Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.333-340
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2011
KJJVC(Korea-Japan Joint VLBI Correlator) was installed at the KJCC(Korea-Japan Correlation Center) and has been operated by KASI(Korea Astronomy and Space Science Institute) from 2009. KJNC is able to correlate the VLBI observed data through KVN(Korean VLBI Network), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), and JVN(Japanese VLBI Network) and its joint network array. And it is used exclusively as computer in order to process the observed data for the scientific purpose KJJVC used the VSI(VLBI Standard Interface) as the VLBI international standard at the data input-output specification between each component. Especially, for correlating the observed data, the data is transmitted with 1024Mbps speed between Mark5B high-speed playback and RVDB(Raw VLBI Data Buffer). The EMI(Electromagnetic lnterference), which is occurred by data transmission with high-speed, cause the data loss and the loss occurrence is frequently often for long transmission cable. Finally it will be caused the data recognition error by decreasing the voltage level of digital data signal. In this paper, in order to minimize the data loss by measuring the EMI noise level in transmission of the VSI specification, the 3 methods such as 1) RC filtering method, 2) lmpedance matching using Microstrip line, and 3) Signal buffering method using Differential line driver, were proposed. To verify the effectiveness of each proposed method, the performance evaluation was conducted by implementing and simulations for each method. Each proposed method was effectively confirmed as the high-speed data transmission of the VSI specification.
As artificial intelligence(AI) technologies, which have made rapid growth recently, began to be applied to the marine environment such as ships, there have been active researches on the application of CNN-based models specialized for digital videos. In E-Navigation service, which is combined with various technologies to detect floating objects of clash risk to reduce human errors and prevent fires inside ships, real-time processing is of huge importance. More functions added, however, mean a need for high-performance processes, which raises prices and poses a cost burden on shipowners. This study thus set out to propose a method capable of processing information at a high rate while maintaining the accuracy by applying Quantization techniques of a deep learning model. First, videos were pre-processed fit for the detection of floating matters in the sea to ensure the efficient transmission of video data to the deep learning entry. Secondly, the quantization technique, one of lightweight techniques for a deep learning model, was applied to reduce the usage rate of memory and increase the processing speed. Finally, the proposed deep learning model to which video pre-processing and quantization were applied was applied to various embedded boards to measure its accuracy and processing speed and test its performance. The proposed method was able to reduce the usage of memory capacity four times and improve the processing speed about four to five times while maintaining the old accuracy of recognition.
A legal system is designed to regulate social phenomena appropriately minimizing potential disputes arising out of conflicts with social phenomena and to seek for stability of legal life. The development of information technology and network infrastructure changed way of communication significantly, which realized the new transactional concepts, such as EDI(Electronic Data Interchange), Commerce At Light Speed(CALS) and Electronic Commerce(EC). However, current legal systems of each nation, which are based upon the paper document, do not seem to accomodate such types of emerging transactions. In that context, we can observe many issues which cannot be resolved among the parties involved in such transactions even under the several sui-generis statutes regarding EDI in Korea. Based upon the recognition of the above circumstances, this paper will browse legislative efforts in advanced countries and international institutions like UNCITRAL, and WTO. Also this will cover outstanding issues in relation with the deployment of electronic commerce in Korea and suggest what should be revisited for better accommodation of the changes going on.
In recognition of the transportation problems of the present and to prepare for the ever increasing demands of the future, government decided to develop the magnetically levitated train domestically and started R&D program office in Korea Institute of Machinery and Metals(KIMM). This office since has established three step by step goals : first to develop a 40 passenger exhibition vehicle for Daejon EXPO'93, second to develop the low to mid-speed maglev system for urban public transportation by 1997 and finally the high speed inter-city maglev train by year 2001. The first two maglev systems will use attractive levitation-LIM driven technologies and these technologies are the ones currently being developed by this office and others. The maglev train system is a product of wide range of technologies from electro-technologies to civil engineering technologies. Some of the technologies are currently available but more have to be developed in the near future and these technologies are owned by or to be developed by various institutions within the science & technology community. The level of the technologies available at the present time are still very rudimentary and their basis are very narrow. Recently we have made a few successes in terms of levitation and propulsion but they are only with small scale modules and results are very qualitative at best. A great deal of development work has yet to be done to refine the technologies and to gain confidence. Full scale levitation/propulsion modules will be tested on the curved guideway within 6 months by this office and another institution. This paper reviews the current status of the maglev technologies in Korea and discuss the development strategies. The Korean maglev program is very ambitious and the schedule is even more so. A steady financial support and strong system engineering and integration are essential to the success of this program.
