This paper provides a novel method of detecting key captions containing player information in golf videos. We use the color pattern of captions and its repetition property to determine the key captions. The experimental results show that the proposed method achieves a much higher accuracy than existing methods.
The high computational complexity of deep learning algorithms has led to the development of specialized hardware architectures. However, soft errors (bit flip) may occur in these hardware systems due to voltage variation and high energy particles. Many error correction methods have been proposed to counter this problem. In this work, we analyze an error correction mechanism based on repetition codes and an activation function. We test this method by injecting errors into weight filters and define an ideal error rate range in which the proposed method complements the accuracy of the model in the presence of error.
순간 노출된 자극판에서 표적과 동일한 방해자극이 옆에 있을 때, 표적의 정확 보고율이 떨어지는 부적 반복효과가 보고되어 왔다. 본 연구는 부적 반복효과의 성질을 탐구하기 위해, 자극판의 제시 전에 표적이 제시될 가능성이 있는 위치를 빨간 네모(주의창)로 표시하고, 표적이 제시되지 않는 위치는 회색 네모(비주의창)로 표시하는 기법을 도입했다. 실험참가자는 주의창 위치를 주의함으로써 표적을 더 잘 식별할 수 있을 것이다. 실험 1에서는 세 위치 중 두 위치가 개별(작은) 주의창으로 표시되었고, 실험 2에서는 네 위치 중 가운데 두 위치가 합쳐진(큰) 주의창으로 표시되었으며, 실험 3에서는 네 위치 중 가운데 두 위치가 큰 주의창으로 표시되거나 그 둘 중 한 위치가 작은 주의창으로 표시되었다. 세 실험의 결과, 주의창 위치에 제시된 두 문자들을 식별하는 조건에서는 선행 연구와 같이 부적 반복효과가 관찰되었다. 비주의창 위치에 제시됨으로써 주의 받지 않은 방해자극은, 세 실험에 걸쳐서 표적의 식별에 부적 반복효과(혹은 그 경향성)를 낳거나, 또 그 반대효과인 정적 반복효과(혹은 그 경향성)를 낳았는데, 표적과 방해자극의 거리 및 주의창의 크기가 중요한 변인인 것으로 보인다. 이러한 결과는 부적 반복효과에 대한 반복맹 설명이나 위치불확실성 가설이나 억제적 주의포착 가설로 잘 설명되지 않는다. 대신에 자극판에서 요구되는 공간 주의 변동을 고려할 필요성을 제안한다. 주의와 지각의 관계에서 본 연구 과제의 역할에 대한 논의를 하였다.
The study aims to distinguish hemiplegic gait and normal gait using simple wearable device and classification algorithm. Thus, we developed a wearable system equipped three axis accelerometer and three axis gyroscope. The developed wearable system was verified by clinical experiment. In experiment, twenty one normal subjects and twenty one patients undergoing stroke treatment were participated. Based on the measured inertial signal, a random forest algorithm was used to classify hemiplegic gait. Four-fold cross validation was applied to ensure the reliability of the results. To select optimal attributes, we applied the forward search algorithm with 10 times of repetition, then selected five most frequently attributes were chosen as a final attribute. The results of this study showed that 95.2% of accuracy in hemiplegic gait and normal gait classification and 77.4% of accuracy in hemiplegic-side and normal gait classification.
지각부하 이론(Lavie, 1995)에 따르면 지각부하가 높을수록 방해자극의 영향이 감소한다. 지각부하를 다룬 연구들은 문자열에서 표적 문자의 탐지에 걸린 반응시간을 측정하는 Eriksen과 Eriksen(1974)의 측면자극 과제(flanker task)를 주로 사용하였다. 한편, 순간 노출되고 사라진 문자열 중 보고해야 할 표적이 후단서로 지시되는 후단서 강제선택 과제에서는 부적 반복효과(negative repetition effect; NRE)가 관찰된다. 이 효과는 나란히 제시된 두 문자가 서로 다른 경우보다 동일할 때, 표적의 식별률이 더 떨어지는 것을 말한다. 후단서 강제선택 과제는 정보처리의 초기지각 단계와 관련한 처리 과정을 잘 보여준다. 본 연구는 지각부하가 후단서 강제선택 과제에서 표적의 정확 식별률과 NRE에 어떤 영향을 미치는지를 검토하고자 하였다. 지각부하는 후단서에 의한 강제선택 대상인 두 문자(표적 후보) 사이에 삽입되는 제3의 문자의 유사성(실험 1; 'ㄹ', 'ㅅ', '·')과 개수(실험 2; 0개, 2개-왼쪽 대각선 배치와 오른쪽 대각선 배치, 4개, 실험3; 2개, 4개)로 조작했다. 실험 1에서 NRE의 경향성이 관찰되었으나 지각부하의 효과는 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 NRE가 유의하였으며, 지각부하는 유의하였으나, NRE와의 상호작용은 관찰되지 않았다. 실험 3은 부하자극의 위치 변동성을 도입하여 강화된 지각부하의 수준에 따라 NRE가 변화할 것인지를 다시 확인하였는데, 지각부하의 효과가 관찰되지 않았다. 본 연구의 결과는 순간 노출된 표적에 대한 분리주의과정으로 인해 지각부하가 지각 정보처리의 초기 단계에 영향을 미치지 못하였을 가능성이 있음을 시사한다.
