Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.2
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pp.45-56
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2015
In this paper we propose a very rapid moving object tracking method for an object-based auto focus on a smart phone camera. By considering the limit of non-learning approach on low-performance platforms, we use a sliding-window detection technique based on histogram features. By adapting the integral histogram, we solve the problem of the time-consuming histogram computation on each sub-window. For more speed up, we propose a local candidate search, and an adaptive scaling template method. In addition, we propose to apply a stabilization term in the matching function for a stable detection location. In experiments on our dataset, we demonstrated that we achieved a very rapid tracking performance demonstrating over 100 frames per second on a PC environment.
We are in search for many method at 21th century thinking about the environment internationally. One is among them low carbon green city. Consequently this dissertation put a system solar energy key point of low carbon green city and purpose of low carbon green city Besides system and technique about the solar energy best practices try to do the investigation analysis. It's important of low carbon green city's environmental friendly system such as solar heat system, solar power generation, ecological greening, All these systems are connected each other and organize low carbon green city. A solar energy system uses pure energy of the situation directly most among the environmental friendly system. Energy saving and environment-friendly city in the world must do not a choice. However, recognition conversion and infrastructure of the Korea still has not come true. But South Korea and the international best practices is not the same system. But plan to solar city, the concept of green city in Cheongju, Deagu local government. And many meetings are in progress.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.4
s.235
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pp.570-577
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2005
In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2081-2101
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2016
Successive interference cancellation (SIC) is considered to be a promising technique to mitigate multi-user interference and achieve concurrent uplink transmissions, but the optimal power allocation (PA) issue for SIC users is not well addressed. In this article, we focus on the optimization of the PA ratio of users on an SIC channel and analytically obtain the optimal PA ratio with regard to the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) threshold for successful demodulation and the sustainable demodulation error rate. Then, we design an efficient resource allocation (RA) scheme using the obtained optimal PA ratio. Finally, we compare the proposal with the near-optimum RA obtained by a simulated annealing search and the RA scheme with random PA. Simulation results show that our proposal achieves a performance close to the near-optimum and much higher performance than the random scheme in terms of total utility and Jain's fairness index. To demonstrate the applicability of our proposal, we also simulate the proposal in various network paradigms, including wireless local area network, body area network, and vehicular ad hoc network.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.4
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pp.1111-1122
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2008
Recently, because of decreasing in population, most of local universities are competing to attract new students in the entrance examination. These situations cause that most of the examinee apply for several universities to matriculate in a university. So these problem may raise a serious trouble such as additional new students invited. Therefore, in this study, we consider a few statistical models by using data mining technique to understand the pattern of new students who discard registration(seceders) in spite of success in the D university entrance examination. To construct these models, we use entrance examination data of three years. On the basis for analysis results of entrance examination data, we look into the features for secession of new students who success in an university entrance examination. We provide a basic information to make a effective entrance plan for seceders in future. Also, we make a search for the trend based on three years by analyzing entrance examination data of 2006, 2007 and 2008 years.
