Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.3
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pp.89-99
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1995
One of the hardest problems that limit real application of production system is its slowness. One way to overcome this problem is to speed up the matching operation which occupies more than 90% of the total execution time. In this paper, we try to speed up the matching operation with parallel execution of a typical pattern matching algorithm, RETE, in a multiprocessor environment, This requires not only to make partitions of the rules but also to allocate the partitioned rules to processors, respectively. A partition strategy is proposed to make groups of similar rules by evaluating the similarity of rules according to the number of common conditions between rules. An allocation strategy is proposed to make the load of each processor even by assigning the different priority to the group of rules according to the expected amount of time required for matching operation. To compare with the existing methods, we perform simulation using OPS5 sample programs. The simulation results show that the proposed methods can improve the performance of production system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.11
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pp.925-933
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1991
Conventional stereo matching techniques are based on the assumption that the features representing an object in left and right images have fixed attribute values. But, in fact, such features may take different values due to the practical stereo image formation and the image acquisition error, and thus the conventional techniques tend to result in the in the incorrect matching of features. In this paper, we propose a stereo matching mathod with a possibilistic view which copes with the possible variability of feature values. As a result, this method decreases the number of incorrect matching features when the values of corresponding features are somewhat large. The effectiveness of the proposed method is shown via computer simulation.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.8
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pp.122-129
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1997
In this paper, we propose a Hopfield model for solving the part-matching in case that is the number of parts and positions are changed. The goal of this paper is to minimize part-connection in pairs and total path of part-connections. Therefore, this kind of problem is referred to as a combinatiorial optimization problem. First of all, we review the theoretical basis for Hopfield model and present two optimal algorithms of part-matching. The first algorithm is Traveling Salesman Problem(TSP) which improved the original and the second algorithm is Wdighted Matching Problem (WMP). Finally, we show demonstration through com- puter simulation and analyze the stability and feasibility of the generated solutions for the proposed con- nection methods. Therefore, we prove that the second algorithm is better than the first algorithm.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.05a
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pp.77-81
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2003
SDM (Structural Dynamics Modification) is a tool to improve dynamic characteristics of a structure, more specifically of a base structure, by adding or deleting auxiliary (modifying) structures. In this paper, the goal of the optimal SDM is set to maximize the natural frequency of a base plate structure by attaching serially-connected beam stiffeners. The design variables are chosen as positions of the attaching beam stiffeners, where the number of stiffeners is considered as a design space. The problem of non-matching interface nodes between the base plate and beam stiffeners is solved by using localized Lagrange multipliers, which act to glue the two structures with non-matching interface nodes. As fer the cases of non-matching interface nodes problem, the governing equation of motion of a structure can be considered from the viewpoint of a topological modification, which involves the change of the number of structural members and DOFs. Consequently, the eigenpairs of the beam-stiffened plate structure are obtained by using an eigen reanalysis technique of topological modifications. Evolution Strategies (ES), which is a probabilistic population-based optimization technique that mimics the principles from biological evolution in nature, is utilized as a mean for the optimization.
In this paper, we propose the new hardware architecture which implements the stereo matching algorithm using the dynamic programming method. The dynamic programming method is used in finding the corresponding pixels between the left image and the right image. The proposed MOEPE(Merged Odd-Even PE) architecture operates in the systolic manner and finds the disparities from the intensities of the pixels on the epipolar line. The number of PEs used in the MOEPE architecture is the number of the range constraint, which reduced the number of the necessary PEs dramatically compared to the traditional method which uses the PEs with the number of pixels on the epipolar line. For the normal method by 25 times. The proposed architecture is modeled with the VHDL code and simulated by the SYNOPSYS tool.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.7A
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pp.705-710
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2002
In this paper, we present a method to find motion vectors in frequency domain for video data compression. The proposed algorithm is based on the Format Number Transform (FNT), and it declares the most correlated-block as the best matching block, as opposed to declaring the block with least sum of differences between blocks. We show that the proposed method is equivalent to declaring the block with the minimum L2-norm as the best matching block. Unlike other previous fast algorithms, the time requirement for the proposed algorithm does not defend on the image type for finding the optimum solution.
Pattern matching and pattern searching in time series data have been active issues in a number of disciplines. This paper suggests a novel pattern matching technology which can be used in the field of stock market analysis as well as in forecasting stock market trend. First, we define conceptual patterns, and extract data forming each pattern from given time series, and then generate learning model using Hidden Markov Model. The results show that the context-based pattern matching makes the matching more accountable and the method would be effectively used in real world applications. This is because the pattern for new data sequence carries not only the matching itself but also a given context in which the data implies.
Kim, Kang San;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jong Hwa;Moon, Kwang Il
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.1
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pp.123-128
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2015
In this study, experimented how to increase corresponding points which are obtained through stereo matching for dense 3D reconstruction. After extracting a snapshot image from the images acquired through stereo CCTVs, the matching points obtained using the SIFT matching and RANSAC procedure were gradually overlapped. In conclusion, it was confirmed that as images are overlapped, the number of matching points continues to grow.
Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.12
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pp.2783-2797
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1997
This paper proposes a new motion estimation algorithm that employs matching in a variable search area. Instead of uisg a fixed search range for coarse motion estimation, we examine a varying search range, which is determined adaptively by the peak signal to noise ratio (PSNR) of the frame difference. The hexagonal matching method is one of the refined methods in image warping. It produces improved image quality, but it requires a large amount of computataions. The proposed adaptive partial matching method reduces computational complexity below about 50% of the hexagonal matching method, while maintaining the image quality comparable. The performance of two motion compensation methods, which combine the affine or bilinear transformation with the proposed motion estimation algorithm, is evaluated based on the following criteria:computtational complexity, number of coding bits, and reconstructed image quality. The quality of reconstructed images by the proposed method is substantially improved relative to the conventional BMA method, and is comparable to the full hexagonal matching method;in addition, computational complexity and the number of coding bits are reduced significantly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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