Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.85-92
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2021
In this paper, a method for effectively detecting rotated face and rotation angle regardless of the rotation angle is proposed. Rotated face detection is a challenging task, due to the large variation in facial appearance. In the proposed polar coordinate transformation, the spatial information of the facial components is maintained regardless of the rotation angle, so there is no variation in facial appearance due to rotation. Accordingly, features such as HOG, which are used for frontal face detection without rotation but have rotation-sensitive characteristics, can be effectively used in detecting rotated face. Only the training data in the frontal face is needed. The HOG feature obtained from the polar coordinate transformed images is learned using SVM and rotated faces are detected. Experiments on 3600 rotated face images show a rotation angle detection rate of 97.94%. Furthermore, the positions and rotation angles of the rotated faces are accurately detected from images with a background including multiple rotated faces.
This study is an analysis of the life of Max Planck (1858-1947), the in view of engineering literacy education. Some expressions describing Planck include "the father of German science", "the namer of Quantum". Furthermore, he is the scientist who permanently engraved his name in a scientific invariant called the Planck Constant. Planck had already made remarkable scientific achievements in his mid-ages, which became the springboard of quantum mechanics, but he went on to achieve much more in his old age. Between 1910s and 1930s, he was the director of the Kaiser-Wilhelm Gesellschaft, the Berlin Academy, and the German Physics Society, which is the German core research group. In the 1910s, he endured the terrible personal suffering of losing his three children and then succeeded in rebuilding German science in the 1920s in his golden age of 70s. His achievement was great not only as a scientist but also as a science administrator. His life was contradictory in several ways. While fundamentally being a conservative, he initiated a great scientific revolution. While making efforts to preserve traditional values, he was in the center of great many upheavals and destruction. While being the incarnation of honesty, he was also given to extremely delicate political positions. In his long career, Planck lived with all his might as a leader of the German science organizations and permanently left his name on the institute representing Germany. Planck succeeded in his work for the institutional development of science, philosophical understanding of science, and as a role model of exemplary scientist. His long life was accompanied by both achievements and failures, intangible and difficult to judge. Today, as research and development management and scientific leadership have become increasingly important, Planck's life may be a good example of engineering literacy education.
In this paper, we studied the rotation angle estimation methods required for image alignment in an image recognition environment. In particular, a rotation angle estimation method applicable to a low specification embedded-based environment was proposed and compared with the existing method using complex moment. The proposed method estimates the rotation angle through similarity mathcing of the 1D projection profile along the radial axis after converting an image into polar coordinates. In addition, it is also possible to select a method of using vector sum of the projection profile, which more simplifies the calculation. Through experiments conducted on binary pattern images and gray-scale images, it was shown that the estimation error of the proposed method is not significantly different from that of complex moment-based method and requires less computation and system resources. For future expansion, a study on how to match the rotation center in gray-scale images will be needed.
The purpose of this case study is to explore the similarities revealed in the process of solving and generalizing word problems related to systems of linear equations in two variables according to covariational reasoning. As a result, student S, who reasoned with coordination of value level, had a static image of the quantities given in the situation. student D, who reasoned with smooth continuous covariation level, had a dynamic image of the quantities in the problem situation and constructed an invariant relationship between the quantities. The results of this study suggest that the activity that constructs the relationship between the quantities in solving word problems helps to strengthen the mathematical problem solving ability, and that teaching methods should be prepared to strengthen students' covariational reasoning in algebra learning.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.288-296
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2021
Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.11
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pp.97-103
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2018
In this paper, the estimation method for the power signal harmonics is proposed by using the time-varying optimal finite impulse response (FIR) filter. To estimate the magnitude and phase-angle of the harmonic components, the time-varying optimal FIR filter is designed for the state space representation of the noisy power signal which the magnitude and phase is considered as a stochastic process. Since the time-varying optimal FIR filter used in the proposed method does not use any priori information of the initial condition and has FIR structure, the proposed method could overcome the demerits of Kalman filter based method such as poor estimation and divergence problem. Due to the FIR structure, the proposed method is more robust against to the model uncertainty than the Kalman filter. Moreover, the proposed method gives more general solution than the time-invariant optimal FIR filter based harmonic estimation method. To verify the performance and robustness of the proposed method, the proposed method is compared with time-varying Kalman filter based method through simulation.
In this paper, we consider the stability condition for the linear discrete systems with time-varying delay and unstructured uncertainty. The considered system has time invariant system matrices for non-delayed and delayed state variables, but its delay time is time-varying within certain interval and it is subjected to nonlinear unstructured uncertainty which only gives information on uncertainty magnitude. In the many previous literatures, the time-varying delay and unstructured uncertainty can not be dealt in simultaneously but separately. In the paper, new stability conditions are derived for the case to which two factors are subjected together and compared with the existing results considering only one factor. The new stability conditions improving many previous results are proposed as very effective inequality equations without complex numerical algorithms such as LMI(Linear Matrix Inequality) or Lyapunov equation. By numerical examples, it is shown that the proposed conditions are able to include the many existing results and have better performances in the aspects of expandability and effectiveness.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.49-55
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2019
This paper presents a marker image evaluation method based on analysis of object distribution in images and classification of images with repetitive patterns for effective marker-based augmented reality (AR) system development. We measure the variance of feature point coordinates to distinguish marker images that are vulnerable to occlusion, since object distribution affects object tracking performance according to partial occlusion in the images. Moreover, we propose a method to classify images suitable for object recognition and tracking based on the fact that the distributions of descriptor vectors among general images and repetitive-pattern images are significantly different. Comprehensive experiments for marker images confirm that the proposed marker image evaluation method distinguishes images vulnerable to occlusion and repetitive-pattern images very well. Furthermore, we suggest that scale-invariant feature transform (SIFT) is superior to speeded up robust features (SURF) in terms of object tracking in marker images. The proposed method provides users with suitability information for various images, and it helps AR systems to be realized more effectively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.507-514
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2018
This study utilized latent growth curve modeling to investigate the trajectories of adolescent life satisfaction changes in middle and high school students. The effects of self-esteem, career identity, school learning activity, gender, and household earnings on life satisfaction changes were examined. Data was obtained from the Korea Child Youth Panel Survey (KYCPS), a longitudinal study following students for 7 years. Year 3-6 data was utilized. Results found that the life satisfaction trajectory resulted as a quadratic model in which individual differences were significant. Second, school learning activity used as a time variant variable had a positive significant effect on life satisfaction each year. Third, gender and self-esteem as time invariant variables had significant effects on initial levels while self-esteem had effects on the slope and quadratic change. Further implications and research issues are discussed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.717-723
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2020
Determination of local tie vectors between the space geodetic techniques such as VLBI (Very Long Baseline Interferometer), SLR (Satellite Laser Ranging), DORIS (Doppler Orbit determination and Radiopositioning Integrated on Satellite), GNSS (Global Navigation Satellite System) is essential for combination of ITRF (International Terrestrial Reference Frame). Therefore, it is required to compute IVP (Invariant Point) position of each space geodetic technique with high accuracy. In this study, we have computed Sejong VLBI IVP position by using updated mathematical model for adjustment computation so that the improvement on efficiency and reliability in computation are obtained. The measurements used for this study are the coordinates of reflective targets on the VLBI antenna and their accuracies are set to 1.5 mm for each component. The results show that the position of VLBI IVP together with its standard deviation is successfully estimated when they are compared with those of the results from previous study. However, it is notable that additional terrestrial surveying should be performed so that realistic measurement errors are incorporated in the adjustment computation process.
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