Genetic algorithms are powerful optimization methods based on the mechanism of natural genetics and natural selection. Genetic algorithms reduce chance of searching local optima unlike most conventional search algorithms and especially show good performances in complex nonlinear optimization problems because they do not require any information except objective function value. This paper presents a new model based on sexual reproduction in nature. In the proposed Sexual Reproduction model(SR model), individuals consist of the diploid of chromosomes, which are artificially coded as binary string in computer program. The meiosis is modeled to produce the sexual cell(gamete). In the artificial meiosis, crossover between homologous chromosomes plays an essential role for exchanging genetic informations. We apply proposed SR model to optimization of the design parameters of Single-sided Linear Induction Motor(SLIM). Sequential Unconstrained Minimization Technique(SUMT) is used to transform the nonlinear optimization problem with many constraints of SLIM to a simple unconstrained problem, We perform optimal design of SLIM available to FA conveyer systems and discuss its results.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.8
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pp.1484-1490
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2007
The Cross Reference Point(CRP) is a robust method for finding salient points in watermarking systems because it is based on the geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by digital attacks. After normalization of an image, the 100 CRPs are calculated. Next, the 100 blocks centered by CRPS are formed. These 100 blocks are arranged using a secrete key. Each boundary of 50 out of 100 blocks is surrounded by 8 blocks which are selected by the ordered number of a preceding block. This number is a seed of random number generator for selecting 8 out of 50 blocks. The search area of a center block is formed by a secrete key. The pixels of a center block are quantized to 10 levels by predefined thresholds. The watermarks are generated by the 50 quantized center blocks. These watermarks are embedded directly in the remaining 50 blocks. In other words, 50 out of 100 blocks are utilized to generate watermarks and the remaining 50 blocks are used to watermark embedding. Because the watermarks are generated in the given images, we can successfully detect watermarks after several digital attacks. The reason is that the blocks for the generation and detection of watermarks are equally affected by digital attacks except for the case of local distortion such as cropping.
The data integration with modeled predictions (DIMP) model is a promising inverse radiation transport method for solving the special nuclear material (SNM) holdup problem. Unlike previous methods, DIMP is a completely passive nondestructive assay technique that requires no initial assumptions regarding the source distribution or active measurement time. DIMP predicts the most probable source location and distribution through Bayesian inference and quasi-Newtonian optimization of predicted detector responses (using the adjoint transport solution) with measured responses. DIMP performs well with forward hemispherical collimation and unshielded measurements, but several considerations are required when using narrow-view collimated detectors. DIMP converged well to the correct source distribution as the number of synthetic responses increased. DIMP also performed well for the first experimental validation exercise after applying a collimation factor, and sufficiently reducing the source search volume's extent to prevent the optimizer from getting stuck in local minima. DIMP's simple point detector response function (DRF) is being improved to address coplanar false positive/negative responses, and an angular DRF is being considered for integration with the next version of DIMP to account for highly collimated responses. Overall, DIMP shows promise for solving the SNM holdup inverse problem, especially once an improved optimization algorithm is implemented.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.12
no.12
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pp.935-942
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2002
When designing fluid mounts, design parameters can be varied in order to obtain a desired notch frequency and notch depth. The notch frequency is a function of the mount parameters and is typically selected by the designer to occur at the vibration disturbance frequency. Since the process of choosing these parameters can involve some trial and error, it seems to be a great application for obtaining optimal performance of the mount. Many combinations of parameters are possible to give us the desired notch frequency, but the question is which combination provides the lowest depth. Therefore. an automatic optimal technique is needed to optimize the performance of the fluid mount. In this study. the enhanced genetic algorithm (EGA) is applied to minimizing transmissibility of a fluid mount at the desired notch frequency, and at the notch and resonant frequencies. The EGA is modified genetic algorithm to search global and local optimal solutions of multi-modal function optimization. Furthermore. to reduce the searching time as compare to conventional genetic algorithm and Increase the precision of the solutions, the modified simplex method is combined with the algorithm. The results show that the performance of the optimized mount by using the hybrid algorithm is better than that of the conventional fluid mount.
In order to analyze cell images, accurate segmentation of each cell is indispensable. However, the reality is that accurate cell image segmentation is not easy due to various noises, dense cells, and inconsistent shape of cells. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that combines marker-based watershed segmentation and ellipse fitting method for glioblastoma cell segmentation. In the proposed algorithm, in order to solve the over-segmentation problem of the existing watershed method, the marker-based watershed technique is primarily performed through "seeding using local minima". In addition, as a second process, the concave point search using ellipse fitting for final segmentation based on the connection line between the concave points has been performed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compared three algorithms with other algorithms along with the calculation of segmentation accuracy, and we applied the algorithm to other cell image data to check the generalization and propose a solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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