Emerging global economic growth and increasing demand for energy supply and demand imbalance and the excessive use of fossil fuels existing the rapidly increasing greenhouse gas emissions and resource depletion of global energy crisis is deepening. Accordingly, improvement of living conditions around and through the natural ecological preservation and the need for a comfortable life for the meeting the importance of energy management and consumption are emerging. Many in the field of architecture for energy-saving measures and conducts research and analysis from the early stages to verify the energy performance of BIM (Building Information Model) technology development and commercialization through the building's energy performance to an objective technology forecasts Analysis of the existing building energy performance in waste management also possible that "BIM-based green building process, the possibility of" suggested. In this study, BIM through the analysis of information using the structures for the management of waste, energy and physical data collected by Mapping it can effectively plan resources for recycling were analyzed.
The principle objective of this paper is to explain and demonstrate the advantage of the output-feedback controller proposed by Ailon in [61 by using simulation and experimental results. Namely, the goal of this study is to design and implement a real-time controller for set-point regulation of a one-link rigid robot manipulator with unknown parameters using only position measurement. For implementation a direct drive one-link rigid robot manipulator is constructed and a TMS320C40 DSP systems board is used in implementing real-time control algorithm.
This paper reports the application of GPS (Global Positioning System) technique into the geotechnical information system. Typical example of such application can be the database of logging data. Other examples can be found from the surveying for road work, excavation work, landslide mapping and image processing of slope face. This paper also reports the enhancement method of the accuracy. The results from this study confirms that GPS could be a powerful tool for the future geotechnical investigation works in Korea.
The magnetic field measurements from the KitSat-1 and KitSat-2 were tested by comparing with the IGRF model. The magnetic data have been collected by a three-axis fluxgate magnetometer on each satellite at an latitude of 1,325 km and 820 km, respectively. To avoid highly variable magnetic disturbances at the polar region, the field map has been within the limits of 50 degrees in latitude. Each data is averaged over the square of $5{\times}5$ degrees in both latitude and longitude. In these results, the relatively quiet periods were selected and the sampling rate was 30 seconds. It is shown that the results from these measurements are consistent with the IGRF map over the global surface map.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.577-583
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2007
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is the process of building a map of an unknown environment and simultaneously localizing a robot relative to this map. SLAM is very important for the indoor navigation of a mobile robot and much research has been conducted on this subject. Although feature-based SLAM using an Extended Kalman Filter (EKF) is widely used, it has shortcomings in that the computational complexity grows in proportion to the square of the number of features. This prohibits EKF-SLAM from operating in real time and makes it unfeasible in large environments where many features exist. This paper presents an algorithm which reduces the computational complexity of EKF-SLAM by using topological information (TI) extracted through a thinning process. The global map can be divided into local areas using the nodes of a thinning-based topological map. SLAM is then performed in local instead of global areas. Experimental results for various environments show that the performance and efficiency of the proposed EKF-SLAM/TI scheme are excellent.
This paper introduces a general purpose Associative Processor(AP) which is very efficient for search-oriented applications. The proposed architecture consists of three main functional blocks: Content-Addressable Memory(CAM) arry, row logic, and control section. The proposed AP is a Single-Instruction, Multiple-Data(SIMD) device based on a CAM core and an array of high speed processors. As an application for the proposed hardware, we present a parallel algorithm to solve a global routing problem in the layout process utilizing the processing capabilities of a rudimentary logic and the selective matching and writing capability of CAMs, along with basic algorithms such a minimum(maximum) search, less(greater) than search and parallel arithmetic. We have focused on the simultaneous minimization of the desity of the channels and the wire length by sedking a less crowded channel with shorter wire distance. We present an efficient mapping technique of the problem into the CAM structure. Experimental results on difficult examples, on randomly generated data, and on benchmark problems from MCNC are included.
The purpose of this study is to evaluate the strength of the near-UV wavelength of 380 nm relative to visible and near-IR bands, and to find the suitable wavelength for detecting aerosols by using the Global Imager (GLI) sensor aboard the Advanced Earth Observing Satellite-II (ADEOS-II). Sensitivity analysis is performed for the retrieval of biomass burning aerosols by employing the radiative transfer model Rstar5b. It is determined that background surface reflectance in the blue band is similar to that in the near-UV band, and that wavelengths in the blue bands are more sensitive to the Aerosol Optical Thickness (AOT) than wavelengths in the near-UV band. The Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) Aerosol Index (AI) is used in the indirect method used for aerosol retrieval, and the wavelength pair 380 nm and 460 nm is determined to be the most sensitive to the AOT. The results of this study suggest that wavelengths in the blue bands are suitable for detecting biomass burning aerosols over the Korean peninsula.
This article discusses the state of a community forestry program in a protection forest in Indonesia, which has been running for almost two decades. We found that the program did not achieve its objective mainly because of frequent changes in regulations. There are also activities such as: measuring and mapping working area boundaries, drawing up a work plan, planting, maintenance and security, paying royalties to those who harvest forest resources, and submitting annual reports on land use to the district government head, which have not worked as expected. We also found that the major incentives for local people to participate in the program are getting certificates of management and the program's effectiveness in minimizing land-use conflicts. Participants perceived that their major role on the program is to follow farmer-group directives or government rules. To achieve the program's purposes, farmer groups need technical assistance related to protection-forest management and opportunities for financing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4412-4428
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2018
The purpose of this work is to solve the problem of representing an entire video using Convolutional Neural Network (CNN) features for human action recognition. Recently, due to insufficient GPU memory, it has been difficult to take the whole video as the input of the CNN for end-to-end learning. A typical method is to use sampled video frames as inputs and corresponding labels as supervision. One major issue of this popular approach is that the local samples may not contain the information indicated by the global labels and sufficient motion information. To address this issue, we propose a binary hashing method to enhance the local feature extractors. First, we extract the local features and aggregate them into global features using maximum/minimum pooling. Second, we use the binary hashing method to capture the motion features. Finally, we concatenate the hashing features with global features using different normalization methods to train the classifier. Experimental results on the JHMDB and MPII-Cooking datasets show that, for these new local features, binary hashing mapping on the sparsely sampled features led to significant performance improvements.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.239-247
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2008
In a resource-limited wireless communication environment, various approaches to meet the ever growing application requirements in an efficient and transparent manner, are being researched and developed. Amongst many approaches, cross layer technique is by far one of the significant contributions that has undoubtedly revolutionized the way conventional layered architecture is perceived. In this paper, we propose a Universal Cross Layer Framework based on vertical layer architecture. The primary contribution of this paper is the functional architecture of the vertical layer which is primarily responsible for cross layer interaction management and optimization. The second contribution is the use of optimization cycle that comprises awareness parameters collection, mapping, classification and the analysis phases. The third contribution of the paper is the decomposition of the parameters into local and global network perspective for opportunistic optimization. Finally, we have shown through simulations how parameters' variations can represent local and global views of the network and how we can set local and global thresholds to perform opportunistic optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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