Raised or plain block is widely used for the pedestrian's safe passage. The insincere construction, insufficient maintenance and obstacle overlaid on the pavement cause pedestrian's accidents. This paper proposes a method to detect brick path by analyzing the shape pattern and texture feature of brick located in visible distance for a safe passage. A brick appears to a regular type because of its specific shape which repeats with its sized gap and its type varies according to the surrounding environment or use. This paper shows a method which extracts the shape pattern by analyzing single surface polygon and its frequency appearing in road area. The shape pattern is used to detect similar shape regions. Some regions are not detected because extraneous substances or chopped bricks distort the original shape. This problem can be solved by analyzing the texture feature vector. The analyzed vector of the previously detected regions yields the Gaussian distribution. This value in each undetected region is computed and checked whether it's satisfied with Gaussian distribution or not. The satisfied region is detected as the brick path. The experiment was performed with the various type's bricks to recognize so that the results showed as accurate as 95.9% in average.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.1
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pp.232-238
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2013
This paper study the position estimation of MBK system according to the non-linear filter for non-Gaussian noise in underwater sensor networks. In the filter to estimate location, recently, the extended Kalman filter (EKF) and particle filter are getting attention. EKF is widely used due to the best algorithm in the Gaussian noise environment, but has many restrictions on the usage in non-Gaussian noise environment such as in underwater. In this paper, we propose the improved One-Dimension Particle Filter (ODPF) using the distribution re-interpretation techniques based on the maximum likelihood. Through the simulation, we compared and analyzed the proposed particle filter with the EKF in non-Gaussian underwater sensor networks. In the case of both the sufficient statistical sample and the sufficient calculation capacity, we confirm that the ODPF's result shows more accurate localization than EKF's result.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.121-130
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2009
In this paper, Gaussian probability distribution model based multi-sensor data fusion algorithm is proposed for a vehicular location awareness system. Conventional vehicular location awareness systems are operated by GPS (Global Positioning System). However, the conventional system is not working in the indoor of building or urban area where the receiver is difficult to receive the signal from satellites. A method which is combined GPS and UWB (Ultra Wide-Band) has developed to improve this problem. However, vehicular is difficult to receive seamless location information since the measurement systems by both GPS and UWB convert the vehicle's movement information separately at each sensor. In this paper, normalized probability distribution model based Hybrid UWB/GPS is proposed by utilizing GPS location data and UWB sensor data. Therefore the proposed system provides information with seamless and location flexible properties. The proposed system tested by Ubisense and Asen GPS in the $12m{\times}8m$ outdoor environments. As a result, the proposed system has improved performance for accurateness and connection ability between devices to support various CNS (Car Navigation System).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.818-821
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2012
This paper have analyzed the change of threshold voltage for conduction path of double gate(DG) MOSFET. The threshold voltage roll-off among the short channel effects of DGMOSFET have become obstacles of precise device operation. The analytical solution of Poisson's equation have been used to analyze the threshold voltage, and Gaussian function been used as carrier distribution to analyze closely for experimental results. The threshold voltages for conduction path have been analyzed for device parameters such as channel length, channel thickness, gate oxide thickness and doping concentration. Since this potential model has been verified in the previous papers, we have used this model to analyze the threshold voltage. Resultly, we know the threshold voltage is greatly influenced on the change of conduction path for device parameters of DGMOSFET.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.825-828
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2012
This paper have analyzed the change of breakdown voltage for conduction path of double gate(DG) MOSFET. The low breakdown voltage among the short channel effects of DGMOSFET have become obstacles of device operation. The analytical solution of Poisson's equation have been used to analyze the breakdown voltage, and Gaussian function been used as carrier distribution to analyze closely for experimental results. The change of breakdown voltages for conduction path have been analyzed for device parameters such as channel length, channel thickness, gate oxide thickness and doping concentration. Since this potential model has been verified in the previous papers, we have used this model to analyze the breakdown voltage. Resultly, we know the breakdown voltage is greatly influenced on the change of conduction path for device parameters of DGMOSFET.
Decision fusion in wireless sensor networks under non-Gaussian noise channels is studied. To consider the tail behavior noise distributions, we use a exponentially-tailed distribution as a wide class of noise distributions. Based on a canonical parallel fusion model with fading and noise channels, the likelihood ratio(LR) based fusion rule is considered as an optimal fusion rule under Neyman-Pearson criterion. With both high and low signal-to-noise ratio (SNR) approximation to the optimal rule, we obtain several suboptimal fusion rules. and we propose a simple fusion rule that provides robust detection performance with a minimum prior information, Performance evaluation for several fusion rules is peformed through simulation. Simulation results show the robustness of the Proposed simple fusion rule.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.11
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pp.2511-2516
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2012
This paper have analyzed the change of threshold voltage for conduction path of double gate(DG) MOSFET. The threshold voltage roll-off among the short channel effects of DGMOSFET have become obstacles of precise device operation. The analytical solution of Poisson's equation have been used to analyze the threshold voltage, and Gaussian function been used as carrier distribution to analyze closely for experimental results. The threshold voltages for conduction path have been analyzed for device parameters such as channel length, channel thickness, gate oxide thickness and doping concentration. Since this potential model has been verified in the previous papers, we have used this model to analyze the threshold voltage. Resultly, we know the threshold voltage is greatly influenced on the change of conduction path for device parameters of DGMOSFET.
Train speed controlling systems are now changing from wayside systems to onboard signaling systems. Locomotive engineers refer to wayside markers to decide on a braking point when the train speed appears to be lower than the current speed. However, in the onboard signaling systems that have been installed recently, the braking point is not determined by the wayside signal but by an onboard value. In this paper, we studied braking points and methods for deciding on such points by engineers using the onboard systems. An optimized braking point is proposed via simulation of decelerating velocity to control the velocity in the signaling system through a predefined point; Gaussian distributions are used to simulate the actual situation. We estimated and demonstrated how to obtain braking parameters in order to satisfy the interval of permitted error.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.2
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pp.259-264
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2017
Birth weight of a new born baby provides very important information in evaluating many clinical issues such as fetal growth restriction. This paper analyzes birth weight data of babies born in Korea from 2011 to 2013, and it shows that there is a biologically implausible distribution of birth weights in the data. This implies that some errors may be generated in the data collection process. In particular, this paper analyzes the relationship between gestational period and birth weight, and it is shown that the birth weight data mostly of gestational periods from 28 to 32 weeks have noticeable errors. Therefore, this paper employs the finite Gaussian mixture model to classify the collected data points into two classes: non-corrupted and corrupted. After the classification the paper removes data points that have been predicted to be corrupted. This adjustment scheme provides more natural and medically plausible percentile values of birth weights for all the gestational periods.
The Indian Buffet Process is a stochastic process on equivalence classes of binary matrices having finite rows and infinite columns. The Indian Buffet Process can be imposed as the prior distribution on the binary matrix in an infinite feature model. We describe the derivation of the Indian buffet process from a finite feature model, and briefly explain the relation between the Indian buffet process and the beta process. Using a Gaussian linear model, we describe three algorithms: Gibbs sampling algorithm, Stick-breaking algorithm and variational method, with application for finding features in image data. We also illustrate the use of the Indian Buffet Process in various type of analysis such as dyadic data analysis, network data analysis and independent component analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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