International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.3
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pp.162-170
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2014
Appearance-based subspace models such as eigenfaces have been widely recognized as one of the most successful approaches to face recognition and tracking. The success of eigenfaces mainly has its origins in the benefits offered by principal component analysis (PCA), the representational power of the underlying generative process for high-dimensional noisy facial image data. The sparse extension of PCA (SPCA) has recently received significant attention in the research community. SPCA functions by imposing sparseness constraints on the eigenvectors, a technique that has been shown to yield more robust solutions in many applications. However, when SPCA is applied to facial images, the time and space complexity of PCA learning becomes a critical issue (e.g., real-time tracking). In this paper, we propose a very fast and scalable greedy forward selection algorithm for SPCA. Unlike a recent semidefinite program-relaxation method that suffers from complex optimization, our approach can process several thousands of data dimensions in reasonable time with little accuracy loss. The effectiveness of our proposed method was demonstrated on real-world face recognition and tracking datasets.
Web presence is one of the key issues for extensive deployment of Internet-of-Things (IoT). An obstacle to overcome for Web presence is relatively low computing power of IoT devices. In this paper, we present implementation of an IoT platform based on Constrained Application Protocol (CoAP) which is a web transfer protocol proposed by Internet Engineering Task Force (IETF) for the low performance IoT devices such as Wireless Sensor Network (WSN) nodes and micro-controllers. To qualify the performance of CoAP-based IoT system for such an application as smart grid, we designed a test platform consisting of Raspberry Pi2, Kmote WSN node and a desktop PC. Using open source softwares, CoAP was implemented on top of the platform. Leveraging the GET command defined at CoAP specification, performance of the system was measured in terms of round-trip time (RTT) from web application to the Kmote sensor node. To investigate abnormal cases among the test results, hop-by-hop delays were measured to analyze resulting data. The average response time of CoAP-based communication except the abnormal data was reduced by 23% smaller than the previous research result.
This paper presents the design and implementation of stream control mechanisms which are necessary for the development of an efficient streaming cache server. The streaming protocols used in our implementation are the RTSP/RTP/RTCP standards. The mechanisms support both the on-demand media caching and real-time media splitting applications. The core of the stream control includes the session management, which handles the RTSP/RTCP control session and the RTP transport session, and the cache block management which efficiently manages the RTP-based cache blocks stored in the cache server. The streaming cache server with the proposed stream control mechanism has successfully been implemented on a Linux platform and it works well with the Apple's QTSS server and the QuickTime player for both on-demand and splitting media services.
This paper describes the implementation of DCS communication network that provides high bandwidth and reliability. The network for DCS in this paper adopts the Reflective Memory (RM) architecture and Fast Ethernet physical media that have 100 Mbps bandwidth. Also, This network uses Ring Enhancement Device (RED) which is invented to reduce the time delay of each node. The DCS network that is introduced in this paper is named as ERCNet (Ethernet based Real-time Control Network). This paper describes the architecture and working algorithms of ERCNet and performs numerical analysis. In addition, the performance of ERCNet is evaluated by experiment using the developed ERCNet network.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.71-73
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2015
In this paper, we propose the Real-Time Free Viewpoint TV System with multiple Microsoft Kinects and CUDA of NVidia GPGPU library. It generates a virtual view between two views by using color and depth image acquired by Kinect in real time. In order to reduce complexity of coordinate transformations and nearest neighbor method for hole filling caused by IR pattern interference, we parallelize this process using CUDA. Finally, it is observed that CUDA based system generates more frames than using CPU based system in the same time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.8
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pp.4120-4132
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2017
In this research, we implement a deformable object simulation system using OpenGL's shader language, GLSL4.3. Deformable object simulation is implemented by using volumetric mass-spring system suitable for real-time simulation among the methods of deformable object simulation. The compute shader in GLSL 4.3 which helps to access the GPU resources, is used to parallelize the operations of existing deformable object simulation systems. The proposed system is implemented using a compute shader for parallel processing and it includes a bounding box-based collision detection solution. In general, the collision detection is one of severe computing bottlenecks in simulation of multiple deformable objects. In order to validate an efficiency of the system, we performed the experiments using the 3D volumetric objects. We compared the performance of multiple deformable object simulations between CPU and GPU to analyze the effectiveness of parallel processing using GLSL. Moreover, we measured the computation time of bounding box-based collision detection to show that collision detection can be processed in real-time. The experiments using 3D volumetric models with 10K faces showed the GPU-based parallel simulation improves performance by 98% over the CPU-based simulation, and the overall steps including collision detection and rendering could be processed in real-time frame rate of 218.11 FPS.
