Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.2
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pp.11-19
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2023
In this paper, we propose the methods of invoice document structure recognition and of making a spreadsheet electronic document. The texts and block location information of word blocks are recognized by an optical character recognition engine through deep learning. The word blocks on the same row and same column are found through their coordinates. The document area is divided through arrangement information of the word blocks. The character recognition result is inputted in the spreadsheet based on the document structure. In simulation result, the item placement through the proposed method shows an average accuracy of 92.30%.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.82-90
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2013
An Optical Network-on-Chip(ONoC) based on silicon photonics is one of promising technology for next generation exascale computing architectures. Recent active researches on ONoC focus on improving bandwidth further and avoiding path collisions by using wavelength division multiplexing (WDM). However, the number of wavelengths used for the WDM increases linearly as the number of Processing Element (PE) increases in existing ONoCs which adopt centralized routing architecture. The problem will also arises growing cost of optical devices such as light switches and light sources and limits the scalability of ONoC due to the sinal loss caused by interference of distinct light sources. In this paper, we proposes a distributed routing architecture for ONoC which is based on 2D-mesh structure using WDM technique and present a method that minimize the required number of wavelengths exploiting the connectivity of communication. In comparison with existing centralized routing architectures, results show reduction by 56% of the number of wavelengths and 21% of the number of optical switches in $8{\times}8$ networks.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.341-344
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2023
건식 반도체 공정에서 저온플라즈마를 일정한 상태로 유지하는 것은 반도체 공정의 효율을 높이기 위해서 매우 중요한 문제이다. 그러나 저온플라즈마 반응로를 진공상태로 유지해야하기 때문에 플라즈마의 상태를 예측하는 작업은 매우 어렵다. 본 연구에서는 OES 센서에서 수집된 데이터를 이용하여 플라즈마의 상태를 예측하는 모형을 개발하였다. 질소가스를 이용한 플라즈마 반응로에서 15개의 서로 다른 플라즈마를 생성하여 OES 데이터를 수집하였고 15개 플라즈마의 상태를 분류할 수 있는 Gaussian Mixture Model(GMM)을 개발하였다. 총 7,296개 파장에서 측정된 분광강도(intensity)를 주성분분석(Pricipal Component Analysis)를 통해 2개의 주성분으로 차원 축소하여 GMM 모형을 개발하엿다. 모형의 정확도는 약 81.72%으로 플라즈마의 OES데이터에 대한 해석력은 뛰어났다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.69-72
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2011
In this paper, we propose a method to track the movement of camera from the video sequences. This method is useful for video analysis and can be applied as pre-processing step in some application such as video stabilizer and marker-less augmented reality. First, we extract the features in each frame using corner point detection. The features in current frame are then compared with the features in the adjacent frames to calculate the optical flow which represents the relative movement of the camera. The optical flow is then analyzed to obtain camera movement parameter. The final step is camera movement estimation and correction to increase the accuracy. The method performance is verified by generating a 3D map of camera movement and embedding 3D object to the video. The demonstrated examples in this paper show that this method has a high accuracy and rarely produce any jitter.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.6
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pp.19-25
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2002
A regular virtual topology requires little processing time for routing purposes which may be a desirable property for high-speed networks. Asymmetric bilayered ShuffleNet, proposed by us as a virtual topology, can be more efficient to be used to design a wide-area optical network compared to ShuffleNet. In this paper, asymmetric bilayered ShuffleNet is imbedded on a given physical topology with the objective of minimizing the total message delay.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.133-139
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2013
This paper proposes a vision-based indoor localization method for autonomous vehicles. A single upward-facing digital camera was mounted on an autonomous vehicle and used as a vision sensor to identify artificial landmarks and any natural corner features. An interest point detector was used to find the natural features. Using an optical flow detection algorithm, information related to the direction and vehicle translation was defined. This information was used to track the vehicle movements. Random noise related to uneven light disrupted the calculation of the vehicle translation. Thus, to estimate the vehicle translation, a Kalman filter was used to calculate the vehicle position. These algorithms were tested on a vehicle in a real environment. The image processing method could recognize the landmarks precisely, while the Kalman filter algorithm could estimate the vehicle's position accurately. The experimental results confirmed that the proposed approaches can be implemented in practical situations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.3231-3244
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2016
As processor design has been transiting from homogeneous multicore processor to heterogeneous multicore processor, traditional Amdahl's law cannot meet the new challenges for asymmetric multicore system. In order to further investigate the impact factors related to the Overhead of Data Preparation (ODP) for Asymmetric multicore systems, we evaluate an asymmetric multicore system built with CPU-GPU by measuring the overheads of memory transfer, computing kernel, cache missing and synchronization. This paper demonstrates that decreasing the overhead of data preparation is a promising approach to improve the whole performance of heterogeneous system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.15
no.4
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pp.286-294
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1990
The objective of this paper lies in presenting in theory an interpretation of how signals are detected from the real-time A/O correlator, and scrutinize by experimental processes, thereby to devise a method by which correlation function can be detected in a favorable way in time. An A/O system for real-time correlation function of two signals has been constructed. This optical correlator when at work in intensity modulation mode by acousto- optic device renders higher output signal to noise ration, as compared with the traditional optical signal detection, has simple system as compared with existing optical correlator in amplitude modulation mode.
An approach based on an integrated photonic Ti:LiNbO3 Y branch has been proposed, designed, and analyzed for the microwave instantaneous frequency measurement (IFM). By designing the Y branch with length L = 6545 ㎛ and refractive index NTE - NTM = 0.0764, a complementary optical filter with free spectral range (FSR) of 600 GHz is constituted, which results in a maximum measureable frequency of 300 GHz being obtained. Theoretical analysis on the temperature stability of the Ti:LiNbO3 Y branch shows that the FSR variation of the complementary filter is 0.3% for the temperature change of 100 K, which indicates that the IFM approach will have a better stability. All these results demonstrate that the proposed IFM approach has potential capability to be used for the increasingly higher microwave IFM with better stability.
In this thesis, an object tracking method based on the active feature model and the optical flow in stereo images is proposed. We acquired the translation information of object of interest and the features of object by utilizing the geometric information and depth of stereo images. Tracking performance is improved for the occlude object with this information by predicting the movement information of features of the occlude object. Rigid and non-rigid objects are experimented. From the result of experiment, the OOI can be real-time tracked from complicate back ground. Besides, we got the improved result of object tracking in any occlusion state, no matter what it is rigid or non-rigid object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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