Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.9
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pp.848-857
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2011
Vision-based collision avoidance system for air traffic management requires a excellent multiple target detection algorithm under low signal-to-noise ratio (SNR) levels. The track-before-detect (TBD) approaches have significant applications such as detection of small and dim targets from an image sequence. In this paper, two detection algorithms with the TBD approaches are proposed to satisfy the multiple target detection requirements. The first algorithm, based on a dynamic programming approach, is designed to classify multiple targets by using a k-means clustering algorithm. In the second approach, a hidden Markov model (HMM) is slightly modified for detecting multiple targets sequentially. Both of the proposed approaches are used in numerical simulations with variations in target appearance properties to provide satisfactory performance as multiple target detection methods.
Semiotics studies the structures and systems of all signs related to human life, thus being capable of analyzing games. "Playing games" can be deemed as an act of reading or interpreting games semiotically, which makes game producers "senders," games "texts," gamers "receivers," and gamers playing games "contexts." Since most games are in the multi-variable narrative format, however, it is not a frequent case that gamers interpret games in the ways intended by producers. This study thus set out to analyze and interpret the console game (2001) remembered as the same evaluation by many gamers in the way intended by the producer. For analysis, the study defined its story program by analyzing the plot and sequence. For semantic analysis, the study applied the Actor Model and the Semiotic Square Model to interpret . The process identified such codes as confrontation, assistance, collaboration, and control and confirmed that Ico and Yorda, non-subject characters, were transforming into subject ones. That is, tells a story of the main characters that used to lead a non-subject life earning lives of their own.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.5
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pp.243-250
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2018
In this paper, design technique using genetic algorithms(GA) for design optimization of composite leaf springs is presented here. After the initial design has been validated by the car plate spring as a finite element model, the genetic algorithm suggests the process of optimizing the number of layers of composite materials and their angles. Through optimization process, the weight reduction process of leaf springs and the number of repetitions are compared to the existing algorithm results. The safety margin is calculated by organizing a finite element model to verify the integrity of the structure by applying an additive sequence optimized through the genetic algorithm to the structure. When GA is applied, layer thickness and layer angle of complex leaf springs have been obtained, which contributes to the achievement of minimum weight with appropriate strength and stiffness. A reduction of 65.6% original weight is reached when a leaf steel spring is replaced with a leaf composite spring under identical requirement of design parameters and optimization.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.1
no.1
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pp.11-20
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2012
Stream data shows a sequence of values changing continuously over time. Due to the nature of stream data, its trend is continuously changing according to various time intervals. Therefore the prediction of stream data must be carried out simultaneously with respect to multiple intervals, i.e. Continuous Multiple Prediction(CMP). In this paper, we propose a Continuous Integrated Hierarchical Temporal Memory (CIHTM) network for CMP based on the Hierarchical Temporal Memory (HTM) model which is a neocortex leraning algorithm. To develop the CIHTM network, we created three kinds of new modules: Shift Vector Senor, Spatio-Temporal Classifier and Multiple Integrator. And also we developed learning and inferencing algorithm of CIHTM network.
Time series data is a sequence of data points, measured typically at successive, spaced at time intervals. Many devices for an efficient exploration is developed according as the items of time series data increase. Among these devices, there is a Timebox widget as a representative device of dynamic query for interactive data exploration. Timeboxes are rectangular query region of interest. The users can draw the region of interest using simple mouse manipulation and the query result sets is displayed. But there is a limitation to represent the concrete query region and Timeboxes visualize the query region inconsistent with the mental model of users. To resolve these problems, we propose a new device called DQB(Dynamic Query Band). DQB is a qeury region consisting of user defined polyline with a thickness on time series data. This device is possible to concretely specify the query region. Also, it provides a simple and convenient interface and a good conceptual model.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.4
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pp.145-154
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2008
In this paper, we propose the pet robot control system using hand gesture recognition in image sequences acquired from a camera affixed to the pet robot. The proposed system consists of 4 steps; hand detection, feature extraction, gesture recognition and robot control. The hand region is first detected from the input images using the skin color model in HSI color space and connected component analysis. Next, the hand shape and motion features from the image sequences are extracted. Then we consider the hand shape for classification of meaning gestures. Thereafter the hand gesture is recognized by using HMMs (hidden markov models) which have the input as the quantized symbol sequence by the hand motion. Finally the pet robot is controlled by a order corresponding to the recognized hand gesture. We defined four commands of sit down, stand up, lie flat and shake hands for control of pet robot. And we show that user is able to control of pet robot through proposed system in the experiment.
