In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
강력한 파지와 정밀 조작이 가능한 인간형 로봇 손에 대한 연구는 인간의 손동작을 파악하여 메커니즘을 분석하고, 로봇 손에 적절하게 응용하여야 한다. 본 논문에서는 최소의 자유도를 적용한 실용적인 인간형 로봇 손의 파지 동작을 모사하고자, 고속카메라를 사용하여 인간의 손동작에 대한 움직임을 추출하고, 이를 분석하였다. 이러한 촬영 데이터를 필터링하여 실험 데이터를 얻었으며, 이를 활용한 수학적 모델을 구하였다. 또한, 말절골(DIP)은 중절골(PIP) 및 기절골(MCP)의 움직임과 비선형 관계 모델을 고찰하여, 신경회로망 및 커널 회귀 모델을 사용한 인간형 로봇 손의 파지 모델을 얻었다. 신경회로망과 커널 회귀를 이용한 과정을 비교함으로써, 커널 회귀 알고리즘을 통한 모델링이 실험 데이터와의 근접성이 우수한 유효 모델임을 입증하였다.
국가 직무능력 표준 (NCS; national competency standards)은 직무를 수행하기 위해 요구되는 능력에 대한 체계화 및 표준화이다. NCS는 특정 직무능력인 능력단위 요소로 구체화하고 표준화하여 학습모듈을 개발한다. 기존 교육과정은 NCS 능력단위 요소를 교육 훈련에 활용하기 위해서 갭 분석 (gab analysis)이 필수적이다. 기존에 갭 분석은 전문가가 주관적으로 평가하였다. 전문가에 의한 갭 분석은 심리적 요소에 의해 주관적 결정, 정확성 결여, 시간 및 공간적 비효율성 문제가 제기되었다. 본 논문은 주관적 평가의 문제 해결을 위해 자동화 평가모델을 제시하였다. 본 논문은 기존 교육과정과 능력단위 요소 간 갭 분석을 위해, 색인어 추출, 단어빈도수-역 빈도수 기반 특징 값 추출, 코사인 유사도 알고리즘을 이용하였다. 또한, 기존 교육과정과 NCS 능력단위요소 사이 유사도 매핑 테이블을 제시하였다. 본 논문의 평가모델은 구조적 특징이나 속도 면에서 개선된 알고리즘을 통해 보완해야 한다.
Objectives : Among the various types of minimally invasive spine surgeries, thoracoscopic surgery is becoming more widely accepted and increasingly utilized. This report delineates our clinical experience using thoracoscopy to resect herniated thoracic discs in 16 patients who suffered from myelopathy or intolerable radiculopathy. Patients and Methods : Between Mar. 1997 and Sep. 1999, 16 consecutive patients underwent thoracoscopic discectomy for treatment of herniated thoracic discs. There were 12 men and 4 women(mean age 43.5 years ; range 18-61 years). Eleven patients presented with myelopathic signs and symptoms from spinal cord compression and 5 patients had incapacitating thoracic radicular pain without myelopathy. The surgical level was varied between T3 and T12. The pathology of specimen were 11 hard discs and 5 soft discs herniations. Thoracoscopic techniques were performed with long narrow spine instruments and high speed drill through 3 or 4 ports under one lung ventilated general anesthesia. During the operation three patients were converted to open thoracotomy due to intolerable one lung ventilation, excessive bleeding and inadequate operation field. The mean operation time was 264min.(range : 100-420min.), and postoperative mean admission period was 11 days. Results : Clinical and neurological outcomes were good in all patients(mean follow-up period 20 months). Among the eleven myelopathic patients, 8 improved neurologically, and 3 stabilized. Among the five radiculopathic patients, 4 recovered completely and no patient had worsened. Postoperative complications were pleural effusion in one case, intercostal neuralgia in one, delayed hemopneumothorax in one, prolonged air leakage in one and pneumonia in one case. Conclusions : Thoracoscopic discectomy needs a steep learning curve to be familiar to anatomical space and handling of endoscopic instruments. However, it is technically feasible and can be effectively performed with acceptable results.
The purpose of this study is twofold: to investigate into general characteristics of the networks in Korea as a new information technology and to discuss general directions of development of the use of the Internet. This study is designed to achieve the purpose by gathering and analysing data related to the use of Internet of librarians those who work in public libraries and research and development libraries and university libraries. The major conclusions made in this study is summarized as follows. (1) From this survey, received detailed response from 69 librarians, the majority (42) from research and development libraries. The majority (56) were from Library and Information Science subject area, half of them (37) hold advanced degrees. (2) Majority (40) have accessed Internet for one year or less, 9(17%) respondents for two years, 17(32%) spend every day Internet related activity. (3) 44.9% of the respondents taught themselves. 28.9% learned informally from a colleague. Formal training from a single one-hour class to more structured learning was available to 30.4%. (4) The most common reason respondents use the Internet are to access remote database searching(73.9%), to communicate with colleagues and friends and electronic mail(52.2%), to transfer files and data exchange(36.2%), to know the current research front(23.2%). They search OPACs for a variety of traditional task-related reasons(59.4%) and to see what other libraries are doing with their automated systems(31.9%). (5) Respondents for the most part use the functions : WWW (68. 1%), E-Mail(59.4%), FTP(52.2%), Gopher(34.8%), Wais(7.2%). (6) Respondents mentioned the following advantages : access to remote log-in database, an excellent and swift communications vehicle, reduced telecommunication cost, saving time. (7) Respondents mentioned the following disadvantages : low speed of communication, difficult of access to the relevant information and library materials, and shortage of database be distributed within Korea.
