Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.7
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pp.15-21
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2004
A number of Humanoids are introduced including ASIMO, HRP-2 Promet, Johnniee, Babybot, and KHR-2. Most researches are focused on the development of stable biped walking of Humanoids and it is not easy to endow an Humanoid with intelligence and service technology until now in the sense that the operation time of a Humanoid is limited less than 30 minutes even in the case that the battery is used only for the control of actuators in a Humanoid. In this paper, a brief survey on Humanoids is proposed and the concept of 'Network-based Humanoid', a Humanoid being able to provide intelligence for human-friendly services using ubiquitous networks, is introduced briefly.
As one of the most widely used technology in the world right now, Face recognition has already received widespread attention by all the researcher and institutes. It has been used in many fields such as safety protection, surveillance system, crime control and even in our ordinary life such as home security and so on. This technology with today's technology has advantages such as high connectivity and real time transformation. But we still need to improve its recognition rate, reaction time and also reduce impact of different environmental status to the whole system. So in this paper we proposed a face recognition system model with improved CNN which combining the characteristics of flat network and residual network, integrated learning, simplify network structure and enhance portability and also improve the recognition accuracy. We also used AR and ORL database to do the experiment and result shows higher recognition rate, efficiency and robustness for different image conditions.
In this paper, we propose a method to detect concept drift by applying Convolutional Neural Network (CNN) in a data stream environment. Since the conventional method compares only the final output value of the CNN and detects it as a concept drift if there is a difference, there is a problem in that the actual input value of the data stream reacts sensitively even if there is no significant difference and is incorrectly detected as a concept drift. Therefore, in this paper, in order to reduce such errors, not only the output value of CNN but also the probability vector are used. First, the data entered into the data stream is patterned to learn from the neural network model, and the difference between the output value and probability vector of the current data and the historical data of these learned neural network models is compared to detect the concept drift. The proposed method confirmed that only CNN output values could be used to reduce detection errors compared to how concept drift were detected.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.2
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pp.57-68
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2023
Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.
he objective of this study was to investigate home network systems presently applied in multi-housing complexes and resident's usage to improve the utilization of these systems and services as well as maintenance methods. Subjects were 27 housing complexes equipped with home network systems in west Pangyo area. The investigation methods of communal network systems were observed and photographed. Unit systems were investigated through photography, interviews, and observation focusing on the utilization of Wall-Pads by visiting one unit of each housing complex. The results are as follows: (1) Most housing complexes that we investigated were built with high-grade IT infrastructure. Also, remote meter reading, electronic security, vehicle access, and building access systems were established. Wall-Pads with similar functions were installed in 23 housing complexes, excluding private rental housing complexes. (2) Even though people were well aware of the need for common systems within their housing complexes, only 10~20% of Wall-Pad menus were used. (3) Low utilization rates of home network stem from Wall-Pad menus which were user-unfriendly, and a lack of user training for the complex's common system and unit system. Therefore, to promote active use of home network systems, the systems must be diversified in accordance with user characteristics. In addition, the Wall-Pad menus should be reorganized to be user-friendly.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.412-417
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2005
The Internet has been widely applied to the remote control system. The network-based control system, however, has a random time delay and an inherent weak point of the network, when the data ate transmitted. The network delay may result in performance degradation or even system instability in teleoperation. In this paper a prediction model of network delay using TSK (Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model is presented. An adaptive scheme is developed to update the prediction model according to the current network status. The prediction model is applied to the control of an Internet-based mobile robot to show its usefulness. In the computer simulation the TSK Prediction model of network delay is proven superior to the conventional algorithms.
An optimal EEG and artifact classifier is proposed using neural network operating characteristics. The neural network operating characteristics are two dimensional parametric representations of the right and false identification probabilities of the network classifier. Since the EEG and EP signals acquired from multi -channel electrodes placed on the head surface are often interfered by other relatively large physiological signals such as electromyogram (EMG) or electroculogram (EOG), the removal of the artifact-affected EEGs is one of the key elements in neuro-functional mapping. Conventionally this task has been carried out by human experts spending lots of examination time. Using the neural-network based classification, human expert's efforts and time can be substantially reduced. From experiments, the neural-network based classification performs as good as human experts: variation of decisions between the neural network and human expert appears even smaller than that between human experts.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.2
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pp.177-183
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2008
In this paper we suggest a hybrid MAC protocol for wireless sensor networks (WSN) to enhance network performance. The proposed MAC scheme is specifically designed for wireless sensor networks which consist of lots nodes. The contributions of this paper are: First, the proposed scheduling algorithm is independent of network topology. Even though the BS node has lots of one hop node in dense mode network, all the time slots can be assigned fully without increasing frequencies. Second, BS one hop nodes can use more than one time slots if necessary, so total network performance is increased. We compare the network performance of the proposed scheme with previous one, HyMAC [1].
Many applications of sensor network require connection to the Internet. The transmission protocol of traditional sensor network was designed within the sensor network itself. However, based on 6LoWPAN which can be accessed using IPv6, direct connection is possible between the sensor network and the TCP/IP network outside. Transmission of data in applications of sensor network falls into two main categories. One is a small packet that is periodically produced such as packet related to temperature and humidity. The other is a relatively large packet that brings about network overheads such as images. We investigated the conformance test and pros and cons of application data over the transmission protocol of Zigbee and 6LoWPAN. As a result, both Zigbee and 6LoWPAN have shown low rate of loss for periodic data and have in creased reliability of data transfer. When transmitting streaming image data, both ACK, non ACK mode of Zigbee and UDP of 6LoWPAN minimized transmission time but suffered the consequences of high packet loss. Even though TCP of 6LoWPAN required a long transmission time, we were able to confirm that no loss has occurred.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.10
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pp.1448-1453
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2015
In this paper, we propose an alternative method of communication to improve the reliability of in-vehicle networks by jointly using wireless communication networks. Wired Communication networks have been used in vehicles for the monitoring and the control of vehicle motion, however, the disconnection of wires or hardware fault of networks may cause a critical problem in vehicles. If the network manager detects a disconnection or faults in wired in-vehicle network like the Controller Area Network(CAN), it can redirect the communication path from the wired to the wireless communication like the Zigbee network. To show the validity and the effectiveness of the proposed in-vehicle network architecture, we implement the Electronic Stability Control(ESC) system as ECU-In-the-Loop Simulation(EILS) and verify that the control performance can be kept well even if some hardware faults like disconnection of wires occur.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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