Serata, M.;Sakuma, K.;Stejic, Z.;Kawamoto, K.;Nobuhara, H.;Yoshida, S.;Hirota, K.
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.451-454
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2003
A new query method, called query by visual keys, is proposed to aim easy operation and efficient region-based image retrieval (RBIR). Visual keys are constructed from representative regions/subimages in a given image database, and the database is indexed with visual keys. A system on PC is presented, where text retrieval techniques are applied to the image retrieval with visual keys. Experimental results show that one retrieval is done within 4ms and that the proposed system achieves the comparable retrieval precision (with user-friendly operation and low computational cost) to conventional region based image retrieval systems
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.305-326
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2019
Discriminative correlation filter (DCF) based tracking algorithms have recently shown impressive performance on benchmark datasets. However, amount of recent researches are vulnerable to heavy occlusions, irregular deformations and so on. In this paper, we intend to solve these problems and handle the contradiction between accuracy and real-time in the framework of tracking-by-detection. Firstly, we propose an innovative strategy to combine the template and color-based models instead of a simple linear superposition and rely on the strengths of both to promote the accuracy. Secondly, to enhance the discriminative power of the learned template model, the spatial regularization is introduced in the learning stage to penalize the objective boundary information corresponding to features in the background. Thirdly, we utilize a discriminative multi-scale estimate method to solve the problem of scale variations. Finally, we research strategies to limit the computational complexity of our tracker. Abundant experiments demonstrate that our tracker performs superiorly against several advanced algorithms on both the OTB2013 and OTB2015 datasets while maintaining the high frame rates.
A quasi-optimization algorithm for generating a chain restaurant work scheduling (WS) is proposed based on Genetic Algorithm with fuzzy logic, where the whole weekly chain restaurant WS problem is decomposed to 7 daily WS problems and a combined weekly WS problem. Experimental result shows that a weekly schedule for 15 workers and 24 hours in a chain restaurant is produced in 6 minutes using the proposed algorithm implemented with C++ and executed on a PC(Athlon XP 1900+), where the quality of WS is satisfactorily evaluated by professional experts.
Computational literacy 교육은 정보화 사회가 성숙되어 가면서 그 중요성이 점차 더 부각되고 있으나 이를 위한 교육전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 전통적인 교육에서는 학습자의 특성을 고려한 교육을 통해 학습효과를 높이고 있으며, 이를 computational literacy 교육에 적용하려면 해당 영역에서 학습자의 특성을 분석하는 연구가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 computational literacy의 핵심영역인 프로그래밍을 가르친 후, 이때 나타난 학습자의 특성을 Felder의 학습스타일, 다중지능을 중심으로 분석하였다. 대학생 194명을 대상으로 교육용프로그래밍언어인 스크래치를 교육한 후, 학생들의 프로그래밍 성취도와 학습양식, 다중지능과의 관련성을 분석하였다. 나아가 프로그래밍 전문가 집단과 일반 학생들의 차이를 비교, 분석하여 시사점을 제시하였다.
In order to solve the difficulties of parameter settings in SA algorithm, an improved practical SA algorithm is proposed by employing the threading techniques, appropriate software structures, and dynamic adjustments of temperature parameters. Threads provide a mechanism to realize a parallel processing under a disperse environment by controlling the flux of internal information of an application. Thread services divide a process by multiple processes leading to parallel processing of information to access common data. Therefore, efficient search is achieved by multiple search processes, different initial conditions, and automatic temperature adjustments. The proposed are methods are evaluated, for three types of Traveling Salesman Problem (TSP) (random-tour, fractal-tour, and TSPLIB test data)are used for the performance evaluation. The experimental results show that the computational time is 5% decreased comparing to conventional SA algorithm, furthermore there is no need for manual parameter settings. These results also demonstrate that the proposed method is applicable to real-world vehicle routing problems.
Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.
Approaches to several recent issues in the operation of nuclear power plants using computational intelligence are discussed. These issues include 1) noise analysis techniques, 2) on-line monitoring and sensor validation, 3) regularization of ill-posed surveillance and diagnostic measurements, 4) transient identification, 5) artificial intelligence-based core monitoring and diagnostic system, 6) continuous efficiency improvement of nuclear power plants, and 7) autonomous anticipatory control and intelligent-agents. Several changes to the focus of Computational Intelligence in Nuclear Engineering have occurred in the past few years. With earlier activities focusing on the development of condition monitoring and diagnostic techniques for current nuclear power plants, recent activities have focused on the implementation of those methods and the development of methods for next generation plants and space reactors. These advanced techniques are expected to become increasingly important as current generation nuclear power plants have their licenses extended to 60 years and next generation reactors are being designed to operate for extended fuel cycles (up to 25 years), with less operator oversight, and especially for nuclear plants operating in severe environments such as space or ice-bound locations.
이 연구의 목적은 교육용 프로그래밍 언어인 스크래치를 활용한 CL(Computational literacy)교육에서 다중지능을 고려한 교육방법을 제안하고 그 효과를 검증하는 것이다. 우선 초보 프로그래밍 학습자의 다중지능을 고려한 교육방법을 제안하고 이를 적용하여 수업을 실시하였다. 44명의 대학생을 대상으로 실험반과 비교반을 구성한 뒤 제안된 교육 전략을 적용하고 그 효과를 비교, 분석하였다. 분석을 위해 학생들의 정보적 문제해결력 검사지와 다중지능 검사, 설문조사 및 프로젝트 개발을 통한 프로그래밍 능력을 검사하였다. 분석 결과 프로그래밍 흥미도 및 CL 능력의 사전, 사후결과 비교에서는 유의미한 결과가 나타났다. 이 결과는 학습자의 다중지능적 특성을 고려한 프로그래밍 교육이 학습자의 흥미와 동기를 부여하여 프로그래밍 수업을 효과적으로 신장하는데 기여함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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