In this paper, we present a demodulation structure suitable for a reader baseband receiver in a passive radio frequency identification (RFID) environment. In a passive RFID configuration, an undesirable DC-offset phenomenon may appear in the baseband of the reader receiver, which can severely degrade the performance of the extraction of valid information from the received tag signal. To eliminate this DC-offset phenomenon, the primary feature of the proposed demodulation structures for the received FM0 and Miller subcarrier signals is to reconstruct the signal corrupted by the DC-offset phenomenon by creating peak signals from the corrupted signal. It is shown that the proposed method can successfully detect valid data, even when the received baseband signal is distorted by the DC-offset phenomenon.
Kim, Hwi Gang;Bae, Tae Wuk;Kim, Kyu Hyung;Lee, Hyung Soo;Lee, Soo In
ETRI Journal
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v.38
no.1
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pp.195-205
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2016
This paper presents a novel follicular unit (FU) classification method based on an angle variation of a boundary vector according to the number of hairs in several FU images. The recently developed robotic FU harvest system, ARTAS, classifies through digital imaging the FU type based on the number of hairs with defects in the contour and outline profile of the FU of interest. However, this method has a drawback in that the FU classification is inaccurate because it causes unintended defects in the outline profile of the FU. To overcome this drawback, the proposed method classifies the FU's type by the number of variation points that are calculated using an angle variation a boundary vector. The experimental results show that the proposed method is robust and accurate for various FU shapes, compared to the contour-outline profile FU classification method of the ARTAS system.
Kim, Gyu-Yeung;Lee, Geun-Hoo;Kim, Hyun-Tae;Kim, Jae-Ho;Yu, Yun-Sik
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.607-608
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2011
In this paper, we propose stopped vehicle detection algorithm in the tunnel. It is shown that our method distinguished objects from background estimated image, and then detected stopped vehicles efficiently based on the experimental analysis about the color information of their lamps. The simulation results show the detection rate is achieved over 95% in the tunnel image.
As part of the cell division method, we proposed a method for segmenting images generated by topography microscopes through deep learning-based feature generation and graph segmentation. Hybrid vector shapes preserve the overall shape and boundary information of cells, so most cell shapes can be captured without any post-processing burden. NIH-3T3 and Hela-S3 cells have satisfactory results in cell description preservation. Compared to other deep learning methods, the proposed cell image segmentation method does not require postprocessing. It is also effective in preserving the overall morphology of cells and has shown better results in terms of cell boundary preservation.
Virtual reality applications in Head-Mounted Displays require high frame rates and low latency rendering techniques. Ray tracing offers many benefits, such as high-quality image generation, but has not been utilized due to lower performance than rasterization. But that can obtain good result combined with gaze-tracking technology and human visual system's operation principle. In this paper, we propose a method to optimize the foveated sampling map and to maintain the visual quality through the fast voronoi nearest interpolation. The proposed method further reduces the computational cost that has been improved by the previous foveated sampling. It also smoothes the voronoi boundary using adaptive sibson interpolation, which was not possible in real-time. As a result, the proposed method can render real-time high-quality images with low visual difference.
Jeon, Young Joon;Kim, Ye Seul;Ahn, Sun Kyu;Jeong, Seok Chan
Journal of Korea Multimedia Society
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v.25
no.4
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pp.559-567
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2022
The optimal shipping location is determined by measuring the volume and weights of cargo shipped to non-standard cargo carriers. Currently, workers manually measure cargo volume, but automate it to improve work inefficiency. In this paper, we proposed the method of a real-time volume calculation using LiDar sensor for automating cargo measurement of non-standard cargo. For this purpose, we utilized the statistical techniques for data preprocessing and volume calculation, also used Voxel Grid filter to light weighted of data which are appropriate in real-time calculation. We implemented the function of Normal vectors and Triangle Mesh to generate surfaces and Alpha Shapes algorithms to process 3D modeling.
