Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.2
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pp.28-34
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2012
Various feature extraction algorithms are widely applied to real-time image processing applications for extracting significant features from images. Feature extraction algorithms are mostly combined with image processing algorithms mostly for image tracking and recognition. Feature extraction function is used to supply feature information to the other image processing algorithms and it is mainly implemented in a preprocessing stage. Nowadays, image processing applications are faced with embedded system implementation for a real-time processing. In order to satisfy this requirement, it is necessary to reduce execution time so as to improve the performance. Reducing the time for executing a feature extraction function dose not only extend the execution time for the other image processing algorithms, but it also helps satisfy a real-time requirement. This paper explains FAST (Feature from Accelerated Segment Test algorithm) of E. Rosten and presents FPGA-based embedded hardware accelerator architecture. The proposed acceleration scheme can be implemented by using approximately 2,217 Flip Flops, 5,034 LUTs, 2,833 Slices, and 18 Block RAMs in the Xilinx Vertex IV FPGA. In the Modelsim - based simulation result, the proposed hardware accelerator takes 3.06 ms to extract 954 features from a image with $640{\times}480$ pixels and this result shows the cost effectiveness of the propose scheme.
Seo, Young-Ho;Lee, Yoon-Hyuk;Koo, Ja-Myung;Kim, Dong-Wook
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.15-31
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2013
This paper proposes an intermediate image generation method for the viewer's view point by tracking the viewer's face, which is converted to a digital hologram. Its purpose is to increase the viewing angle of a digital hologram, which is gathering higher and higher interest these days. The method assumes that the image information for the leftmost and the rightmost view points within the viewing angle to be controlled are given. It uses a stereo-matching method between the leftmost and the rightmost depth images to obtain the pseudo-disparity increment per depth value. With this increment, the positional informations from both the leftmost view point and the rightmost view point are generated, which are blended to get the information at the wanted intermediate viewpoint. The occurrable dis-occlusion region in this case is defined and a inpainting method is proposed. The results from implementing and experimenting this method showed that the average image qualities of the generated depth and RGB image were 33.83[dB] and 29.5[dB], respectively, and the average execution time was 250[ms] per frame. Also, we propose a prototype system to service digital hologram interactively to the viewer by using the proposed intermediate view generation method. It includes the operations of data acquisition for the leftmost and the rightmost viewpoints, camera calibration and image rectification, intermediate view image generation, computer-generated hologram (CGH) generation, and reconstruction of the hologram image. This system is implemented in the LabView(R) environments, in which CGH generation and hologram image reconstruction are implemented with GPGPUs, while others are implemented in software. The implemented system showed the execution speed to process about 5 frames per second.
Choi, Seon Han;Seo, Kyung-Min;Kwon, Se Jung;Kim, Tag Gon
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.22
no.4
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pp.67-82
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2013
This paper presents multi-fidelity modeling and simulation (M&S) methodology to enhance simulation performance of engineering-level defense models. In this approach, a set of models with varying degrees of fidelity is exercised to reduce computational expense maintaining a similar level of system effectiveness. For multi-fidelity M&S principles, this paper defines model fidelity from two perspectives (i.e., model behavior and execution), and suggests the Fidelity Change Point (FCP) to specify the fidelity conversion. With these concepts, this paper centers on three ideas: 1) two models' structure which are the Behavioral-Fidelity Interchangeable Model (B-FIM) and the Executional-Fidelity Interchangeable Model (E-FIM), 2) modeling formalism, and 3) a simulation algorithm to support them. From an abstract case study regarding a target tracking scenario with the utilization of the proposed method, we can gain interesting experimental results regarding the enhancement of simulation performance. Finally, we expect that this work will serve various M&S-based analysis areas for enhancing simulation performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.3
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pp.636-642
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2017
In this paper, We proposed a novel hand-gesture recognition algorithm using concentric-circle expanding and tracing. The proposed algorithm determines region of interest of hand image through preprocessing the original image acquired by web-camera and extracts the feature of hand gesture such as the number of stretched fingers, finger tips and finger bases, angle between the fingers which can be used as intuitive method for of human computer interaction. The proposed algorithm also reduces computational complexity compared with raster scan method through referencing only pixels of concentric-circles. The experimental result shows that the 9 hand gestures can be recognized with an average accuracy of 90.7% and an average algorithm execution time is 78ms. The algorithm is confirmed as a feasible way to a useful input method for virtual reality, augmented reality, mixed reality and perceptual interfaces of human computer interaction.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.2
no.2
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pp.29-35
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2016
The conventional educational robots, which are commonly industrial robots or toy robots, use text-based programming to teach the students. Therefore, students have difficulty in studying robotics due to the difficulties of text based language. The developed robot in this study have a camera, which have the color tracking function, and it has various sensors and actuators. It supports the open hardware and uses graphic language based programming. The developed educational robot is programmed by Scratch, which uses graphic modular language. We also present a curriculum, which is based upon the developed robot and Scratch. We applied the robot and curriculum to the primary school students. We obtained satisfactory results comparing it with the conventional robot education. Furthermore, the imagination and execution ability of students showed enhancement in learning robotics. Thus, this fact means the validity and effectiveness of the proposed approach.
Chunsik Shim;Jaeseon Yum;Kangho Kim;Daseul Jeong;Hwanseok Gim;Donggeon Kim;Donghyun Lee;Yerin Cho;Byeonghwa Kim
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.60
no.5
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pp.367-374
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2023
As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.
