Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.221-229
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2004
Recently, there has been enormous growth in the amount of commercial and scientific data, such as protein sequences, retail transactions, and web-logs. Such datasets consist of sequence data that have an inherent sequential nature. However, only a few of the existing clustering algorithms consider sequentiality. This study presents a method for clustering such sequence datasets. The similarity between sequences must be decided before clustering the sequences. This study proposes a new similarity measure to compute the similarity between two sequences using a sequence element. Two clustering algorithms using the proposed similarity measure are proposed: a hierarchical clustering algorithm and a scalable clustering algorithm that uses sampling and a k-nearest neighbor method. Using a splice dataset and synthetic datasets, we show that the quality of clusters generated by our proposed clustering algorithms is better than that of clusters produced by traditional clustering algorithms.
This paper describes a control method of hybrid power assistive system for lower body, HAL, with the techniques of Phase Sequence and the application of EMG. Our objective is to attain the power assist control of motion in the lower body effectively with these two methods. The Phase Sequence which performs basic motion controls of HAL is the method that a motion, the Task, is accomplished by dividing each motion into the unit named Phase and ...
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.714-718
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2009
3D reconstruction of a human face from an image sequence remains an important problem in computer vision. We propose a method, based on a factorization algorithm, that reconstructs a 3D face model from short image sequences exhibiting rotational motion. Factorization algorithms can recover structure and motion simultaneously from one image sequence, but they usually require that all feature points be well tracked. Under rotational motion, however, feature tracking often fails due to occlusion and frame out of features. Additionally, the paucity of images may make feature tracking more difficult or decrease reconstruction accuracy. The proposed 3D reconstruction approach can handle short image sequences exhibiting rotational motion wherein feature points are likely to be missing. We implement the proposal as a reconstruction method; it employs image sequence division and a feature tracking method that uses Active Appearance Models to avoid the failure of feature tracking. Experiments conducted on an image sequence of a human face demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this paper, knowledge based text to facial sequence image system for interaction of lecturer and learner in cyber universities is studied. The system is defined by the synthesis of facial sequence image which is synchronized the lip according to the text information based on grammatical characteristic of hangul. For the implementation of the system, the transformation method that the text information is transformed into the phoneme code, the deformation rules of mouse shape which can be changed according to the code of phonemes, and the synthesis method of facial sequence image by using deformation rules of mouse shape are proposed. In the proposed method, all syllables of hangul are represented 10 principal mouse shape and 78 compound mouse shape according to the pronunciation characteristics of the basic consonants and vowels, and the characteristics of the articulation rules, respectively. To synthesize the real time facial sequence image able to realize the PC, the 88 mouth shape stored data base are used without the synthesis of mouse shape in each frame. To verify the validity of the proposed method the various synthesis of facial sequence image transformed from the text information is accomplished, and the system that can be applied the PC is implemented using the proposed method.
This paper presents a local trajectory generation method which is based on a sequence of reference posture-velocities and the efficient low level control algorithm which constructs the complete smooth curve from the trajectory specification. The reference trajectory generator(RTG) which is in between the local path planner(LPP) and the robot motion controller(RMC) generates a sequence of set-points for each path segments from the LPP and pass it to the RMC. The RMC controls the motions of vehicle which should follow the sequence. In the feedback controller of VMC, the method which compensates robot posture-velocity error correctly is used. These methods are implemented on indoor autonomous vehicle, 'ALIVE' mobile robot. The ALIVE mobile robot system is implemented on the 32bit VME bus system: the two VME CPU's are used for RTG and RMC, while the 80C196KC-based VME board is used for motor controller.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.22
no.1
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pp.25-49
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1997
Printed circuit board (PCB) assembly line configuration is characterized by very long set-up times and high work in process (WIP) inventory level. The scheduling method can significantly reduce the set-up times and WIP inventory level. Greedy sequence dependent scheduling (GSDS) method is proposed based on the current methods. The proposed method is compared with the current method in terms of three performance measures: line throughput, average WIP inventory level, and implementation complexity.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.5A
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pp.479-486
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2008
In this paper, an efficient training symbol design with m-sequence is proposed for the MIMO-OFDM based next generation wireless transmission system which supports gigabits per second data rate. In the traditional blute force method, the preamble design is based on the case by case comparison with the system requirements. This paper discusses a training symbol design methodology for the MIMO-OFDM system based on the m-sequence which has been widely used in the spread spectrum communication areas due to its good correlation characteristics. Also the step-by-step design and performance verification method within the limited search space is discussed. The proposed method targets the design of the training symbol which satisfies system requirements for the packet based MIMO-OFDM wireless communication system including automatic gain control(AGC), timing synchronization, frequency and sampling offset estimation, and MIMO channel estimation.
A protein, which is a linear polymer of amino acids, is one of the most important bio-molecules composing biological structures and regulating bio-chemical reactions. Since the characteristics and functions of proteins are determined by their amino acid sequences in principle, protein sequence determination is the starting point of protein function study. This paper proposes a protein sequence prediction method based on data mining techniques, which can overcome the limitation of previous bio-chemical sequencing methods. After applying multiple proteases to acquire overlapped protein fragments, we can identify candidate fragment sequences by comparing fragment mass values with peptide databases. We propose a method to construct multi-partite graph and search maximal paths to determine the protein sequence by assembling proper candidate sequences. In addition, experimental results based on the SWISS-PROT database showing the validity of the proposed method is presented.
A chat system is a computer program that understands user's miscellaneous utterances and generates appropriate responses. Sometimes a chat system needs to answer users' simple information-seeking questions. However, previous generative chat systems do not consider how to embed knowledge entities (i.e., subjects and objects in triple knowledge), essential elements for question-answering. The previous chat models have a disadvantage that they generate same responses although knowledge entities in users' utterances are changed. To alleviate this problem, we propose a knowledge entity embedding method for improving question-answering accuracies of a generative chat system. The proposed method uses a Siamese recurrent neural network for embedding knowledge entities and their synonyms. For experiments, we implemented a sequence-to-sequence model in which subjects and predicates are encoded and objects are decoded. The proposed embedding method showed 12.48% higher accuracies than the conventional embedding method based on a convolutional neural network.
Human exists in environment. As environment affects in human movement, human reacts to everything happens in environment especially by the view point of visual continuity and changeability. This study has two purposes. The one is to clarify the visual changeability due to the Human movement from the visual point based on checking the visual field. And the other is to understand the applicable possibility of Philip Thiel's method through the experiment in passing ways. Condition of this study is that colors and figures are affective elements of visual environmental sequence by the Human movement. The Human movement is due to the visual phenomenon. That means it is not limited in Philip Theil's method(Node, District). In particular, the chroma which is checked by the BPA(Basic-Pattern-Area) is the most affective visual environmental element in contemporary shopping mall. Also, everything in visual environment and the movement is connected by the time axis. As an analytical method, the sequence notation devised by Philip Thiel was applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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