The purpose of this study is verifying whether convergence does its role as a transfer medium in dance expression or not, finding the effect of convergence characteristics and confirming whether it would bring change and new creation in performance art or not. This study suggests that studies on convergence in dance are required in accordance with the trend of time. This study believes that convergence is a modern art expression method, which can maximize the artistic expression in dance work and it will play an important role in the advance of dance works. There are ongoing studies on convergence art genre by many creators; however, still academic study this matter is not sufficient. Therefore, it is believed that more studies on convergence genre from the viewpoint of human studies are required. Accordingly, this study took Blush, the dance art works of Wim Vandekeybus, as the subject of study because convergence is clearly visible in these works. It is possible to draw convergence from these works because the works attempt new creation and utilize image by accommodating other genre art in dance art. The convergence in these works maximizes the originality of choreography and expands the time and space of stage through various effects. In other words, it is possible to see that Wim Vandekeybus is doing new attempts in his dance works by experimental elements, which escaped from simple movement, and convergence appears in the works.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.23
no.11
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pp.864-868
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2010
Among LTCC material for substrate, the crystallized anorthite system was mainly studied as high strength material. However, specific factors that have affected on strength of material were studied insufficiently on anorthite system. In this study, the composition of anorthite glass was Ca-Al-Si-Zn-O. The changes of phase and microstructure were observed with the amount and the particle size of glass and the sintering temperature. It was studied that the factors affected on the strength of material. Phases of anorthite and $ZnAl_2O_4$ were formed with the increase of sintering temperature. The $Al_2O_3$ phase was increased with $Al_2O_3$ amount, acted as filler, and the strength of material is increased with $Al_2O_3$ phase. But phases of anorthite and $ZnAl_2O_4$ didn't affect on the strength of material. In the case of 60 vol% glass amounts and below $3.2\;{\mu}m$ of glass particle size, the strength of material was decreased. It is thought that the decrease of strength was due to non-homogeneous mixing between glass powder and filler.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.4
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pp.147-152
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2018
Underwater transient signals are complex, variable and nonlinear, resulting in a difficulty in accurate modeling with reference patterns. We analyze one type of underwater transient signals, in the form of whale sounds, using the MFCC(Mel-Frequency Cepstral Constant) and synthesize them from the MFCC and the weighted $L_2$-norm minimization techniques. The whales in this experiments are Humpback whales, Right whales, Blue whales, Gray whales, Minke whales. The 20th MFCC coefficients are extracted from the original signals using the MATLAB programming and reconstructed using the weighted $L_2$-norm minimization with the inverse MFCC. Finally, we could find the optimum weighted factor, 3~4 for reconstruction of whale sounds.
Park, Sung-Wook;Kim, Jun-Yeong;Park, Jun;Lee, Han-Sung;Jung, Se-Hoon;Sim, Chun-Bo
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.520-523
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2022
일본 우주항공연구개발기구(Japan Aerospace Exploration Agency, JAXA)는 2007년부터 2017년까지 달 탐사선 셀레네(Selenological and Engineering Explorer, SelEnE)가 관측한 데이터를 수집하고, 연구했다. JAXA는 지구 상층 대기에 존재하는 산소가 자기장의 꼬리 부분에 실려 달로 이동한다는 사실을 발견했다. 하지만 이 연구는 아직 진행 중이며 달의 산화 과정 규명에 추가 연구가 필요하다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)으로 달 분화구의 영구 그림자 영역을 제거하고, 물과 얼음을 발견하여 선행 연구의 완성도를 향상하고자 한다. 실험에 사용할 모델은 CIPS(Conditionally Independent Pixel Synthesis)다. CIPS는 실제 같은 영상을 고해상도로 합성한다. 합성할 데이터의 최적인 가중치 초기화 및 파라미터 갱신 방법, 활성 함수 조합은 실험을 통해 확인한다. 필요에 따라 앙상블 학습을 할 수도 있다. 성능평가는 FID(Frechet Inception Distance), 정밀도, 재현율을 사용한다. 제안한 방법은 진행 중인 연구의 시간과 비용을 절약하고, 인과관계를 더욱 명확히 밝히는 데 도움 될 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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