common factors for detecting vehicles: Hypothesis Generation (HG) and Hypothesis Verification (HV). At the stage of HG, we set the regions of interest (ROI) by estimating the lane, and track them to reduce computational cost of the overall processes. The image is then divided into compact superpixels, each of which is viewed as a plane composed of the normal vector in disparity space. After that, the representative normal vector is computed at a superpixel-level, which alleviates the well-known problems of conventional color-based and depth-based approaches. Based on the assumption that the central-bottom of the input image is always on the navigable region, the road and obstacle candidates are simultaneously extracted by the plane normal vectors obtained from K-means algorithm. At the stage of HV, the separated obstacle candidates are verified by employing HOG and SVM as for a feature and classifying function, respectively. To achieve this, we trained SVM classifier by HOG features of KITTI training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed vehicle detection system outperforms the conventional HOG-based methods qualitatively and quantitatively.
본 논문에서는 그룹(group)을 2개의 심볼(symbol)로 나누는 시스템을 제안하는데, 이 두 개의 더해진 심볼들은 다중화에 의해 분리된 후 역다중화 기술을 이용해 다시 합해진다. 제안된 시스템에서 간단한 PIC(Partial Interference Cancelation) 그룹 복호화 기술은 Double-ABBA(D-ABBA) 유사 직교(Quasi-Orthogonal) 시공간 부호(Space Time Code)를 위해 사용된다. 이 부호는 고차 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시공간 블록 부호화에서 복호화시에 복잡도를 줄여준다. 그리고 기존의 방법과 제안된 방법과의 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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