In recent days, all the business firms use IT-based services in a variety of ways to facilitate their consumer activities. A typical example is location-based services that send advertisements or discount coupons when a customer approaches near the business place. This is not the direct interaction between the business firms and the customer, and it is one of the way of sending the business related contents to the customer's smart-phone regardless of the customer's intention. The Business firms does not know in real time which customers sent promotional contents. Recently most of the business services are in this way. Therefore, a new type of location-based customer service is required for interaction between the business firm and the customer. This is a system that automatically identifies which customer visit a business place when the customer visits the business place delivers them to the computer of the business place in real time, and provides business customized services using the information. In this paper, we have developed a service based platform to identify the customer as well as interact with the customer based on the location based service using Beacon. This system will also provide an open platform environment that can be easily accessible to the various business firms, rather than limited to a specific business firms.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.661-664
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2017
Recently, during disasters occurrence, dealing with emergencies has been handled well by the early transmission of disaster relating notifications on social media networks (e.g., Twitter or Facebook). Intuitively, with their characteristics (e.g., real-time, mobility) and big communities whose users could be regarded as volunteers, social networks are proved to be a crucial role for disasters response. However, the amount of data transmitted during disasters is an obstacle for filtering informative messages; because the messages are diversity, large and very noise. This large volume of data could be seen as Social Big Data (SBD). In this paper, we proposed a big data platform for collecting and analyzing disasters' data from SBD. Firstly, we designed a collecting module; which could rapidly extract disasters' information from the Twitter; by big data frameworks supporting streaming data on distributed system; such as Kafka and Spark. Secondly, we developed an analyzing module which learned from SBD to distinguish the useful information from the irrelevant one. Finally, we also designed a real-time visualization on the web interface for displaying the results of analysis phase. To show the viability of our platform, we conducted experiments of the collecting and analyzing phases in 10 days for both real-time and historical tweets, which were about disasters happened in South Korea. The results prove that our big data platform could be applied to disaster information based systems, by providing a huge relevant data; which can be used for inferring affected regions and victims in disaster situations, from 21.000 collected tweets.
Development of digital media and computer graphics related research had changed the overall stream of cultural art and our daily life, as well as its development also had an effect on a fresh and exciting area of cultural arts such as the new media art, interactive art and real-time performing. In this paper, we used emotional expression techniques that they lead audiences on the process of natural communication by combining the particle system of computer graphics with performance based screen art. In this paper, we used emotional expression techniques that they lead audiences on the process of natural communication by combining the particle system of computer graphics with performance based screen art. Namely, by capturing the creation and location speed of particle which is synchronized between the sound, behavior and particles, performance based screen art as the form of the experimental structure in which is combined with scientific technology and art is therefore proposed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.5
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pp.83-90
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2012
This paper is a research on the design and implementation of a small real-time radio broadcasting system by using smart phone based on Android. It was designed as the server-client structure, and used the progressive download of HTTP as methods of transferring data to further simplify the system. In order to realize the real-time broadcasting, the original audio source was divided with a short interval and captured to be compressed and stored into files. Then the client receives and plays the compressed files sequentially as it is downloaded. However, this method occurs two problems each of which is the loss of capturing the original source in the server and the discontinuity of playing the files in the client. We solved the problem in the server by separating the thread into two parallel threads of which is each captured and compressed/stored, also by using the double buffering method. The problem in the client was solved using MediaPlayer in Android and the file queue to store the multiple files.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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