Consumer demand for high quality image/video services led to growing trend in image quality enhancement study. Therefore, recent years was a period of substantial progress in this research field. Through careful observation of the image quality after processing by image enhancement algorithms, we perceived that the dark region in the image usually suffered loss of contrast to a certain extent. In this paper, the low-light stretch preprocessing algorithm is, hence, proposed to resolve the aforementioned issue. The proposed approach is evaluated qualitatively and quantitatively against the well-known histogram equalization and Photoshop curve adjustment. The evaluation results validate the efficiency and superiority of the low-light stretch over the benchmarking methods. In addition, we also propose the 255MHz-capable hardware implementation to ease the process of incorporating low-light stretch into real-time imaging systems, such as aerial surveillance and monitoring with drones and driving aiding systems.
In this paper, we evaluate feasibility of an object-oriented method in a distributed real-time control environment through the prediction of delay expected. We adopt CAN as the distributed network and the application layer of the CAN is composed of client/server communication model of COM and surroundings for the support of real-time capability of the COM. Mathematical models formalizing delays which are predicted to invoke in the COM architecture are proposed. Sensors and actuators which are widely used in distributed network-based systems are represented by COM objects in this paper. It is expected that the mathematical models can be used to protect distributed network-based systems from violation of real-time features by the COM.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2012.05a
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pp.263-264
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2012
임베디드 시스템은 특정한 목적을 수행하기 위한 시스템으로써, 자동차, 항공, 조선, 원자력발전소 등 다양한 분야에 사용되고 있는 추세이다. 이러한 임베디드 시스템은 빠른 응답성 및 시간 결정성을 위한 실시간성의 지원여부를 중요시 한다. 하지만 임베디드 시스템에서 사용되고 있는 범용 운영체제인 리눅스의 경우, 실시간성을 제공하지 않는 문제점을 가지고 있기 때문에 실시간성 제공을 위해 RTAI, RT-Linux를 통해 실시간성을 제공하고 있다. 그러나 RTAI는 Hard Real-Time을 제공하지 못하고, RT-Linux는 커널코드를 수정할 때 마다 커널 컴파일을 해야 하는 문제점이 있다. 또한, 사용자가 잘못 구현한 Real-Time 태스크의 오류가 커널에 영향을 미쳐 커널을 멈추게 하는 문제점이 있다. 따라서 리눅스 상에서 실시간성을 제공하면서 개발의 편의성 및 커널의 독립성을 제공할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 리눅스상의 사용자영역에서의 실시간성을 지원하기 위한 방법을 설계 및 구현을 하였다.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.3
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pp.28-34
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2006
An ACC driving simulator is a virtual reality device which designed to test or evaluate vehicle control algorithm. It is designed and built based on the rapid control prototyping(RCP) concept. Therefore this simulator adopt RCP tools to solve the equation of a vehicle dynamics model and control algorithm in real time, rendering engine to provide real-time visual representation of vehicle behavior and CAN communication to reduce networking load. It can provide also many different driving test environment and driving scenarios.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.7
no.7
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pp.250-257
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1999
Driving simulators are used effectively for human factor study, vehicle system development and other purposes by enabling to reproduce actural driving conditions in a safe and tightly controlled enviornment. Interactive simulation requries appropriate sensory and stimulus cuing to the driver . Sensory and stimulus feedback can include visual , auditory, motion, and proprioceptive cues. A fixed-base driving simulator has been developed in this study for vehicle system developmnet and human factor study . The simulator consists of improved and synergistic subsystems (a real-time vehicle simulation system, a visual/audio system and a control force loading system) based on the motion -base simulator, KMU DS-Ⅰ developed for design and evaluation of a full-scale driving simulator and for driver-vehicle interaction.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.247-250
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2006
Integrating a GPS based vehicle navigation system and the latest optimal algorithms, this research aims to develop a real-time decision support platform for concrete plant to provide the optimal solutions for ready mixed concrete delivery. The platform includes fleet tracking system, simulation and optimization tools, and visual interface which is useful to monitor delivery progress, to obtain crucial historical and real-time data for simulation, and to improve the efficiency of the plant operation. This paper presents configuration of the system and performance evaluation based on operational data.
The performance of an intelligent classifier for detecting malwares added to multimedia contents based on machine learning is highly dependent on the properties of feature set. Especially, in order to determine the malicious code in real time the size of feature set should be as short as possible without reducing the accuracy. In this paper, we introduce an optimal feature selection method to satisfy both high detection rate and the minimum length of feature set against the feature set provided by PEFeatureExtractor well known as a feature extraction tool. For the evaluation of the proposed method, we perform the experiments using Windows Portable Executables 32bits.
Since existing measurement sites are required to construct a high-cost PM measuring device and a measuring site of a large area, there is a limit to the construction of a high-resolution measurement network. Therefore, it is necessary to develop a low-cost, high-performance PM measuring device (as an alternative technology) that can increase the resolution of PM measurement, and it is necessary to establish a base to provide real-time PM information for whole people. Therefore, in this study, the alternative technique (light scattering method) for achieving the above object was examined, performance evaluation was carried out, and it was verified that the light scattering method was usable. Various PM measurement results were compared and analyzed to find PM monitoring points and resolutions we would like to propose.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.26
no.4
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pp.324-334
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2023
In this paper, the target simulator for RF signals was developed by using VST(Vector Signal Transceiver) and set by real-time signal processing SW programs. A function to process RF signals using FPGA(Field Programmable Gate Array) board was designed. The system functions capable of data processing, raw signals monitoring, target signals(simulated range, velocity) generating and RF environments data analyzing were implemented. And the characteristics of modulated signal were analyzed in RF environment. All function of programs for processing RF signal have options to store signal data and to manage the data. The validity of the signal simulation was confirmed through verification of simulated signal results.
Sara Alqethami;Badriah Almutanni;Walla Aleidarousr
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.1-10
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2024
In the era of big data, the growth of e-commerce transactions brings forth both opportunities and risks, including the threat of data theft and fraud. To address these challenges, an automated real-time fraud detection system leveraging machine learning was developed. Four algorithms (Decision Tree, Naïve Bayes, XGBoost, and Neural Network) underwent comparison using a dataset from a clothing website that encompassed both legitimate and fraudulent transactions. The dataset exhibited an imbalance, with 9.3% representing fraud and 90.07% legitimate transactions. Performance evaluation metrics, including Recall, Precision, F1 Score, and AUC ROC, were employed to assess the effectiveness of each algorithm. XGBoost emerged as the top-performing model, achieving an impressive accuracy score of 95.85%. The proposed system proves to be a robust defense mechanism against fraudulent activities in e-commerce, thereby enhancing security and instilling trust in online transactions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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