In this paper we proposed a fast method for a K-Means Clustering algorithm. The main characteristic of this method is that it uses precalculated data which possibility of change is high in order to speed up the algorithm. When calculating distance to cluster centre at each stage to assign nearest prototype in the clustering algorithm, it could reduce overall computation time by selecting only those data with possibility of change in cluster is high. Calculation time is reduced by using the distance information produced by K-Means algorithm when computing expected input data whose cluster may change, and by using such distance information the algorithm could be less affected by the number of dimensions. The proposed method was compared with original K-Means method - Lloyd's and the improved method KMHybrid. We show that our proposed method significantly outperforms in computation speed than Lloyd's and KMHybrid when using large size data which has large amount of data, great many dimensions and large number of clusters.
Example-based super resolution is a method to restore a high resolution image from low resolution images through training and retrieval of image patches. It is not only good in its performance but also available for a single frame low-resolution image. However, its time complexity is very high because it requires lots of comparisons to retrieve image patches in restoration process. In order to improve the restoration speed, an efficient patch retrieval algorithm is essential. In this paper, we applied various high-dimensional feature retrieval methods, available for the patch retrieval, to a practical example-based super resolution system and compared their speed. As well, we propose to apply the multi-phase candidate reduction approach to the patch retrieval process, which was successfully applied in character recognition fields but not used for the super resolution. In the experiments, LSH was the fastest among conventional methods. The multi-phase candidate reduction method, proposed in this paper, was even faster than LSH: For $1024{\times}1024$ images, it was 3.12 times faster than LSH.
Recently, eye image information has been widely used for iris recognition or gaze detection in biometrics or human computer interaction. According as long distance camera-based system is increasing for user's convenience, the noises such as eyebrow, forehead and skin areas which can degrade the accuracy of eye detection are included in the captured image. And fast processing speed is also required in this system in addition to the high accuracy of eye detection. So, we compared the most widely used algorithms for eye detection such as AdaBoost eye detection algorithm, adaptive template matching+AdaBoost algorithm, CAMShift+AdaBoost algorithm and rapid eye detection method. And these methods were compared with images including light changes, naive eye and the cases wearing contact lens or eyeglasses in terms of accuracy and processing speed.
Spatio-temporal congestion evolution pattern can be reproduced using the VDS(Vehicle Detection System) historic speed dataset in the TMC(Traffic Management Center)s. Such dataset provides a pool of spatio-temporally experienced traffic conditions. Traffic flow pattern is known as spatio-temporally recurred, and even non-recurrent congestion caused by incidents has patterns according to the incident conditions. These imply that the information should be useful for traffic prediction and traffic management. Traffic flow predictions are generally performed using black-box approaches such as neural network, genetic algorithm, and etc. Black-box approaches are not designed to provide an explanation of their modeling and reasoning process and not to estimate the benefits and the risks of the implementation of such a solution. TMCs are reluctant to employ the black-box approaches even though there are numerous valuable articles. This research proposes a more readily understandable and intuitively appealing data-driven approach and developes an algorithm for identifying congestion patterns for recurrent and non-recurrent congestion management and information provision.
It is commonly recognized that railway is one of the representative transportation and it offers public service based on strategies for being rapid, automation, safety. Since the opening of high speed railway, 3-hundred-million people have used it and acknowledged its efficiency. However, derailed accident at Kwangmyeong station in February, 2011, frequent malfunction of KTX-Sancheon, and accidents by engineer's careless fault damaged on credibility of safety, Especially, spreaded accidents through social networking service by cell phones amplified anxiety of public, being criticized by the press. This study analyzed statistics of past accident and cases of passing-by accident, and surveyed 152 KTX captain engineers about their recognition of the accident by careless fault and experiences of possibility of occurrence for preventing engineer's careless fault and restoring trust According to the analysis, engineers worry about responsibility and disadvantages related to the accidents for the most, and they are nervous about malfunction for the second most. This study presents prevention methods regarding the result. First, it is required to improve mental stability and concentration on their work, secondly, advanced ability to cope with malfunction or error through repetitive education and training are required to increase confidence, and for the last, improvement of operational supporting system such as ATP, GPS to prevent errors by human factors. Improvement of the system is expected to lead engineers to prevent careless fault and regain the reputation of railway.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.1A
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pp.80-88
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2002
Visual media(image, graphic, and video) processing poses challenge from several perpectives, specifically from the point of view of real-time implementation and scalability. There have been several approaches to obtain speedups to meet the computing demands in multimedia processing ranging from media processors to special purpose implementations. A variety of parallel processing strategies are adopted in these implementations in order to achieve the required speedups. We have investigated a parallel processing system for improving the processing speed o f visual media related applications. The parallel processing system we proposed is similar to a pipelined memory stystem(MAMS). The multi-access memory system is made up of m memory modules and a memory controller to perform parallel memory access with a variety of combinations of 1${\times}$pq, pq${\times}$1, and p${\times}$q subarray, which improves both cost and complexity of control. Facial recognition, Phong shading, and automatic segmentation of moving object in image sequences are some that have been applied to the parallel processing system and resulted in faithful processing speed. This paper describes the parallel processing systems for the speedup and its utilization to three time-consuming applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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