Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.3
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pp.364-370
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2020
This paper is related to detection and classification for micro-sized aircraft that flies at low-altitude. The deep-learning based method using sounds coming from the micro-sized aircraft is proposed to detect and identify them efficiently. We use MFCC as sound features and CNN as a detector and classifier. We've proved that each micro-drones have their own distinguishable MFCC feature and confirmed that we can apply CNN as a detector and classifier even though drone sound has time-related sequence. Typically many papers deal with RNN for time-related features, but we prove that if the number of frame in the MFCC features are enough to contain the time-related information, we can classify those features with CNN. With this approach, we've achieved high detection and classification ratio with low-computation power at the same time using the data set which consists of four different drone sounds. So, this paper presents the simple and effecive method of detection and classification method for micro-sized aircraft.
One approach to improved image restoration methods has been the incorporation of additional source information via Gibbs priors that assume a source that is piecewise smooth. A natural Gibbs prior for expressing such constraints is an energy function defined on binary valued line processes as well as source intensities. However, the estimation of both continuous variables and binary variables is known to be a difficult problem. In this work, we consider the application of the deterministic annealing method. Unlike other methods, the deterministic annealing method offers a principled and efficient means of handling the problems associated with mixed continuous and binary variable objectives. The application of the deterministic annealing method results in a sequence of objective functions (defined only on the continuous variables) whose sequence of solutions approaches that of the original mixed variable objective function. The sequence is indexed by a control parameter (the temperature). The energy functions at high temperatures are smooth approximations of the energy functions at lower temperatures. Consequently, it is easier to minimize the energy functions at high temperatures and then track the minimum through the variation of the temperature. This is the essence of a continuation method. We show experimental results, which demonstrate the efficacy of the continuation method applied to a Bayesian restoration model.
This study aims to discover patterns of Korean women's life course in terms of their life time sequence of family roles and economic activity. Primary factors for the change and diversity of family-work role sequence are also examined. Data used in this study is the Fourth Survey of Korean Women's Economic Activity which was conducted by Korean Institute of Women Development (KIWD) in 2002. According to the main results, five distinctive patterns of life course are to be disentangled for ever married women: First, doing simultaneously family and work roles with no maternal leave (13.7%); second, reentry into labor market after maternal leave (M type, 18.6%); third, no reentry into labor market after maternal leave (latent M type, 26.9%); fourth, first job entry after child rearing (23.5%); and finally, no work experience (17.3%). The relative composition of the respective life course has changed over marriage cohorts. M type including latent M type became a dominant life pattern among married women since marriage cohorts of 1980 and later. The share of married women who begin to work first after maternal role or have no work experience has declined with recent marriage cohorts. It is also noted that the share of women with simultaneous family and work roles has increased among marital cohorts of 1990 and later. Marriage cohort differences being controlled, life patterns significantly differ by women's educational level, existence of role model of working mother at growth, women's own and husbands' gender role attitude, and family economy. Finally, some policy concerns for gender role division of family and work are raised.
Free vibration of a thin-walled laminated composite beam is studied. A general analytical model applicable to the dynamic behavior of a thin-walled channel section composite is developed. This model is based on the classical lamination theory, and accounts for the coupling of flexural and torsional modes for arbitrary laminate stacking sequence configuration. i.e. unsymmetric as well as symmetric, and various boundary conditions. A displacement-based one-dimensional finite element model is developed to predict natural frequencies and corresponding vibration modes for a thin-walled composite beam. Equations of motion are derived from the Hamilton's principle. Numerical results are obtained for thin-walled composite addressing the effects of fiber angle. modulus ratio. and boundary conditions on the vibration frequencies and mode shapes of the composites.
Recently developed compilers perform some optimizations in order to speed up the execution time of source program. These optimizations require the transformation of the sequence of program statements. This transformation does not give any problems in a single-threaded program. However, the transformation gives some significant errors in a multi-threaded program. State-of-the-art model checkers such as Java-Pathfinder do not consider the transformation resulted in the optimization step in a compiler since they just consider a single memory model. In this paper, we describe a new technique which is based on SMT solver. The Java Memory Model Simulator based on SMT Solver can compute all possible output of given multi-thread program within one second which, in contrast, Traditional Java Memory Model Simulator takes one minute.