Objective: The purpose of this study is to determine the priority of information presentation and the effective menu type to be placed in the center of a gauge cluster display for commercial trucks and to present a set of ergonomic designs for the gauge cluster display. Background: An effective ergonomic design is specifically needed for the development of the gauge cluster display for the commercial trucks, because more diverse and heavier information is delivered to truck drivers, compared to the information to passenger car drivers. Method: First, all the information that must be shown on the commercial truck display was collected. Then, the severity, frequency of use, and display design parameters were evaluated for those information by commercial truck drivers. Next, an analysis on the information attributes and the heuristic evaluation utilizing the display design principles were carried out. According to the results, a design alternative of the main screen to be displayed was constructed by priority. A comparative analysis between the alternative and existing main screens was also conducted to see the efficacy of the designs. Lastly, we conducted an experiment for the selection of menu type. The experiment was conducted using the driving simulator with an eye-tracking device. The independent variables were four types of the menu reflecting the commercial truck characteristics such as grid type, icon type, list type, and flow type. We measured preference, total execution time, the total duration of fixation on the gauge cluster area, and the total number of fixation on the gauge cluster area as dependent variables. Results: Four types of driver convenience information and six types of driver assistance information were selected as the information to be placed primarily on the main screen of the gauge cluster. The Grid type was the most effective among the menu types. Conclusion: In this study, the information that appears on the main screen of the display, the division of the display and the design of the menu type for commercial truck drivers were suggested. Application: This study is expected to be utilized as guidelines on the ergonomic design of a gauge cluster display for commercial trucks.
Jeong, Min Hyuk;Kim, Sang-Kyun;Lee, Jin Young;Choo, Hyon-Gon;Lee, HeeKyung;Cheong, Won-Sik
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.3
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pp.308-317
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2022
Researches are underway to efficiently reduce the size of video data transmitted and stored in the image analysis process using deep learning-based machine vision technology. MPEG (Moving Picture Expert Group) has newly established a standardization project called VCM (Video Coding for Machine) and is conducting research on video encoding for machines rather than video encoding for humans. We are researching a multitask that performs various tasks with one image input. The proposed pipeline does not perform all object detection of each task that should precede object detection, but precedes it only once and uses the result as an input for each task. In this paper, we propose a pipeline for efficient multitasking and perform comparative experiments on compression efficiency, execution time, and result accuracy of the input image to check the efficiency. As a result of the experiment, the capacity of the input image decreased by more than 97.5%, while the accuracy of the result decreased slightly, confirming the possibility of efficient multitasking.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.11
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pp.381-394
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2022
Recently, due to the personalization and customization of data, Internet-based services have increased requirements for real-time processing, such as real-time AI inference and data analysis, which must be handled immediately according to the user's situation or requirement. Real-time tasks have a set deadline from the start of each task to the return of the results, and the guarantee of the deadline is directly linked to the quality of the services. However, traditional container systems are limited in operating real-time tasks because they do not provide the ability to allocate and manage deadlines for tasks executed in containers. In addition, tasks such as AI inference and data analysis basically utilize graphical processing units (GPU), which typically have performance impacts on each other because performance isolation is not provided between containers. And the resource usage of the node alone cannot determine the deadline guarantee rate of each container or whether to deploy a new real-time container. In this paper, we propose a monitoring technique for tracking and managing the execution status of deadlines and real-time GPU tasks in containers to support real-time processing of GPU tasks running on containers, and a node list management technique for container placement on appropriate nodes to ensure deadlines. Furthermore, we demonstrate from experiments that the proposed technique has a very small impact on the system.
In this study, we analyzed the difference in survival rates of those subject to electronic supervision of sex crimes based on the tracking of the period of recidivism and whether they were recidivism, and wanted to confirm the ability of the criminal record to predict recidivism. The criteria for recidivism were defined as cases where a conviction was confirmed due to a criminal case that occurred during the execution of electronic monitoring, and the date of recidivism was the date of occurrence of a case that was confirmed guilty. A total of 122 re-offenders were used in the analysis, and all of them were charged with electronic supervision for committing sex crimes. Studies have confirmed that the subjects commit the most recidivism within three years. In addition, in this study, the difference in survival rate between groups was analyzed after classifying mixed and sex recidivism cases. The number of members was 88 for the mixed recidivism group and 34 for the sex recidivism group. The analysis confirmed that both groups had the most recidivism within three years. There was a slight difference between the survival rate of the mixed recidivism group and the survival rate of the sex recidivism group. So the Log Rank Test and the Generalized Wilcoxon Test were conducted, but no statistically significant differences were identified(Wilcoxon statistic = 2.326, df = 1, p = .13, Log Rank = 1.345, df = 1, p = .25). Next, a Cox Regression analysis was performed to confirm the ability of the criminal record to predict recidivism. As a result, the number of criminal records(sex offense, violent crime) have been confirmed to be a good predictor of recidivism(X2=27.33, df=1, p< .001). As a result, the recidivism rate is gradually decreasing due to the implementation of the electronic monitoring. However, the duration of recidivism required by sex offenders in high-risk groups was found to be rather short. Currently, security measures against felons are being strengthened, so it is necessary to select high-risk groups. Therefore, based on the related studies, the characteristics of high-risk groups and the results of recidivism studies will be used as a basis for disposal within the criminal justice system, which will play a major role in granting objectivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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