It is well known that the trend of water demand in large-size water supply systems has been suddenly changed, and many expansions of water supply facilities become unnecessary. To be cost-effective, thus, politicians as well as many professionals lay stress on the adaptive management of water supply facilities. Failure in adapting to the new trend of demand is sure to be the most critical reason of unnecessary expansions. Hence, we try to develop the model and modeling procedure that do not depend on the old data of demand, and provide engineers with the fast learning process. To forecast water demand of Seoul, the Bayesian parameter estimation was applied, which is a representative method for statistical pattern recognition. It results that we can get a useful time-series model after observing water demand during 6 years, although trend of water demand were suddenly changed.
Gaming on demand(GOD) makes people enjoy games by encoding and transmitting game screen at a server side, and decoding the video at a client side. In this paper, we propose a fast game video encoder for multiple users over network with low-powered devices. In the proposed system, the computational complexity of game encoders is reduced by using scene descriptors, which consists of an object motion vector, global motion, and scene change. With additional information from game engines, the proposed encoder does not need to perform various complexity processes such as motion estimation and ratedistortion optimization. The motion estimation and rate-distortion optimization skipped by scene descriptors. We found that the proposed method improved 192 % in terms of FPS, compared with x264 software. With partial assembly code, we also improved coding speed by 86 % in terms of FPS. We found that the proposed fast encoder could encode over 60 FPS for real-time GOD applications.
The coding of video sequences has been the focus of research in recent years. High Definition TV(HDTV), video conferencing and video on demand(VOD) are some of the well known applications. In the moving picture compression, motion estimation algorithm plays a very important role, but due to its high computational complexity, there has been many approaches to overcome this difficulty. We propose a new block matching criterion that uses modified cost functions. This new block matching criterion classifies pixels into 2-levels, 4-levels and 8-levels with a suitable thresholding method. We also show that our new proposed algorithms can easily be combined with many other fast motion estimation algorithms with good performance.
Recently in manufacturing environment, manufacturing order is characterized by unstable market demand, shorter product life cycle, a variety of product and shorter production lead time. In order to adapt this manufacturing order, flexible manufacturing systems(FMS) in manufacturing technology advances into the direction that machines become further versatile functionally and that tools are controlled by fast tool delivery device. Unlike conventional FMS to mainly focus on part flow, it is important to control tool flow in single-stage multimachine systems(SSMS), consisting of versatile machines and fast tool delivery device. This research is motivated by the thought that exact estimation of tool competition at part release in SSMS enhances the system performance. In this paper, in SSMS under dynamic tool allocation strategy to share tools among machines, we propose real-time part release and tool allocation algorithms which can apply real factory and which can improve system performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.3
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pp.522-527
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2005
We need a transmission of high quality and capacity according to a fast supply of mobile communication terminal. As multipath fading occured in high speed transmission, adaptive array antenna habe been studied to solve such a demand. DOA(Direction of Arrival) estimation play a important .ole in adaptive a..ay antenna. This paper present a space time blind identification using second order statistics and present blind space time adaptive array antenna. Also we verified a effect of the presented method.
Kim, Taeha;Yang, Seongyeop;Kang, Byeongkeun;Lee, Hee Kyung;Seo, Jeongil;Lee, Yeejin
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.6
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pp.1004-1012
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2020
We present a novel content-preserving seam estimation algorithm for real-time high-resolution video stitching. Seam estimation is one of the fundamental steps in image/video stitching. It is to minimize visual artifacts in the transition areas between images. Typical seam estimation algorithms are based on optimization methods that demand intensive computations and large memory. The algorithms, however, often fail to avoid objects and results in cropped or duplicated objects. They also lack temporal consistency and induce flickering between frames. Hence, we propose an efficient and temporarily-consistent seam estimation algorithm that utilizes a straight line. The proposed method also uses convolutional neural network-based instance segmentation to locate seam at out-of-objects. Experimental results demonstrate that the proposed method produces visually plausible stitched videos with minimal visual artifacts in real-time.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.11B
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pp.997-1004
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2006
There is a growing demand to access the broadband internet while on the very fast move. In order to meet these users needs, much research has been made for providing the broadband internet and HDTV services via satellite broadband internet systems even at top train speeds above 200km/h. In this paper, economic analyses on the satellite broadband internet services for KTX are to be reviewed. Broadband internet to trains in Europe are investigated, and Boeing cases for planes are also examined. In the first step, system configuration which is composed of a hub, terminals, satellite, and gap fillers for the tunnel areas has been proposed. A terminal includes a ultra-fast high gain antenna installed on the roof of the train, and APs inside the coaches. Secondly, cost estimation on the capital expenditures as well as operating expenditures has been performed in the proposed configuration. From the european and Boeing cases, demand and tariff are postulated, consequently, service revenues are derived on the scenario basis. Thirdly, estimated costs and derived revenues make up net present value and internal rate of return in each scenario. Finally, conclusions and contribution of this study are presented.
The world's overall need for natural gas (NG) has been growing up fast, especially in the residential sector. The better the estimation of residential NG consumption (RNGC) distribution, the better decision-making for a residential NG policy such as pricing, demand estimation, management options and so on. Approximating the distribution of RNGC is complicated by zero observations in the sample. To deal with the zero observations by allowing a point mass at zero, a mixture model of RNGC distributions is proposed and applied. The RNGC distribution is specified as a mixture of two distributions, one with a point mass at zero and the other with full support on the positive half of the real line. The model is empirically verified for household RNGC survey data collected in Korea. The mixture model can easily capture the common bimodality feature of the RNGC distribution. In addition, when covariates were added to the model, it was found that the probability that a household has non-expenditure significantly varies with some variables. Finally, the goodness-of-fit test suggests that the data are well represented by the mixture model.
Next generation wireless receivers demand low computational complexity algorithms with high computing power in order to perform fast signal detections and error estimations. Several signal detection and estimation algorithms have been proposed for next generation wireless receivers which are primarily designed to provide reasonable performance in terms of signal to noise ratio (SNR) and bit error rate (BER). However, none of them have been chosen for direct implementation as they offer high computational complexity with relatively lower computing power. This paper presents a low-complexity power-efficient algorithm that improves the computing power and provides relatively faster signal detection for next generation wireless multiuser receivers. Measurement results of the proposed algorithm are provided and the overall system performance is indicated by BER and the computational complexity. Finally, in order to verify the low-complexity of the proposed algorithm we also present a formal mathematical proof.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.2
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pp.254-262
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2016
With the increased demand for automotive radar systems, mutual interference between vehicles has become a crucial issue that must be resolved to ensure better automotive safety. Mutual interference between frequency modulated continuous waveform (FMCW) radar system appears in the form of increased noise levels in the frequency domain and results in a failure to separate the target object from interferers. The traditional fast fourier transform (FFT) algorithm, which is used to estimate the beat frequency, is vulnerable in interference-limited automotive radar environments. In order to overcome this drawback, we propose a high-resolution frequency estimation technique for use in interference environments. To verify the performance of the proposed algorithms, a 77GHz FMCW radar system is considered. The proposed method employs a high-resolution algorithm, specially the multiple signal classification and estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, which are able to estimate beat frequency accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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