Changing demographics, changing lifestyles. An international group of architects designs the homes of the future in places diverse as USA, Japan, South America and Europe. These architecture are also challenging the traditional structure of the private house, as we know it. Many of these architects are reinterpreting the private house, challenging traditional notions of what makes house. Here, the interior and exterior surfaces are transformed into 'smart skins', which blur the distinction between the digital and the real and become a part of the daily life of the occupants. The smart house will make possible amazing things we though existed only in science fiction, guarding or welfare, guessing our moods and catering to our demands in music, movies, temperature and ambience. And new materials will further transform our living areas.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.193-198
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2022
Face Detection is one of the most important aspects of image processing, it considers a time-consuming problem in real-time applications such as surveillance systems, face recognition systems, attendance system and many. At present, commodity hardware is getting more and more heterogeneity in terms of architectures such as GPU and MIC co-processors. Utilizing those co-processors along with the existing traditional CPUs gives the algorithm a better chance to make use of both architectures to achieve faster implementations. This paper presents a hybrid implementation of the face detection based on the local binary pattern (LBP) algorithm that is deployed on both traditional CPU and MIC co-processor to enhance the speed of the LBP algorithm. The experimental results show that the proposed implementation achieved improvement in speed by 3X when compared to a single architecture individually.
With increasing size of transformer-based neural networks, a light-weight algorithm and efficient AI accelerator has been developed to train these huge networks in practical design time. In this article, we present a survey of state-of-the-art research on the low-precision computational algorithms especially for floating-point formats and their hardware accelerator. We describe the trends by focusing on the work of two leading research groups-IBM and Seoul National University-which have deep knowledge in both AI algorithm and hardware architecture. For the low-precision algorithm, we summarize two efficient floating-point formats (hybrid FP8 and radix-4 FP4) with accuracy-preserving algorithms for training on the main research stream. Moreover, we describe the AI processor architecture supporting the low-bit mixed precision computing unit including the integer engine.
This paper proposes a novel approach to model updating for a large-scale cable-stayed bridge based on ambient vibration tests coupled with a hybrid metaheuristic search algorithm. Vibration measurements are carried out under excitation sources of passing vehicles and wind. Based on the measured structural dynamic characteristics, a finite element (FE) model is updated. For long-span bridges, ambient vibration test (AVT) is the most effective vibration testing technique because ambient excitation is freely available, whereas a forced vibration test (FVT) requires considerable efforts to install actuators such as shakers to produce measurable responses. Particle swarm optimization (PSO) is a famous metaheuristic algorithm applied successfully in numerous fields over the last decades. However, PSO has big drawbacks that may decrease its efficiency in tackling the optimization problems. A possible drawback of PSO is premature convergence leading to low convergence level, particularly in complicated multi-peak search issues. On the other hand, PSO not only depends crucially on the quality of initial populations, but also it is impossible to improve the quality of new generations. If the positions of initial particles are far from the global best, it may be difficult to seek the best solution. To overcome the drawbacks of PSO, we propose a hybrid algorithm combining GA with an improved PSO (HGAIPSO). Two striking characteristics of HGAIPSO are briefly described as follows: (1) because of possessing crossover and mutation operators, GA is applied to generate the initial elite populations and (2) those populations are then employed to seek the best solution based on the global search capacity of IPSO that can tackle the problem of premature convergence of PSO. The results show that HGAIPSO not only identifies uncertain parameters of the considered bridge accurately, but also outperforms than PSO, improved PSO (IPSO), and a combination of GA and PSO (HGAPSO) in terms of convergence level and accuracy.
This paper has been studied a interworking signalling protocol between two hybrid networks by analyzing Satellite B-ISDN architecture, DSS2 Layer 3 Signalling protocol B-ISUP protocol, S-BISUP protocol stack and so on. Also in the paper, messages and primitives have been defined for B-ISDN's Connection Type, Ownership and each protocol in order to connect point-to-multipoint. And then this paper has designed basic call procedures for OBP Satellite B-ISDN NNI inter-working protocol, verified and implemented them.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.1463-1466
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2006
이동형 로봇을 위한 아키텍처가 제안된다. 제안되는 로봇 아키텍처는 하이브리드 deliberative/reactive 타입이다. 아키텍처는 세 층으로 구성되는데 deliberation 층, 태스크 실행 층, reactive 층이다. 태스크 실행 층에 공용 메시지 박스를 두어서 세 층간의 메시지 교환 용도로 사용한다. 시스템의 구성 모듈은 서로 독립적으로 작동하고 다른 모듈과의 메시지 교환은 메시지 박스를 통해서 이루어지도록 하여 시스템의 확장성과 유연성이 확보된다.
본 논문에서는 MPEG-2 AAC 오디오 복호화 시스템을 효율적으로 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 2채널의 메인 프로필 MPEG-2 AAC 비트열을 실시간으로 복호화하고, 32, 44.1, 48kHz의 표본화 주파수를 지원하여, 표준안에서 제안하는 툴 중 커플링 채널을 제외한 모든 툴을 지원한다. 설계된 시스템은 허프만 복호화와 예측 과정을 수행하는 두개의 독립된 모듈과 Programmable DSP 코어의 혼합 구조(hybrid architecture)로 최적화된 구조를 갖는다.
Recently, a need of non-industrial robot, such as service, medical, entertainment and house-keeping robot, has been increased. Therefore, the capability of robot which can do intelligent behavior like interaction with men and its environment become more prominent than the capability of executing simple repetitive task. To implement an intelligent robot which provides intelligent behavior, an effective system architecture including perception, learning, reasoning and action part is necessary. Control architectures for intelligent robot can be divided into two different classes. One is deliberative type controller which is applicate to high level intelligence like environment ...
In this paper, we propose Self-organizing neurofuzzy networks(SONFN) and discuss their comprehensive design methodology. The proposed SONFN is generated from the mutually combined structure of both neurofuzzy networks (NFN) and polynomial neural networks(PNN) for model identification of complex and nonlinear systems. NFN contributes to the formation of the premise part of the SONFN. The consequence part of the SONFN is designed using PNN. The parameters of the membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted with the use of genetic optimization. We discuss two kinds of SONFN architectures and propose a comprehensive learning algorithm. It is shown that this network...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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