We propose a new speech enhancement algorithm based on left-right Hidden Markov Model (HMM) with state decision using Log-likelihood Ratio Test (LRT). Since the conventional HMM-based speech enhancement methods try to improve speech quality for all states, they introduce huge computational loads inappropriate to real-time implementation. In the left-right HMM, only the current and the next state are considered for a possible state transition so to reduce the computational complexity. In this paper, we propose a method to decide the current state by using the LRT on the previous state. Experimental results show that the proposed method improves the speed up to 60% with 0.2∼0.4 dB degradation of speech quality compared to the conventional method.
A lot of work has been done to improve the I/O performance of such a system that store and manage a massive amount of data by distributing them across multiple disks and access them in parallel. Most of the previous work has focused on an efficient mapping from a grid ceil, which is determined bY the interval number of each dimension, to a disk number on the assumption that each dimension is split into disjoint intervals such that entire data space is GRID-like partitioned. However, they have ignored the effects of a GRID partitioning scheme on declustering performance. In this paper, we enhance the performance of mapping function based declustering algorithms by applying a good GRID par-titioning method. For this, we propose an estimation model to count the number of grid cells intersected by a range query and apply a GRID partitioning scheme which minimizes query result size among the possible schemes. While it is common to do binary partition for high-dimensional data, we choose less number of dimensions than needed for binary partition and split several times along that dimensions so that we can reduce the number of grid cells touched by a query. Several experimental results show that the proposed estimation model gives accuracy within 0.5% error ratio regardless of query size and dimension. We can also improve the performance of declustering algorithm based on mapping function, called Kronecker Sequence, which has been known to be the best among the mapping functions for high-dimensional data, up to 23 times by applying an efficient GRID partitioning scheme.
Shrinkage strip or separation strip is a temporary joint that is left open for a certain time during construction to allow a significant part of the shrinkage to take place without inducing stress. A shrinkage stress analysis method of shrinkage strip in concrete slab of multi-story building considering the relaxation effect of creep and construction sequence is proposed. The analysis results of 10-story example building show that the effect of shrinkage strip can be analyzed easily by the proposed method. And shrinkage strip installed in a particular floor makes the stress of that floor reduced and the stress of the other floors increased a little. The rate and amount of stress reduced with closing time mainly depends on the development of shrinkage with time of concrete model used. The amount of stress reduced is determined by the amount of shrinkage strain developed before the closing of shrinkage strip.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.1
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pp.35-42
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2009
This paper proposes a new GeoPhoto contents markup language that can create u-GIS contents by using the spatial photos. GeoPhoto contents markup language has designed the GeoPhoto contents model and markup language for contents that can be used the spatial photos information. GeoPhoto con tents markup language is represented by the convergence of GIS information, location information, photos information respectively. GeoPhoto contents markup language to provide a variety of pictures related to the content model consists of GeoPhoto contents model and operations between the GeoPhoto contents. GeoPh oto contents model supports GeoPhoto model, CubicPhoto model, Photo model and SequenceGeoPhoto mod el. In addition, this paper propose the Annotation operation, Enlargement operation and Overlay operation for represent the GeoPhoto contents. GeoPhoto Contents Markup Language has the advantage of supportin g user custom contents model of u-GIS.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.10
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pp.24-33
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1990
Since a number of welding points are distributed in an automobile part, the number of welding points alloted to each robot are large. So, there is an increasing need of an optimal sequence planning to minimize the total welding time. In this paper, an off-line programming scheme for effective teaching of a spot welding robot is presented. A collision free, optimal welding sequence planning is done through applying the modified Traveling Salesman Problem algorithm. Also, a data extraction method from an existing general CAD system is presented for reuse of the existing exact model data produced by a model designer and easy constructing the world model data base. The result show that the proposed system could enhance the efficiency of spot welding robot in automobile industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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