We introduce an interactive image cartooning system based on personal subjectivity. To effectively tune various parameters needed to adjust image style, our system uses interactive genetic algorithm. By selecting several pre-stylized image samples using simple user interface, the user can easily achieve the desired result without having any signal-processing knowledge. Our system reduces the parameter tuning time drastically compared to the conventional system, which involves manual parameter setting.
Park, Ji-Hoon;Lee, Sung-Joo;Hong, Jeong-Pyo;Jeong, Sang-Bae;Hahn, Min-Soo
MALSORI
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no.66
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pp.73-86
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2008
Beamforming is one of the spatial filtering techniques which extract only desired signals from noisy environments using microphone arrays. Fixed beamforming is a simple concept and easy to implement. However, it does not show good performance in real noisy conditions. As an adaptive beamforming, Frost algorithm can be a good candidate. It uses the concept of the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm. The difference between the Frost and the LCMV algorithm is the error correction scheme which is very effective feature in the aspect of performance. In this paper, as quadrature mirror filtering (QMF)-based filterbank is utilized as the pre-processing of the Frost beamformning, the filter length and the learning rate of each band is optimized to improve the performance. The performance is measured by the signal-to-noise ratio (SNR) and the Bark's scale spectral distortion (BSD).
Computer assisted cardiac mapping system has made it possible to display local activation times of the heart using a simultaneous multi-point data aquisition system, and opened an era in electrophyslology guided cardiac arrhythmia surgery especially in ventricular tachycardia. In this study, we have developed a 64 channel computerized cardiacmapping system us:ng a micro-computer for basic reasearch of electrophysiology and electrical propagation in cardiac arrhythmias. The significant tasks of this study were the simultaneous acquisition of large amount of data from 64 sites, accurate and rapid analysis, and the effective display of the analyzed data. To solve these problems, we made a 64 channel signal pre-processing board in order to amplify and fitter the raw signals. And we developed the soflu'are Yor cardiac isochronous mapping whictl is presented immediately ama computer-generated graphics. This system is expected 4o enable us to study pathophyslology of cardiac arrhythmia and to improve the results of diagnosis and surgical treatments for cardiac arrhythmia.
This paper presents a study on the LD Pump laser welded heat transfer and distortion analysis by using finite element method. In the production processing, ferrule and saddle of LD Pump in light-wave communication system are welded by multi mode Nd-YAG laser. Thus distortion happens during laser-welded packaging, and it makes an error of detecting the light signal translated through optical fiber in LD Pump. These parts experience thermal and mechanical hysteresis during heating and cooling process come from laser welding. The amount of final displacement is predicted using the finite element method. And the optimal shape is decided by using the result of pre-analysis.
In this paper, we propose a test pattern generation algorithm on the basis of the identification of undetectable faults for Speed-Independent(SI) asynchronous control circuits. The proposed methodology generates tests from the specification of a target circuit, which describes the behavior of the circuit in the form of Signal Transition Graph (STG). The proposed identification method uses only topological information of a target circuit and reachability information of a fault-free circuit, which is generated in the form of Binary Decision Diagram(BDD) during pre-processing. Experimental results show that high fault coverage over single input stuck-at fault model is obtained for several synthesized SI circuits and the use of the identification process as a preprocessing decreases execution time of the proposed test generation with negligible costs.
This paper presents an effective robust predictive control scheme for the active power filter (APF) using a smith-predictor based current regulator, which show superior features when compared to proportional-integral (PI) controllers in terms of an enhanced closed-loop bandwidth and an improved current tracking accuracy. A moving average filter (MAF) is implemented using a field programmable gate array (FPGA) for signal pre-processing to eliminate the switching ripple contamination. An adaptive linear neural network (ADALINE) is used for individual harmonic estimation to achieve selective compensation purpose. The effectiveness and validity of the devised control algorithm are confirmed by extensive simulation and experimental results.
전력 케이블의 고장점 탐지를 상시 감시하고 있는 데이터로부터 on-line으로 할 수 있도록 하기 위한 전력 케이블 고장 신호의 전처리 기술 개발에 관하여 언급하였다. 고장 전류 파형을 모의하고 측정할 수 있는 케이블 고장 모의 측정 시스템을 구성하여 고장 전압과 전류 파형을 측정하였으며 측정된 신호로부터 고장점을 보다 정확하고 빠르게 연산할 수 있도륵 하기 위한 down sampling, filtering 등 전처리 과정에 대하여 시뮬레이션하고 그 결과에 대하여 논하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2006.06a
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pp.360-361
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2006
This paper describes a wire and wireless network sensor for temperature and humidity measurements. The network sensor comprises PLC(Power Line Communication) and RF transmitter(433MHz) for acquiring an internal (on-board) sensor signal, and measured data is transmitted to a main processing unit. The network sensor module is consist of MEMS sensor, 10-bit A/D converter, pre-amp., gain-amp., ADUC812 one chip processor and PLC/RF transmitting unit. The temperature and humidity sensor is based on MEMS piezoelectric membrane structure and is implemented by using dual function sensor for smart home and smart building.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.1
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pp.8-15
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2011
This paper presents an effective method for detecting vehicles in front of the camera-assisted car during nighttime driving. The proposed method detects vehicles based on detecting vehicle headlights and taillights using techniques of image segmentation and clustering. First, in order to effectively extract spotlight of interest, a pre-signal-processing process based on camera lens filter and labeling method is applied on road-scene images. Second, to spatial clustering vehicle of detecting lamps, a grouping process use light tracking method and locating vehicle lighting patterns. For simulation, we are implemented through Da-vinci 7437 DSP board with visible light mono-camera and tested it in urban and rural roads. Through the test, classification performances are above 89% of precision rate and 94% of recall rate evaluated on real-time environment.
In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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