Kim, Joochang;Yang, Yukyung;Kim, Jun-Hyung;Kim, Junmo
Korean Journal of Remote Sensing
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제33권5_1호
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pp.455-467
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2017
When performing target detection using hyperspectral imagery, a feature extraction process is necessary to solve the problem of redundancy of adjacent spectral bands and the problem of a large amount of calculation due to high dimensional data. This study proposes a new band selection method using the $L_{2,1}$-norm regression model to apply the feature selection technique in the machine learning field to the hyperspectral band selection. In order to analyze the performance of the proposed band selection technique, we collected the hyperspectral imagery and these were used to analyze the performance of target detection with band selection. The Adaptive Cosine Estimator (ACE) detection performance is maintained or improved when the number of bands is reduced from 164 to about 30 to 40 bands in the 350 nm to 2500 nm wavelength band. Experimental results show that the proposed band selection technique extracts bands that are effective for detection in hyperspectral images and can reduce the size of the data without reducing the performance, which can help improve the processing speed of real-time target detection system in the future.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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제14권6호
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pp.1249-1256
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2019
In this paper, we propose a new algorithm to remove acoustic feedback and noise in hearing aids. Instead of using the conventional FIR structure, this algorithm is a deep learning algorithm using neural network adaptive prediction filter to improve the feedback and noise reduction performance. The feedback canceller first removes the feedback signal from the microphone signal and then removes the noise using the Wiener filter technique. Noise elimination is to estimate the speech from the speech signal containing noise using the linear prediction model according to the periodicity of the speech signal. In order to ensure stable convergence of two adaptive systems in a loop, coefficient updates of the feedback canceller and noise canceller are separated and converged using the residual error signal generated after the cancellation. In order to verify the performance of the feedback and noise canceller proposed in this study, a simulation program was written and simulated. Experimental results show that the proposed deep learning algorithm improves the signal to feedback ratio(: SFR) of about 10 dB in the feedback canceller and the signal to noise ratio enhancement(: SNRE) of about 3 dB in the noise canceller than the conventional FIR structure.
In this paper, DCT(Discrete Cosine Transform) and CAVLC(Context Adaptive Variable Length Coding) are co-designed as hardware IP with software operation of the other modules in H.264/AVC codec. In order to increase the operation speed, a new method using SHIFT table is proposed. As a result, enhancement of about 16(%) in the operation speed is obtained. Designed Hardware IPs are downloaded into Virtex-4 FX60 FPGA in the ML-410 development board and H.264/AVC encoding is performed with Microblaze CPU implemented in FPGA. Software modules are developed from JM13.2 to make C code. In order to verify the designed Hardware IPs, Modelsim program is used for functional simulation. As a result that all Hardware IPs and software modules are downloaded into the FPGA, improvement of processing speed about multiples of 16 in case of DCT hardware IP and multiples of 10 in case of CAVLC compared with software-only processing. Although this paper deals with co-design of H/W and S/W for H.264, it can be utilized for the other embedded system design.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제26권12A호
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pp.2027-2035
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2001
In this paper, we present an audio stream delivery using the AMR (Adaptive Multi-Rate) coder that was adopted by ETSI and 3GPP as a standard vocoder for next generation IMT-2000 service in which includes combined sender (FEC) and receiver reconstruction technique in the Internet. By use of the media-specific FEC scheme, the possibility to recover lost packets can be much increased due to the addition of repair data to a main data stream, by which the contents of lost packets can be recovered. The AMR codec is based on the code-excited linear predictive (CELP) coding model. So we use a frame erasure concealment for CELP-based coders. The proposed scheme is evaluated with ITU-T G.729 (CS-ACELP) coder and AMR - 12.2 kbit/s through the SNR (Signal to Noise Ratio) and the MOS (Mean Opinion Score) test. The proposed scheme provides 1.1 higher in Mean Opinion Score value and 5.61 dB higher than AMR - 12.2 kbit/s in terms of SNR in 10% packet loss, and maintains the communicab1e quality speech at frame erasure rates lop to 20%.
Heo, Duyoung;Kim, Sang Jun;Kwak, Choong Sub;Nam, Jae-Yeal;Ko, Byoung Chul
Journal of Broadcast Engineering
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제22권3호
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pp.282-294
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2017
In this paper, we propose a novel intelligent headlight control (IHC) system which is durable to various road lights and camera movement caused by vehicle driving. For detecting candidate light blobs, the region of interest (ROI) is decided as front ROI (FROI) and back ROI (BROI) by considering the camera geometry based on perspective range estimation model. Then, light blobs such as headlights, taillights of vehicles, reflection light as well as the surrounding road lighting are segmented using two different adaptive thresholding. From the number of segmented blobs, taillights are first detected using the redness checking and random forest classifier based on Haar-like feature. For the headlight and taillight classification, we use the random forest instead of popular support vector machine or convolutional neural networks for supporting fast learning and testing in real-life applications. Pairing is performed by using the predefined geometric rules, such as vertical coordinate similarity and association check between blobs. The proposed algorithm was successfully applied to various driving sequences in night-time, and the results show that the performance of the proposed algorithms is better than that of recent related works.
