International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
In this paper, a CLB-based CPLD low-power technology mapping algorithm consider area and delay time is proposed. To perform low power technology mapping for CPLD, a given Boolean network have to be represented to DAG. The proposed algorithm are consist of three step. In the first step, TD(Transition Density) calculation have to be performed. In the second step, the feasible clusters are generated by considering the following conditions: the number of output, the number of input and the number of OR-terms for CLB(Common Logic Block) within a CPLD. The common node cluster merging method, the node separation method, and the node duplication method are used to produce the feasible clusters. In the final step, low power technology mapping based on the CLBs is packing the feasible clusters into the several proper CLBs. The proposed algorithm is examined by using benchmarks in SIS. In the case of that the number of OR-terms is 5, the experiments results show that reduce the power consumption by 30.73% comparing with that of TEMPLA, and 17.11% comparing with that of PLAmap respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5392-5418
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2017
The primary aim of this paper is to propose a non-linear regression based technique for mapping different network Quality of Service (QoS) factors to an integrated end-user Quality of Experience (QoE) or Mean Opinion Score (MOS) value for an online video streaming service on a mobile phone. We use six network QoS factors for finding out the user QoE. The contribution of this paper is threefold. First, we investigate the impact of the network QoS factors on the perceived video quality. Next, we perform an individual mapping of the significant network QoS parameters obtained in stage 1 to the user QoE based upon a non-linear regression method. The optimal QoS to QoE mapping function is chosen based upon a decision variable. In the final stage, we evaluate the integrated QoE of the system by taking the combined effect of all the QoS factors considered. Extensive subjective tests comprising of over 50 people across a wide variety of video contents encoded with H.265/HEVC and VP9 codec have been conducted in order to gather the actual MOS data for the purpose of QoS to QoE mapping. Our proposed hybrid model has been validated against unseen data and reveals good prediction accuracy.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.3
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pp.251-268
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2007
A Gaussian sum filter (GSF) is proposed in this paper on simultaneous localization and mapping (SLAM) for mobile robot navigation. In particular, the SLAM problem is tackled here for cases when only bearing measurements are available. Within the stochastic mapping framework using an extended Kalman filter (EKF), a Gaussian probability density function (pdf) is assumed to describe the range-and-bearing sensor noise. In the case of a bearing-only sensor, a sum of weighted Gaussians is used to represent the non-Gaussian robot-landmark range uncertainty, resulting in a bank of EKFs for estimation of the robot and landmark locations. In our approach, the Gaussian parameters are designed on the basis of minimizing the representation error. The computational complexity of the GSF is reduced by applying the sequential probability ratio test (SPRT) to remove under-performing EKFs. Extensive experimental results are included to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed techniques.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.31
no.1
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pp.11-18
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2018
Two-dimensional (2D) materials such as transition metal dichalcogenides have attracted tremendous scientific interests owing to their potential of solving the zero band-gap issue of graphene. In this work, the research areas and technology evolutionary dynamics of the 2D materials were identified using the scientometric method focusing on keyword mapping and clustering. The time-series analysis showed that the technological progress of 2D material is in the early growth period. The overlay mapping analysis were carried out to investigate the technology evolution of 2D materials with time. The strategic diagram of co-word analysis classifying the topological positions of keyword was derived to support the analysis results. It is conjectured that extensive research will be conducted widely on the application of 2D materials not only in electronic and optoelectronic devices, but also in various other fields such as biomedical applications, and that their development will be more rapid based on accumulated results of extant graphene research.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.161-166
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2006
In this paper, CPLD low power technology mapping using reuse module selection under the time constraint is proposed. Traditional high-level synthesis do not allow reuse of complex, realistic datapath component during the task of scheduling. On the other hand, the proposed algorithm is able to approach a productivity of the design the low power to reuse which given a library of user-defined datapath component and to share of resource sharing on the switching activity in a shared resource Also, we are obtainable the optimal the scheduling result in experimental results of our using chaining and multi-cycling in the scheduling techniques. Low power circuit make using CPLD technology mapping algorithm for selection reuse module by scheduling.
The capitalization of know-how, knowledge management, and the control of the constantly growing information mass has become the new strategic challenge for organizations that aim to capture the entire wealth of knowledge (tacit and explicit). Thus, knowledge mapping is a means of (cognitive) navigation to access the resources of the strategic heritage knowledge of an organization. In this paper, we present a new mapping approach based on the Boolean modeling of critical domain knowledge and on the use of different data sources via the data mining technique in order to improve the process of acquiring knowledge explicitly. To evaluate our approach, we have initiated a process of mapping that is guided by machine learning that is artificially operated in the following two stages: data mining and automatic mapping. Data mining is be initially run from an induction of Boolean case studies (explicit). The mapping rules are then used to automatically improve the Boolean model of the mapping of critical knowledge.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1851-1857
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2009
In this paper, reuse module generation algorithm consider the power consumption for FPGA technology mapping is proposed. To proposed algorithm is RT library generating algorithm consider power consumption for reuse module using FPGA technology mapping. In the first, selected FPGA for power consumption calculation. Technology mapping process have minimum total power consumption consider LUT's constraint in selected FPGA. A circuit into device by selected proper modules of allocation result for power consumption constraint using data.
This paper presents a method for soccer scene analysis and coordinate transformation from scene to ground model using a priori knowledge. First, the ground and spectator regions are separated, and various objects are extracted from the separated ground region. Second, an affine model is used for mapping the object positions on the soccer image into the position on the ground model. Problems regarding holes arising from mapping processing are solved using inverse mapping instead of a usual interpolation method. Experiments are performed on a PC using about 100 RGB images acquired at 240*640 resolution and 3∼5 frames per second.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.1
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pp.1-11
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2018
Mapping accurate spatial information is important for constructing three-dimensional (3D) spatial models and managing artificial facilities, and, especially, mapping road centerlines is necessary for constructing accurate road maps. This research developed a semi-automatic methodology for mapping road centerlines using the MMS(Mobile Mapping System) LiDAR(Light Detection And Ranging) point cloud as follows. First, the intensity image was generated from the given MMS LiDAR data through the interpolation method. Next, the line segments were extracted from the intensity image through the edge detection technique. Finally, the road centerline segments were manually selected among the extracted line segments. The statistical results showed that the generated road centerlines had 0.065 m overall accuracy but had some errors in the areas near road signs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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