Background subtraction from video data is one of the most important task in various realtime machine vision applications. In this paper, a new scheme for background subtraction based on the hexagonal pixel sampling is proposed. Generally it has been found that hexagonal spatial sampling yields smaller quantization errors and remarkably improves the understanding of connectivity. We try to apply the hexagonally sampled image to the LBP based non-parametric background subtraction algorithm. Our scheme makes it possible to omit the bilinear pixel interpolation step during the local binary pattern generation process, and, consequently, can reduce the computation time. Experimental results revealed that our approach based on hexagonal spatial sampling is very efficient and can be utilized in various background subtraction applications.
Pak, Sae-Rom;Kim, Jun Seok;Park, Cheong-Sool;Park, Seung Hwan;Baek, Jun-Geol
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
/
v.40
no.4
/
pp.404-414
/
2014
Yield prediction is important to manage semiconductor quality. Many researches with machine learning algorithms such as SVM (support vector machine) are conducted to predict yield precisely. However, yield prediction using SVM is hard because extremely imbalanced and big data are generated by final test procedure in semiconductor manufacturing process. Using SVM algorithm with imbalanced data sometimes cause unnecessary support vectors from major class because of unselected support vectors from minor class. So, decision boundary at target class can be overwhelmed by effect of observations in major class. For this reason, we propose a under-sampling method with minor class based SVM (MCSVM) which overcomes the limitations of ordinary SVM algorithm. MCSVM constructs the model that fixes some of data from minor class as support vectors, and they can be good samples representing the nature of target class. Several experimental studies with using the data sets from UCI and real manufacturing process represent that our proposed method performs better than existing sampling methods.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.54
no.4
/
pp.68-74
/
2017
This paper presents a joint demosaicking and arbitrary-ratio down sampling algorithm for color filter array (CFA) images. Color demosaiking is a necessary part of image signal processing pipeline for many types of digital image recording system using single sensor. Also, such as smart phone, obtained high resolution image from image sensor has to be down-sampled to be displayed on the screen. The conventional solution is "Demosaicking first and down sampling later". However, this scheme requires a significant amount of memory and computational cost. Also, artifacts can be introduced or details get damaged during demosaicking and down sampling process. In this paper, we propose a method in which demosaicking and down sampling are working simultaneously. We use inverse mapping of Bayer CFA and then joint demosaicking and down sampling with arbitrary-ratio scheme based on signal decomposition of high and low frequency component in input data. Experimental results show that our proposed algorithm has better image quality performance and much less computational cost than those of conventional solution.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
/
v.51
no.10
/
pp.495-501
/
2002
A difference based current transformer (CT) saturation detection algorithm uses the third difference of a secondary current to detect the instants of the beginning/end of saturation. The third difference of a secondary current contains high frequency components when a CT is saturated. Thus, an effect of an anti-aliasing lowpass filter implemented in digital protection relays on the detection algorithm should be studied. This paper describes performance analysis of a lowpass filter on the CT saturation detection algorithm. The cutoff frequency of the lowpass filter is normally set to be half of a sampling frequency. In this Paper, two sampling frequencies of 3,840 (Hz) corresponding to 64 sample/cycle (s/c) and 1,920 (Hz) corresponding to 32 (s/c) are studied; the cutoff frequencies of the lowpass filters are set to be 1,920 (Hz), 960 (Hz) and 960(Hz), 480(Hz), respectively. And the proposed algorithm is verified by experiment. A 2nd order Butterworth filter is designed as a lowpass filter. The test results and experiment results clearly indicate that the saturation detection algorithm successfully detects the instants of the beginning/end of saturation even though a secondary current is filtered by the designed lowpass filters.