Meta-heuristic algorithms have been developed to efficiently solve difficult problems and obtain a global optimal solution. A common feature mimics phenomenon occurring in nature and reliably improves the solution through repetition. And at the same time, the probability is used to deviate from the regional optimal solution and approach the global optimal solution. This study compares the algorithm created based on the above common points with existed SA and HS to show advantages in time and accuracy of results. Existing algorithms have problems of low accuracy, high memory, long runtime, and ignorance. In a two-variable polynomial, the existing algorithms show that the memory increases and the accuracy decrease. In order to improve the accuracy, the new algorithm increases the number of initial inputs and increases the efficiency of the search by introducing a direction using vectors. And, in order to solve the optimization problem, the results of the last experiment were learned to show the learning effect in the next experiment. The new algorithm found a solution in a short time under the experimental conditions of long iteration counts using a two-variable polynomial and showed high accuracy. And, it shows that the learning effect is effective in repeated experiments.
스태거 펄스 반복 주기 (pulse repetition interval, PRI)로 구성된 위협 레이더 신호에 대하여 실시간으로 PRI transform을 적용하여 스태거 PRI를 분석하고 측정 TOA와 추정된 PRI를 이용하여 능동 상쇄에 필요한 미래의 TOA (time of arrival)를 계산한다. 또한, 추정된 PRI와 TOA에 포함되어 있는 오차의 영향을 살펴보고 추정 PRI의 정확도를 향상시키는 기법과 TOA 오차의 영향을 감소시키기 위하여 TOA 평균화 기법을 제안한다. 마지막으로 TDOA와 최근 TOA를 이용하여 단순하게 예측된 미래 TOA와 제안된 방법을 통해 예측된 미래 TOA 간의 RMSE (root mean square error)를 비교하여 제안된 기법의 예측 정확도가 높음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4264-4279
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2017
In this paper, maximum likelihood-based automatic lexicon generation using mixed-syllables is proposed for unlimited vocabulary voice interface for East Asian languages (e.g. Korean, Chinese and Japanese) in AI-assistant based interaction with mobile devices. The conventional lexicon has two inevitable problems: 1) a tedious repetition of out-of-lexicon unit additions to the lexicon, and 2) the propagation of errors during a morpheme analysis and space segmentation. The proposed method provides an automatic framework to solve the above problems. The proposed method produces a level of overall accuracy similar to one of previous methods in the presence of one out-of-lexicon word in a sentence, but the proposed method provides superior results with the absolute improvements of 1.62%, 5.58%, and 10.09% in terms of word accuracy when the number of out-of-lexicon words in a sentence was two, three and four, respectively.
As the shape and size of detectable objects diversifying recognition and segmentation algorithms have been developed to acquire accurate shape information. Although a high density of data captured by the repetition of scanning improves the accuracy of algorithms the high dense data decreases the efficiency due to its large size. This paper proposes standardization algorithms using the feature of structural members on indoor point cloud data to improve the process. First of all we determine the reduction rate of the density based on the features of the target objects then the data reduction algorithm compresses the data based on the reduction rate. Second the data arrangement algorithm rotates the data until the normal vector of data is aligned along the coordinate axis to allow the following algorithms to operate properly. Final the data arrangement algorithm separates the rotated data into their leaning axis. This allows reverse engineering of indoor point clouds to obtain the efficiency and accuracy of refinement processes.
순간 노출된 형태의 판단 과제에서 균질 연결성의 효과를 체계적으로 검증하기 위해 두실험이 수행되었다. 상하로 연결되거나 분리되어 배치된 두 괄호의 정체 판단에서 관찰된 부적 반복효과가 분리된 자극판을 예상하는 지각 태세에 기인할 가능성(실험 1)과 반응 편중 및 짧은 노출시간에 기인할 가능성(실험 2)을 검토하였다. 실험 1은, 연결된 자극판만을 사용하여, 도형의 한 부분으로 지시된 표적만을 보고하는 조건과 전체 도형을 보고하는 조건 모두에서 부적 반복효과를 관찰하였다. 실험 2는, 노출시간을 늘여 정확 보고율을 높이는 동시에, 애매한 도형을 이용하여 반응 편중의 정도를 계산하였는데, 반응 편중 효과의 제거 후에도 여전히 부적 반복효과를 관찰하였다. 본 연구의 결과는, 과제의 요구가 없어도 균질 연결된 형태들이 분석적으로 처리될 수 있음을 가리키며, 나아가 균질 연결성이 지각 조직화의 원리라는 가설을 부정하는 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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