본 논문은 자율주행을 위한 실시간 의미론적 분할 방법으로 최적화된 심층 신경망 구조인 Wide Inception ResNet (WIR Net)을 제안한다. 신경망 구조는 Residual connection과 Inception module을 적용하여 특징을 추출하는 인코더와 Transposed convolution과 낮은 층의 특징 맵을 사용하여 해상도를 높이는 디코더로 구성하였고 ELU 활성화 함수를 적용함으로써 성능을 올렸다. 또한 신경망의 전체 층수를 줄이고 필터 수를 늘리는 방법을 통해 성능을 최적화하였다. 성능평가는 NVIDIA Geforce gtx 1080과 TX1 보드를 사용하여 주행환경의 Cityscapes 데이터에 대해 클래스와 카테고리별 IoU를 평가하였다. 실험 결과를 통해 클래스 IoU 53.4, 카테고리 IoU 81.8의 정확도와 TX1 보드에서 $640{\times}360$, $720{\times}480$ 해상도 영상처리에 17.8fps, 13.0fps의 실행속도를 보여주는 것을 확인하였다.
저널베어링은 회전하는 축과 베어링 지지부 사이에 유막을 형성하여 회전체를 지지하는 구조물이며, 고속 및 고하중 조건에서도 안정적이기 때문에 발전소와 같은 대형 시스템에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 저널베어링 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 감독학습 기반의 상태진단 알고리즘을 연구하였다. 기존에는 진동신호 특성인자들의 정의에 대한 연구가 주로 진행되었으나, 본 연구에서는 정의된 특성인자의 추출단위인 데이텀의 적용 기준에 대한 연구가 수행되었다. 데이텀의 효용성 평가를 통해 저널베어링 회전체 특성인자의 추출기준은 시간영역에서 1 회전, 주파수영역에서 60 회전 기준이 타당하다는 결론을 도출하였다.
사람 검출의 성능은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이렇게 다양한 크기를 갖는 사람들을 모두 검출하는 것은 실시간 시스템의 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그러나 만일 영상의 특정 위치의 사람의 크기를 예측할 수 있다면, 해당 위치의 사람 검출을 위한 연산량이 크게 감소될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하고, 실내 공간에 존재하는 사람의 영상을 3D 공간에 재구성함으로써 크기를 예측하는 기법을 제안한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법이 효과적으로 사람의 크기를 예측할 수 있고, 기존이 기계학습 기반 사람 검출 방법들의 처리속도가 감소됨을 증명하였다.
Khan, Muhammad Fahad;Aadil, Farhan;Maqsood, Muazzam;Khan, Salabat;Bukhari, Bilal Haider
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4228-4247
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2018
Many methods have been developed for the vehicles to create clusters in vehicular ad hoc networks (VANETs). Usually, nodes are vehicles in the VANETs, and they are dynamic in nature. Clusters of vehicles are made for making the communication between the network nodes. Cluster Heads (CHs) are selected in each cluster for managing the whole cluster. This CH maintains the communication in the same cluster and with outside the other cluster. The lifetime of the cluster should be longer for increasing the performance of the network. Meanwhile, lesser the CH's in the network also lead to efficient communication in the VANETs. In this paper, a novel algorithm for clustering which is based on the social behavior of Gray Wolf Optimization (GWO) for VANET named as Intelligent Clustering using Gray Wolf Optimization (ICGWO) is proposed. This clustering based algorithm provides the optimized solution for smooth and robust communication in the VANETs. The key parameters of proposed algorithm are grid size, load balance factor (LBF), the speed of the nodes, directions and transmission range. The ICGWO is compared with the well-known meta-heuristics, Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CLPSO) for clustering in VANETs. Experiments are performed by varying the key parameters of the ICGWO, for measuring the effectiveness of the proposed algorithm. These parameters include grid sizes, transmission ranges, and a number of nodes. The effectiveness of the proposed algorithm is evaluated in terms of optimization of number of cluster with respect to transmission range, grid size and number of nodes. ICGWO selects the 10% of the nodes as CHs where as CLPSO and MOPSO selects the 13% and 14% respectively.
본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 학습을 통한 방법으로 깊이 정보를 추정하는데 사용되어지는 특징 정보를 PCA(Principal Component Analaysis)기반으로 축소하여 깊이 정보의 정확성을 향상시키는 방법에 대하여 기술한다. 정지 영상에서 깊이 정보를 추정하기 위하여 이미지의 에너지 값과 기울기와 같은 특징을 추출하며 특징들의 관계를 이용하여 각 영역의 깊이 정보를 추정한다. 이 때 영상 필터를 사용하여 많은 특징을 추출하지만 특징의 중요성을 판단하지 않고 모두 사용하면 오히려 성능에 좋지 않은 영향을 미친다. 본 논문에서는 한 장의 정지 영상의 깊이 추정을 위해 PCA를 기반으로 중요도를 판단하여 특징 벡터의 차원을 줄이고 깊이를 정확하게 추정할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법을 스탠포드 대학의 평가 데이터로 실험한 결과, 깊이를 추정하는데 있어서 전체 특징 벡터의 30%만을 이용하여 평균 0.4%에서 최대 2.5%의 정확도가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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