In the conventional digital ultrasound scanner, the reflected signal is sampled either in polar coordinates of R-$\theta$ method, or in Cartesian coordinates of uniform ladder algorithm (ULA). The R-$\theta$ scan method necessitates a coordinate transform process which makes hardware complex in comparison with ULA scan mrthoA In spite of this complexity, R-$\theta$ method has a good resolution in ultrasonographic (US) image, since scan direction of the US imaging is a radial direction. In this paper, a new digital scan converter is proposed, which is named the radius uniform ladder algorithm (RULA). The RULA has the rome scan direction as the US scanning in the radial direction and as the display space in the $\theta$ direction. In tllis new approach, sampled points we uniformly distributed in each horizontal line i.n well as in each radial ray so that the data are displayed in the Cartesian coordinates by the 1-D interpolation process. The propped algorithm has an uniform resolution in the periphery and the center field in comparison with equi-angle ULA and equi-interval ULA. To extend the scan angle, concentric square raster sampling (CSRS) is adopted with reduction of discontinuities on the junctions between horizontal scan and vertical scan. The discontinuities are reduced by using the hmction filtering along the $\theta$ direction.
We propose a detection algorithm based on tree-structured convolutional neural networks (TsCNNs) that finds pornography, propaganda, or other inappropriate content on a social media network. The algorithm sequentially applies the typical convolutional neural network (CNN) algorithm in a tree-like structure to minimize classification errors in similar classes, and thus improves accuracy. We implemented the detection system and conducted experiments on a data set comprised of 6 ordinary classes and 11 inappropriate classes collected from the Korean military social network. Each model of the proposed algorithm was trained, and the performance was then evaluated according to the images and videos identified. Experimental results with 20,005 new images showed that the overall accuracy in image identification achieved a high-performance level of 99.51%, and the effectiveness of the algorithm reduced identification errors by the typical CNN algorithm by 64.87 %. By reducing false alarms in video identification from the domain, the TsCNNs achieved optimal performance of 98.11% when using 10 minutes frame-sampling intervals. This indicates that classification through proper sampling contributes to the reduction of computational burden and false alarms.
The objectives of this study is to suggest the rectifying sampling inspection plan considering quality cost. Limiting quality level(LQL) plans(also called LTPD plans) and outgoing quality(OQ) plans are considered. The Hald's linear cost model is discussed with and without a beta prior for the distribution of the fraction of nonconforming items in a lot. It is assumed that the sampling inspection is error free. We consider the design of reliability acceptance sampling plan (RASP) for failure rate level qualification at selected confidence level. The lifetime distribution of products is assumed to be exponential. MIL-STD-690C and K C 6032 standards provide this procedures. But these procedures have some questions to apply in the field. The cost of test and confidence level(1-$\beta$ risk) are the problem between supplier and user. So, we suggest that the optimal life test sampling inspection plans using simple linear cost model considering product cost, capability of environment chamber, environmental test cost, and etc. Especially, we consider a reliability of lots that contain some nonconforming items. In this case we assumed that a nonconforming item fail after environmental life test. Finally, we develope the algorithm of the optimal sampling inspection plan based on minimum costs for rectifying inspection and RASP. And computer application programs are developed So, it is shown how the desired sampling plan can be easily found.
Purpose: Double sampling $T^2$ chart is a useful tool for detecting a relatively small shift in process mean when the process is controlled by multiple variables. This paper finds the optimal design of the double sampling $T^2$ chart in both economical and statistical sense under Weibull failure model. Methods: The expected cost function is mathematically derived using recursive equation approach. The optimal designs are found using a genetic algorithm for numerical examples and compared to those of single sampling $T^2$ chart. Sensitivity analysis is performed to see the parameter effects. Results: The proposed design outperforms the optimal design of the single sampling $T^2$ chart in terms of the expected cost per unit time and Type-I error rate for all the numerical examples considered. Conclusion: Double sampling $T^2$ chart can be designed to satisfy both economic and statistical requirements under Weibull failure model and the resulting design is better than the single sampling counterpart.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2001.05a
/
pp.7-14
/
2001
In this study, we characterized the variation of sampling errors using the Waymire-Gupta-rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model (WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considering in this study are those far using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of mentally rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather norma1 to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain area than in the down stream plain area.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.