Kim, Kang-Chul;Im, Chang-Gyun;Ryu, Jae-Hung;Han, Suk-Bung
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.496-502
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2006
The complexity of IC has rapidly increased as VLSI fabrication technology has grown up quickly. This paper proposes verification methods for data conflicts and protocol between IPs for SoC with coverage metrics. The high-level events is defined to cooperation between blocks or process statement in HDL, or a sequence of performing a job compared to low-level event. They are classified into two categories, resource conflicts and protocol or specification-dependent conflicts. And two coverage metrics used for code coverage in low-level event are proposed to verify the hish-level events. The events of resource conflicts can be detected by using statement coverage metric if global signal or variable has flags in a testbench program, and protocol-dependent events can be checked by data flow metric or path metric.
In this paper, we proposed ACM (Anti-filler confidence measure) to compensate shortcoming of conventional RLJ-CM (RLJ-CM) and NCM (normalized CM), and integrated proposed ACM and conventional NCM using HCM (hybrid CM). Proposed ACM analyzes that FA (false acceptance) happens by the construction method of anti-phone model, and presumed phoneme sequence in actuality using phoneme recognizer to compensate this. We defined this as anti-phone model and used in confidence measure calculation. Analyzing feature of two confidences measure, conventional NCM shows good performance to FR (false rejection) and proposed ACM shows good performance in FA. This shows that feature of each other are complementary. Use these feature, we integrated two confidence measures using weighting vector α And defined this as HCM. In MDR (missed detection rate) 10% neighborhood, HCM is 0.219 FA/KW/HR (false alarm/keyword/hour). This is that Performance improves 22% than used conventional NCM individually.
To improve video quality and coding efficiency, H.264/AVC adopted an adaptive rate control. But this method has a problem as it cannot predict an accurate quantization parameter(QP) for the first frame. The first QP is decided among four constant values by using encoder input parameters. It does not consider encoding bits, results in significant fluctuation of the image quality and decreases the average quality of the whole coded sequence. In this paper, we propose a new algorithm for the first frame QP decision in the H.264/AVC encoder. The QP is decided by the existing algorithm and the first frame is encoded. According to the encoded bits, the new initial QP is decided. We can predict optimal value because there is a linear relationship between encoded bits and the new initial QP. Next, we re-encode the first frame using the new initial QP. Experimental results show that the proposed algorithm not only achieves better quality than the state of the art algorithm, but also adopts a rate control forthe sequence that was impossible with the existing algorithm. By reducing fluctuation, subjective quality also improved.
Study the gene about economical characteristic of human disease or domestic animal is a matter of grave interest, preserve and elevation of gene of Korea cattle is key subject. Studies have been done on the gene of Korea cattle using EST based SNP map, but it is based on statistical model, therefore there are difference between real position and statistical position. These problems are solved using both EST_based SNP map and Gene on sequence by Lee et al. (2009b). We have used multifactor dimensionality reduction(MDR) method to study interaction effect of statistical model in general. But MDR method cannot be applied in all cases. It can be applied to the only case-control data. So, method is suggested E-MDR method using CART algorithm. Also we identified interaction effects of single nucleotide polymorphisms(SNPs) responsible for average daily gain(ADG) and marbling score(MS) using E-MDR method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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