Automatic modulation classification is essential in radar emitter identification. We propose a cascade classifier by combining a support vector machine (SVM) and convolutional neural network (CNN), considering that noise might be taken as radar signals. First, the SVM distinguishes noise signals by the main ridge slice feature of signals. Second, the complex envelope features of the predicted radar signals are extracted and placed into a designed CNN, where a modulation classification task is performed. Simulation results show that the SVM-CNN can effectively distinguish radar signals from noise. The overall probability of successful recognition (PSR) of modulation is 98.52% at 20 dB and 82.27% at -2 dB with low computation costs. Furthermore, we found that the accuracy of intermediate frequency estimation significantly affects the PSR. This study shows the possibility of training a classifier using complex envelope features. What the proposed CNN has learned can be interpreted as an equivalent matched filter consisting of a series of small filters that can provide different responses determined by envelope features.
The independent cascade model has been widely used to analyze information diffusion in the blog world. In this paper, we propose a new method to construct a blog network for applying the independent cascade model to analyzing of information diffusion in a blog world. To construct a blog network, the proposed method establishes the edge between two users and calculates diffusion probabilities between them by analyzing the activities happened between two users. To calculate diffusion probabilities, the method exploits the ratio of the number of documents actually diffused to a specific user to that of documents written for the purpose of being diffused to other blogs. The experimental result using a real world blog data demonstrates that our method reflects actual information diffusion in a blog world better than existing ones.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.10
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pp.713-722
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2013
This paper proposes a method of using depth information to detect the hand region in real-time based on the cascade method. In order to ensure stable and speedy detection of the hand region even under conditions of lighting changes in the test environment, this study uses only features based on depth information, and proposes a method of detecting the hand region by means of a classifier that uses boosting and cascading methods. First, in order to extract features using only depth information, we calculate the difference between the depth value at the center of the input image and the average of depth value within the segmented block, and to ensure that hand regions of all sizes will be detected, we use the central depth value and the second order linear model to predict the size of the hand region. The cascade method is applied to implement training and recognition by extracting features from the hand region. The classifier proposed in this paper maintains accuracy and enhances speed by composing each stage into a single weak classifier and obtaining the threshold value that satisfies the detection rate while exhibiting the lowest error rate to perform over-fitting training. The trained classifier is used to classify the hand region, and detects the final hand region in the final merger stage. Lastly, to verify performance, we perform quantitative and qualitative comparative analyses with various conventional AdaBoost algorithms to confirm the efficiency of the hand region detection algorithm proposed in this paper.
We consider a negative unity feedback control system in which a controller and a given minimum phase transfer function are in cascade. This paper present a sufficient condition for the existence of a constant gain controller under which the overall closed loop characteristic polynomial is stable. This sufficient condition is based on Lehnigk's lemmas.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.9B
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pp.1209-1214
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2001
본 논문에서는 양방향 디지털 가입자 회선 (Digital Subscriber Lines) 통신을 위해 격자 구조 (lattice structure)와 직교화된 IIR 형태의 필터가 결합된, 이른바 CALAOI(CAscade of LAttice and Orthogonalized IIR) 구조를 갖는 새로운 반향제거기를 제안한다. 모의실험을 통하여 CALAOI 반향제거기는 기존의 FIR 및 IIR 반향제거기보다 훨씬 적은 계산량 및 메모리, 그리고 빠른 수렴속도를 갖는 안정적인 반향제거기임을 확인할 수 있었다. CALAOI 반향 제거기는 xDSL뿐만 아니라, GIGA-bit Ethernet 등 고속 양방향 통신에서 서비스의 성능을 극대화하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.
본고에서 테라헤르츠 광 신호의 발생과 검출을 위한 다양한 기술에 대하여 리뷰하였다. 이들 중 테라헤르츠 광원기술로서 중요도가 높은, 광전도 신호원, 파라메트릭 신호원 및 차주파수 방식의 신호원 기술을 논의하고, 전자 주입형 양자폭포레이저(Quantum Cascade Laser) 방식과 광혼합(Photomixing) 방식의 신호원 기술 및 이와 관련된 결과와 개발된 테라헤르츠 광신호원의 성능에 대하여도 소개한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1447-1448
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2011
초저온 액화 공정 플랜트의 정상 운전시 제어 로직을 사전에 점검할 수 있는 테스트 플랫폼을 개발하였다. 초저온 액화 공정 플랜트상의 주요 제어 대상 포안트 17 개를 선정하여 PID 및 cascade 제어 알고리즘을 구현하였으며 이를 시뮬레이터에 연결하여 제어 로직 계산 결과를 테스트하였다. 시뮬레이터에서는 제어시스템의 제어 로직에 대한 동적 반응 특성을 계산하여 제시함으로써 제어시스템의 제어 로직을 사전에 분석, 점검할 수 있도록 역할을 수행한다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.10
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pp.190-196
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2014
This paper proposes a mobile-optimized pedestrian detection method using Cascade of HOG(Histograms of Oriented Gradients) for ADAS(Advanced Driver Assistance System) on smartphones. In order to use the limited resource of mobile platforms efficiently, the method is implemented by the OpenCL(Open Computing Language) library, and its processing time is reduced in the following two aspects. Firstly, the method sets a program build option specifically and adjusts work group sizes as variety of kernels in the host code. Secondly, it utilizes local memory and a LUT(Look-Up Table) in the kernel code to accelerate the program. For performance evaluation, the developed algorithm is compared with the mobile CPU-based OpenCV(Open Computer Vision) for Android function. The experimental results show that the processing speed is 25% faster than the OpenCV hogcascade.
The purpose of this research is to investigate the role of social dimensions in predicting the intention to use SNS. We proposed an integrative SNS acceptance model based on the theory of planned behavior (TPB), the technology acceptance model (TAM), and the social influence theory. Included in the model are attitude toward SNS use, subjective norm, information cascades, and perceived behavioral control as antecedents to intention to use SNS. An empirical analysis was conducted using data collected from a questionnaire survey with 228 college students in Korea, and it yielded the following findings. First, the two social dimensions, namely subjective norm and information cascades, were found to have a significant positive relationship with the intention to use SNS. In particular, information cascade turned out to have the strongest impact of the three antecedents to intention to use SNS. Second, perceived usefulness and perceived ease of use were found to have a significant positive influence on the attitude toward SNS use.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.259-262
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2006
This paper presents a design of low power CMOS LNA(Low Noise Amplifier) for 2.4 GHz ZigBee applications. The proposed circuit has been designed by using TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS process and current-reused two-stage cascade topology. LNA design procedures and the simulation results using ADS(Advanced Design System) are presented in this paper. Simulation results shows that the LNA has a extremely low power dissipation of 1.38mW with a $V_{DD}$ of 1.0V. The LNA also has a maximum gain of 13.38dB, input return loss of -20.37dB, output return loss of -22.48dB and noise figure of 1.13dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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