Gwon, Dae-Hyeon;Kim, Joowan;Kim, Moon Hwan;Park, Ho Gyu;Kim, Tae Yeong;Kim, Ayoung
The Journal of Korea Robotics Society
/
v.12
no.4
/
pp.385-394
/
2017
Side scanning sonar (SSS) provides valuable information for robot navigation. However using the side scanning sonar images in the navigation was not fully studied. In this paper, we use range data, and side scanning sonar images from UnderWater Simulator (UWSim) and propose measurement models in a feature based simultaneous localization and mapping (SLAM) framework. The range data is obtained by echosounder and sidescanning sonar images from side scan sonar module for UWSim. For the feature, we used the A-KAZE feature for the SSS image matching and adjusting the relative robot pose by SSS bundle adjustment (BA) with Ceres solver. We use BA for the loop closure constraint of pose-graph SLAM. We used the Incremental Smoothing and Mapping (iSAM) to optimize the graph. The optimized trajectory was compared against the dead reckoning (DR).
In this paper, a new speech endpoint detection method in noisy environments for moving robot platforms is proposed. In the conventional method, the endpoint of speech is obtained by applying an edge detection filter that finds abrupt changes in the feature domain. However, since the feature of the frame energy is unstable in such noisy environments, it is difficult to accurately find the endpoint of speech. Therefore, a novel feature extraction method based on the twice-iterated fast fourier transform (TIFFT) and statistical models of speech is proposed. The proposed feature extraction method was applied to an edge detection filter for effective detection of the endpoint of speech. Representative experiments claim that there was a substantial improvement over the conventional method.
Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.
This paper proposes an efficient data-driven approach to build models for predicting energy consumption in buildings. Data used in this research is collected by installing humidity and temperature sensors at different locations in a building. In addition to this, weather data from nearby weather station is also included in the dataset to study the impact of weather conditions on energy consumption. One of the main emphasize of this research is to make feature selection independent of domain knowledge. Therefore, to extract useful features from data, two different approaches are tested: one is feature selection through principal component analysis and second is relative importance-based feature selection in original domain. The regression model used in this research is gradient boosting regression and its optimal parameters are chosen through a two staged coarse-fine search approach. In order to evaluate the performance of model, different performance evaluation metrics like r2-score and root mean squared error are used. Results have shown that best performance is achieved, when relative importance-based feature selection is used with gradient boosting regressor. Results of proposed technique has also outperformed the results of support vector machines and neural network-based approaches tested on the same dataset.
The relationships among multi-dimensional data (such as medical examination data) with ambiguity and variation are difficult to explore. The traditional approach to building a data classification system requires the formulation of rules by which the input data can be analyzed. The formulation of such rules is very difficult with large sets of input data. This paper first describes two classification approaches using back-propagation (BP) neural network and Mahalanobis distance (MD) classifier, and then proposes two classification approaches for multi-dimensional feature selection. The first one proposed is a feature selection procedure from the trained back-propagation (BP) neural network. The basic idea of this procedure is to compare the multiplication weights between input and hidden layer and hidden and output layer. In order to simplify the structure, only the multiplication weights of large absolute values are used. The second approach is Mahalanobis-Taguchi system (MTS) originally suggested by Dr. Taguchi. The MTS performs Taguchi's fractional factorial design based on the Mahalanobis distance as a performance metric. We combine the automatic thresholding with MD: it can deal with a reduced model, which is the focus of this paper In this work, two case studies will be used as examples to compare and discuss the complete and reduced models employing BP neural network and MD classifier. The implementation results show that proposed approaches are effective and powerful for the classification.
In this study, an integrated 3D modeling and rendering system dealing with 3D urban landscape features such as terrain, building, road and user-defined geometric ones was designed and implemented using $OPENGL\;{|}\;ES$ (Embedded System) API for mobile devices of PDA. In this system, the authoring functions are composed of several parts handling urban landscape features: vertex-based geometry modeling, editing and manipulating 3D landscape objects, generating geometrically complex type features with attributes for 3D objects, and texture mapping of complex types using image library. It is a kind of feature-based system, linked with 3D geo-based spatial feature attributes. As for the rendering process, some functions are provided: optimizing of integrated multiple 3D landscape objects, and rendering of texture-mapped 3D landscape objects. By the active-synchronized process among desktop system, OPENGL-based 3D visualization system, and mobile system, it is possible to transfer and disseminate 3D feature models through both systems. In this mobile 3D urban processing system, the main graphical user interface and core components is implemented under EVC 4.0 MFC and tested at PDA running on windows mobile and Pocket Pc. It is expected that the mobile 3D geo-spatial information systems supporting registration, modeling, and rendering functions can be effectively utilized for real time 3D urban planning and 3D mobile mapping on the site.
Tire wear and defect are important factors for safe driving condition. These defects are generally inspected by some specialized experts or very expensive equipments such as stereo depth camera and depth gauge. In this paper, we propose tire safety vision inspector based on deep neural network (DNN). The status of tire wear is categorized into three: 'safety', 'warning', and 'danger' based on depth of tire tread. We propose an attention mechanism for emphasizing the feature of tread area. The attention-based feature is concatenated to output feature maps of the last convolution layer of ResNet-101 to extract more robust feature. Through experiments, the proposed tire wear classification model improves 1.8% of accuracy compared to the existing ResNet-101 model. For detecting the tire defections, the developed tire defect detection model shows up-to 91% of accuracy using the Mask R-CNN model. From these results, we can see that the suggested models are useful for checking on the safety condition of working tire in real environment.
Accurate prediction of concrete compressive strength can minimize the need for extensive, time-consuming, and costly mixture optimization testing and analysis. This study attempts to enhance the prediction accuracy of compressive strength using stacking ensemble machine learning (ML) with feature engineering techniques. Seven alternative ML models of increasing complexity were implemented and compared, including linear regression, SVM, decision tree, multiple layer perceptron, random forest, Xgboost and Adaboost. To further improve the prediction accuracy, a ML pipeline was proposed in which the feature engineering technique was implemented, and a two-layer stacked model was developed. The k-fold cross-validation approach was employed to optimize model parameters and train the stacked model. The stacked model showed superior performance in predicting concrete compressive strength with a correlation of determination (R2) of 0.985. Feature (i.e., variable) importance was determined to demonstrate how useful the synthetic features are in prediction and provide better interpretability of the data and the model. The methodology in this study promotes a more thorough assessment of alternative ML algorithms and rather than focusing on any single ML model type for concrete compressive strength prediction.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.23
no.7
/
pp.131-140
/
2023
Network security situational awareness systems helps in better managing the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections and recommending remedial actions upon detecting an attack. An Intrusion Detection System helps in identifying the security concerns of a network, by monitoring for any anomalies in the network connections. We have proposed a CRF based IDS system using genetic search feature selection algorithm for network security situational awareness to detect any anomalies in the network. The conditional random fields being discriminative models are capable of directly modeling the conditional probabilities rather than joint probabilities there by achieving better classification accuracy. The genetic search feature selection algorithm is capable of identifying the optimal subset among the features based on the best population of features associated with the target class. The proposed system, when trained and tested on the bench mark NSL-KDD dataset exhibited higher accuracy in identifying an attack and also classifying the attack category.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.