The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.4
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pp.93-98
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2019
On today, optical system are the next generation weapon systems being studied in many countries, starting from USA. One of the most important technologies in optical system is a high-speed automatic target tracking system that can continuously track high-speed moving small targets. This paper designs an automatic target tracking system based on a correlated trekker that is robust against rapid shape changes for fast moving targets and small targets at a distance. The proposed system showed about 98% success rate in response to the targets that are under a complex background such as drone, ranger, etc.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.11
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pp.2079-2084
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2016
When designing the interface of the web site, we must consider what users want and need in the design, because design trends are recently changing from user interface design to user experience design. In this paper, we present the method to apply the user experience design when designing the main page of the web site. We select representative online markets and analyze the information elements which compose the main page. Using the eye tracking method which measure user's visual attention frequency, we compare the main page with the wire-frame and analyze changes of the visual attention frequency over time. As a result of experiments, it is efficient to allocate the important information as the image or the moving image to the center of main page for use's visual attention at the time of designing the main page of the online market.
RFID (Radio Frequency Identification) yoking authentication provides methods scanning a pair of RFID tags with a reader device and verifying them to ensure the physical proximity of objects. In the first yoking proof protocols, a verifier connected to a reader device online is essential to verify the yoking proof, and this condition limits the environment in which yoking proof can be applied. To solve this limitation, several studies have been conducted on offline yoking proof protocol that does not require the online connection between a reader and a verifier. However, the offline yoking proof protocols do not guarantee the basic requirements of yoking proof, and require relatively more operations on the tag compared to the previous yoking proof protocols. This paper proposes an efficient offline yoking proof protocol that supports offline verification without the need for an online verifier. The proposed protocol provides a secure yoking proof with fewer number of operations than the existing ones, and it also can be extended to the group proof for more than a pair of tags without additional devices. The analysis in this paper shows that the proposed protocol provides offline verification securely and effectively.
Uncertainty of the model, system delay and drive dynamics can be considered as normal uncertainties, and the main source of uncertainty in the seismic control system is related to the nature of the simulated seismic error. In this case, optimizing the management strategy for one particular seismic record will not yield the best results for another. In this article, we propose a framework for online management of active structural management systems with seismic uncertainty. For this purpose, the concept of reinforcement learning is used for online optimization of active crowd management software. The controller consists of a differential controller, an unplanned gain ratio, the gain of which is enhanced using an online reinforcement learning algorithm. In addition, the proposed controller includes a dynamic status forecaster to solve the delay problem. To evaluate the performance of the proposed controllers, thousands of ground motion data sets were processed and grouped according to their spectrum using fuzzy clustering techniques with spatial hazard estimation. Finally, the controller is implemented in a laboratory scale configuration and its operation is simulated on a vibration table using cluster location and some actual seismic data. The test results show that the proposed controller effectively withstands strong seismic interference with delay. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
A robust adaptive position control algorithm is proposed for servomotor drive system with uncertainties and load disturbance. The proposed controller is comprised of a nominal controller and a robust control. The nominal controller is designed in the condition without all the external load disturbance, nonlinear friction and unpredicted uncertainties. The robust controller containing lumped uncertainty approximator using fuzzy-neural network(FNN) is designed to dispel the effect of uncertainties and load disturbance. The interconnection weight of the FNN can be online tuned in the sense of the Lyapunov stability theorem thus asymptotic stability of the proposed control system can be guaranteed. Finally, simulation results verify that the proposed control algorithm can achieve favorable tracking performance for the induction servomotor drive system.
The purpose of this paper is to develop the straightforward design guidelines of PD/PID speed controller for Industry servo drives with plug and play concept. The controller gains are uniquely determined from the current control loop dynamics, speed loop delay, and mechanical parameters. In order to eliminate the mechanical friction uncertainties, an automatic PD/PI control mode switching algorithm Is introduced using online spectrum analysis of motor torque command. The dynamic performance of the proposed scheme assures a fast tracking response curve with minimal oscillation and settling time over the whole operating conditions. For comprehensive comparison of conventional PI control scheme, extensive test is carried out on actual servo system.
Baotu Spring Park, a must-visit place in Jinan, China, has been rated as the country's highest-level scenic spot by the Chinese government. However, social media that highly reflects public opinions tends to express a lower evaluation of Baotu Spring Park. Thus, this paper employs service design thinking methods to identify the problems of Baotu Spring Park and provide solutions from the perspective of visitors. Based on desk research, tourist behavior tracking, contextual interviews, and a customer journey map, it was found that the service gap of Baotu Spring Park lacks a unified and effective instruction system. Also, the activities, parking, and high-quality tourist souvenirs are deficient, and there is no online information delivery platform. Finally, five suggestions are made,-respectively:,- redesign the sign system, enhance the participation of tourists, redesign the tourist souvenirs and display space, offer parking areas and shuttle buses, as well as set up a dedicated application.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.11
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pp.106-111
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2014
Currently, the commonly used method for PWM(Pulse Width Modulation) Inverter of the Solar Power Plant. However, the limit of the developing performance to the non-linear and switch devices of the Inverter. Therefore, we propose a model predictive control techniques applied to Laguerre functions. LMPC(Laguerre functions model predictive control) reduces the number of computations made and so online implementation becomes possible where traditional MPC would have fail. In this paper, we comment on the appropriate scope and functions degree of the LMPC inverter control. The simulation results from MATLAB are also provided.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.19-20
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2016
비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.
Recent advances in Internet-of-Things and wearable computing have established computationally sufficient infrastructure to remove the barriers of physical locations. The recent COVID-19 pandemic has accelerated the use of remote collaboration, work-from-home, teleconferencing, online education, digital twin, and metaverse enriched with various configurations of augmented reality, virtual reality, mixed reality, and extended reality. Beyond specialized niche wearable applications in the medical and entertainment domains, we aim to identify the underlying characteristics of smartglass-enabled killer applications for everyday use. In this paper, we analyze intermediary roles in remote collaboration consisting of authoritative supervisors, synergetic collaborators, and speculative explorers. We also propose technical components for smartglass-assisted interactive remote collaboration composed of personal tracking, teleconference, and interaction components. More specifically, the application tasks of each intermediary role and objectives of three functional components are defined and elaborated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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