Agent-based modeling and simulation (ABMS) is used to model of market and social phenomena by utilizing agents' fine-grained behaviors and interactions that cannot be implemented in a conventional simulation. However, ABMS represents irrational agents and hinders the achievement of individual or overall goals since ABMS is based on agent-based software, which follows the principle of rationality at the knowledge level [1]. This problem was solved in the agent-based software engineering (ABSE) field by using behavior laws for the social level [2]. However, they still do not propose the specific development methodology for how to develop the social level in a systematic way. Therefore, in order to propose agent-based modeling and simulation methods that reflect the behavior laws of social level characteristics, our study used the Tropos that can combine ABSE and social behavior laws for the presentation of concrete tasks and deliverables for each development step by step. In addition, the proposed method will be specified through experiments with specific application examples and case studies on the self-adaptive smart grid and the military domain system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제29권10A호
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pp.1131-1138
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2004
In Hierarchical Mobile Ipv6 (HMIPv6) networks, the mobility anchor point (MAP) handles binding update (BU) procedures locally to reduce signaling overhead for mobility. However, as the number of mobile nodes (MNs) handled by the MAP increases, the MAP suffers from the overhead not only to handle signaling traffic but also to Process data tunneling traffic. Therefore, it is important to control the number of MNs serviced by the MAP, in order to mitigate the burden of the MAP. We propose an adaptive load control scheme, which consists of two sub-algorithms: threshold-based admission control algorithm and session-to-mobility ratio (SMR) based replacement algorithm. When the number of MNs at a MAP reaches to the full capacity, the MAP replaces an existing MN at the MAP, whose SMR is high, with an MN that just requests binding update. The replaced MN is redirected to its home agent. We analyze the proposed load control scheme using the .Markov chain model in terms of the new MN and the ongoing MN blocking probabilities. Numerical results indicate that the above probabilities are lowered significantly compared to the threshold-based admission control alone.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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제41권7호
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pp.31-40
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2004
In this paper, we analyze mathematically the performance of the gated service scheduling in the Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time(IPACT) was proposed to control upstream traffic for Gigabit Ethernet-PONs. In the analysis, we model EPON MAC protocol as a polling system and use mean value analysis. We divide arrival rate λ into three regions and analyze each region accordingly In the first region in which λ value is very small, there are very few ONUs' data to be transmitted. In the second region in which λ has reasonably large value, ONUs have enough data for continuous transmission. In the third region, ONUs' buffers are always saturated with data since λ value is very large. We obtain average packet delay, average Queue size, average cycle time of the gated service. We compare analysis results with simulation to verify the accuracy of the mathematical analysis. Simulation requires much time and effort to evaluate the performance of EPONs. On the other hand, mathematical analysis can be widely used in the design of EPON systems because system designers can obtain various performance results rapidly. We can design appropriate EPON systems for varioustraffic property by adjusting control parameters.
Biopotential signals have been used as command in systems using electrical stimulation of motor nerves to restore movement after an injury to the central nervous system (CNS). In order to use the voluntary EMG (electromyography) among the biopotentials as a control signal for the electrical stimulation of the same muscle for CNS injury patients, it is necessary to remove M-wave of having high magnitude from raw data. We designed an optimal filter for removing the M-wave and preserving the voluntary EMG and showed that the optimal filter is eigen filter. We also proved that the previous method using the prediction error filter(PEF) is a suboptimal filtering in the sense of preserving the voluntary EMG. On basis of the data obtained from a model for M-wave and voluntary EMG and from actual CNS injury patients, with false-positive rate analysis, the proposed adaptive filter showed a very promising performance in comparison with previous method.
The purpose of this research is to investigate the psychological factors affecting job performance of public enterprise employee. Based on the literature review, three types of job performance are identified, which are behavioral responses to the demands from job environment. They are named as task performance, contextual performance, and adaptive performance. As independent variables, four factors were selected form positive psychological concepts, which are self-efficacy, hope, optimism, and resilience. These are the factors which compose of the concept of psychological capital. All the factors are hypothesized to positively affect job performances. From the regression analysis results, all the psychological factors in the model were turned out to have statistically significant impacts on the job performances. The importance of variable 'resilience' were dominant all three models, which might be interpreted as a behavioral response to the demands from uncertain organizational enviornments. From the marginal effect analysis, contextual performance decreases first five years, then reach peak at 20th. year. These results demonstrates that mid-level employees in the organizational hierarchy are more concerned with the overall performance of organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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