KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.12
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pp.2355-2373
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2011
Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.1
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pp.77-85
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2018
This paper proposes a robust digital video stabilization algorithm to extract and track an object, which uses a phase correlation-based motion correction. The proposed video stabilization algorithm consists of background stabilization based on motion estimation and extraction of a moving object. The motion vectors can be estimated by calculating the phase correlation of a series of frames in the eight sub-images, which are located in the corner of the video. The global motion vector can be estimated and the image can be compensated by using the multiple local motions of sub-images. Through the calculations of the phase correlation, the motion of the background can be subtracted from the former frame and the compensated frame, which share the same background. The moving objects in the video can also be extracted. In this paper, calculating the phase correlation to track the robust motion vectors results in the compensation of vibrations, such as movement, rotation, expansion and the downsize of videos from all directions of the sub-images. Experimental results show that the proposed digital image stabilization algorithm can provide continuously stabilized videos and tracking object movements.
Kim, Youngmo;Park, Byeongchan;Jang, Seyoung;Kim, Seok-Yoon
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.20
no.1
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pp.18-24
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2021
The current settlement and distribution used in theme, background and signal music market other than conventional music is being carried out with either the comprehensive settlement method or the measured meter-rate settlement method in the payment process of collected user fees and compensation depending on the use-permission types. In this settlement and distribution process, however, the reliability issues are often being raised because of the difficulty of tracking rights due to changes in music source rights management information, etc, and the opaque settlement and distribution method itself. This paper proposes a new settlement and distribution platform using a blockchain for the reliable collection and distribution of copyright fees among music user group, monitoring organization group, trust organization group and copyright holders, based on the monitoring information of the theme, background and signal music usage. This platform also provides the transparency in settlement and distribution process among stakeholders through smart contract system.
The purpose of this study was to grasp the relationship among general characteristic, work characteristic, job stress and social psychological stress by targeting dental hygienists in a certain area. By using self-administered questionnaire, it was possible to get following results from 219 people. The total score of job stress of dental hygienist was $47.41{\pm}7.46$. The people who are younger, take lower positions at their workplace and not married showed higher stress about physical environment, autonomous work and improper compensation. The people with lower income showed higher stress about autonomous work and the people with lower academic background showed higher stress about physical environment and autonomous work. The people who spend more time at their workplace showed higher stress about autonomous work and showed lower stress about relational conflict, organization system, improper compensation and work culture. The job stress about physical environment, job request, autonomous work, unstable work, improper compensation and workplace culture had a positive correlation with social psychological stress. It was found that unstable work, organization system, improper compensation and higher position gave effects to social psychological stress.
In this paper we propose an effective feature compensation scheme based on the speech model in order to achieve robust speech recognition. The proposed feature compensation method is based on parallel combined mixture model (PCMM). The previous PCMM works require a highly sophisticated procedure for estimation of the combined mixture model in order to reflect the time-varying noisy conditions at every utterance. The proposed schemes can cope with the time-varying background noise by employing the interpolation method of the multiple mixture models. We apply the‘data-driven’method to PCMM tot move reliable model combination and introduce a frame-synched version for estimation of environments posteriori. In order to reduce the computational complexity due to multiple models, we propose a technique for mixture sharing. The statistically similar Gaussian components are selected and the smoothed versions are generated for sharing. The performance is examined over Aurora 2.0 and speech corpus recorded while car-driving. The experimental results indicate that the proposed schemes are effective in realizing robust speech recognition and reducing the computational complexities under both simulated environments and real-life conditions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.903-909
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2018
In this paper, performance analysis of machine vision techniques is presented to improve the convenience and speed of automatic inspection in the industrial field when machine vision is applied to the image not taken in the stationary state, but in the moving state on a conveyer. When the length of cylindrical rods used for automobiles was measured using the edge detection method, the conveying speed increased, and the uncertainty of the boundary between the background and the part image increased, which resulted in a shorter image of the object taken. This paper proposes a linear compensation method to predict the biased errors of the length measurements after examining the pattern of biased and random errors, respectively, with 6 different types of specimens and 7 velocity stages. The length measurement corrected by the linear compensation method had the same accuracy as the stationary state within the speed range of 30 cm/s and could enhance the application capability in automatic inspections.
In this paper, we present a single framework based on GMM for speaker recognition. The proposed framework can simultaneously minimize environmental variations on mismatched conditions and adapt the bias free and speaker-dependent characteristics of claimant utterances to the background GMM to create a speaker model. We compare the closed-set speaker identification for conventional method and the proposed method both on TIMIT and NTIMIT. In the several sets of experiments we show the improved recognition rates on a simulated channel and a telephone channel condition by 7.2% and 27.4% respectively.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.2
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pp.167-176
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2009
In this paper, a system that detects driver's drowsiness has been implemented based on the automatic extraction and the tracking of pupils. The research also focuses on the compensation of illumination and reduction of background noises that naturally exist in the driving condition. The system, that is based on the principle of Haar-like feature, automatically collects data from areas of driver's face and eyes among the complex background. Then, it makes decision of driver's drowsiness by using recognition of characteristics of pupils area, detection of pupils, and their movements. The implemented system has been evaluated and verified the practical uses for the prevention of driver's drowsiness.
SNU-RCCS is a water pool type RCCS (Reactor Cavity Cooling System) developed for VHTR (Very High Temperature Reactor) application by SNU (Seoul National University). Since radiation heat transfer is the major process of passive heat removal in a RCCS, it is important to determine the precise emissivity of the reactor vessel. Review studies have used a constant emissivity in the passive heat removal analysis, even though the emissivity depends on many factors such as temperature, surface roughness, oxidation level, wavelength, direction, atmosphere conditions, etc. Therefore, information on the emissivity of a given material in a real RCCS is essential in order to properly analyze the radiation heat transfer in a VHTR. The objectives of this study are to develop a method for compensation of the factors affecting the emissivity measurement using an infrared thermometer and to estimate the true emissivity from the measured emissivity via the developed method, especially in the SNU-RCCS environment. From this viewpoint, we investigated factors such as the attenuation effect of the window, filling gas, and the effect of background radiation on the emissivity measurements. The emissivity of the vessel surface of the SNU-RCCS facility was then measured using a sight tube. The background radiation was subsequently removed from the measured emissivity by solving a simultaneous equation. Finally, the calculated emissivity was compared with the measured emissivity in a separate emissivity measurement device, yielding good agreement with the emissivity increase with vessel temperature in a range of 0.82 to 0.88.
Background: The purpose of this study was to investigate the effect of intensively complex physical therapy program on pain, range of motion (ROM) and muscle function in traumatic low back injury by industrial accident. Design: Prospective study Methods: Eight patients with traumatic low back injury by industrial accident participated in this study. They were treated the intensively complex physical therapy program including daily 60 minutes therapist supervised physical therapy at 5 times a week and 30 minutes manual therapy at 5 times a week in 12 weeks. Evaluation was performed before the commencement of the training and again 4, 8 and 12 weeks. There were measured Numerical Rating Scale (NRS) for evaluating pain, ROM of trunk, and isometric muscle strength of trunk, core muscle endurance, neuromuscular control ability for evaluating muscle function. Results: NRS was significantly improved according to time (p<0.05). ROM of extension and rotation, isometric muscle strength of trunk and hip, core muscle endurance and neuromuscular control ability were significantly improved according to time (p<0.05). Conclusion: We could confirm the superiority effect of intensively complex physical therapy program on pain, ROM of trunk and muscle function in traumatic low back pain with industrial accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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