• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제39권4호
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• pp.203-212
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• 2023

Directional felling is a felling method practised by the Forestry Department in Peninsular Malaysia as prescribed in Field Work Manual (1997) for Selective Management Systems (SMS) in forest harvesting. Determining the direction of tree felling in Peninsular Malaysia is conducted during the pre-felling inventory 1 to 2 years before the felling operation. This study aimed to predict and analyze the direction of tree felling using the vector-based path distance back link method in Geographic Information Systems (GIS) and compare it with the felling direction observed on the ground. The study area is at Balah Forest Reserve, Kelantan, Peninsular Malaysia. A Path Distance Back Link (spatial analyst) function in ArcGIS Pro 3.0 was used in predicting tree felling direction. Meanwhile, a binary classification was used to compare the felling direction estimated using GIS and the tree felling direction observed on the ground. Results revealed that 61.3% of 31 trees predicted using the vector-based projection method were similar to the felling direction observed on the ground. It is important to note that dynamic changes of natural constraints might occur in the middle of tree felling operation, such as weather problems, wind speed, and unpredicted tree falling direction.

• Journal of Power Electronics
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• 제11권5호
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• pp.688-696
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• 2011

This paper proposes a simple space vector PWM (SVPWM) scheme including overmodulation operation for 3-level NPC (Neutral Point Clamped) Inverters. The proposed scheme features a simple decision and calculation procedure for determining switching times in the overmodulation range by utilizing the duty calculation method used in 2-level inverters and the minimum phase error projection method widely employed in motor drive systems. The proposed scheme does not need to detect the angle of the reference vector or calculate trigonometric functions to determine the magnitude of the voltage vector. The magnitude of the angle of the new reference voltage vector is decided in advance with the help of the Fourier Series Expansion to extend the linearity of the output voltage of 3-level inverters in the overmodulation region. Experimental results demonstrate the validity of the proposed SVPWM scheme including overmodulation operation for 3-level NPC inverters.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권12호
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• pp.24-30
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• 2006

본 논문에서는 다중 안테나를 갖는 위성항법시스템 (GNSS) 수신기에서의 subspace projection을 이용한 전파방해신호 제거와 다중경로 간섭신호 제거에 대한 방법을 기술한다. 우리는 수신기에 들어온 신호를 두 번의 subspace projection을 통해 전파방해신호와 다중경로 간섭신호가 없는 noise subspace로 투영함으로써 GNSS 신호와 noise 만으로 구성된 신호 얻게 되고, 이 신호에 Beamformer를 적용하여 최대의 신호 대 잡음비를 갖는 수신기 출력 신호를 얻게 된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수신기가 효과적으로 전파방해신호와 다중경로간섭신호를 제거하고 신호 대 잡음비를 최대한으로 증가시킬 수 있음을 보여준다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.20-26
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• 2021

본 논문에서는 영상 인식 환경에서 영상 정렬에 필요한 회전각 추정 방법 중 낮은 사양의 임베디드 기반 환경에 적용 가능한 방법을 제안하고 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법은 영상을 극좌표로 변환한 후 거리축 방향으로 투영된 1차원 프로파일의 유사도 매칭을 통하여 회전각을 추정한다. 추가로 연산을 더 단순화시킨 투영 프로파일의 벡터합을 이용하는 방법을 선택할 수도 있다. 이진 패턴 영상과 흑백 명암영상을 대상으로 진행한 실험을 통하여 제안된 방법의 추정 오차가 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 큰 차이가 없으며 보다 적은 연산과 낮은 시스템 자원이 요구됨을 보였다. 추후 확장을 위하여 흑백 명암영상에서 회전 중심을 일치시키는 방법에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.401-406
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• 2017

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.250-257
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• 2011

본 논문에서는 이동 카메라 영상에서 움직임 정보와 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 다수의 보행자를 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 연속된 영상의 특징점을 이용하여 카메라 자체의 움직임 보상용 한 후 차 영상과 프로젝션 히스토그램을 통해 움직이는 보행자를 검출한다. 차 영상을 이용한 보행자 검출은 간단한 방법이지만 움직임이 없는 보행자는 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하여 SVM을 이용하여 움직이지 않는 보행자를 검출하였다. SVM은 보행자 검출과 같은 이진 분류 문제에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 영상 내에 보행자가 서로 인접해 있거나 팔과 다리를 과도하게 움직이는 경우 검출하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 정보와 SVM을 이용하여 움직임이 없는 보행자와 보행자가 서로 인접해 있거나 과도한 동작을 취하는 경우에도 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실세계 영상을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 평균 검출률이 94%, FP(False Positive)가 2.8%로 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권6호
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• pp.491-498
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• 2013

We consider support vector machines(SVM) to predict Y with p numerical variables $X_1$, ${\ldots}$, $X_p$. This paper aims to build a biplot of p explanatory variables, in which the first dimension indicates the direction of SVM classification and/or regression fits. We use the geometric scheme of kernel principal component analysis adapted to map n observations on the two-dimensional projection plane of which one axis is determined by a SVM model a priori.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.843-848
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• 1999

Support vector machine(SVM) is a new and very promising classification and regression technique developed by Bapnik and his group at AT&T Bell laboratories. However it has failed to establish itself as common machine learning tool. This is partly due to the fact that SVM is not easy to implement and its standard implementation requires the optimization package for quadratic programming. In this paper we present simple iterative Kernl Adatron algorithm for nonparametric regression which is easy to implement and guaranteed to converge to the optimal solution and compare it with neural networks and projection pursuit regression.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1302-1312
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• 2015

Recent research has been devoted and focused on detecting pedestrian and vehicle in intelligent vehicles except for the vulnerable road user(VRUS). In this paper suggest a new projection method which has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for each cell from original image to detect two-wheeler. We applied new weighting values which are calculated by maximum curvature containing very important object shape features and uniform local binary pattern to remove the noise. This paper considered the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. Experiment results show that the new approach gives higher detection accuracy than of the conventional method.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제1권2호
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• pp.119-126
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• 2014

We propose a bicycle detection system riding on people based on modified projected local binary pattern(PLBP) for vision based intelligent vehicles. Projection method has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for original image. The features of Local binary pattern(LBP) are fast to compute and simple to implement for object recognition and texture classification area. Moreover, We use uniform pattern to remove the noise. This paper suggests that modified LBP method and projection vector having different weighting values according to the local shape and area in the image. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. Our experimental results show that a bicycle and motorcycle riding on people detection system based on proposed PLBP features achieve higher detection accuracy rate than traditional features.