Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.208-217
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2013
When a beamforming can be processed separately in horizontal and vertical directions with the planar arrays used in sonar systems, there are several merits such as that practically reduce the required computations and volumes. However, the common planar arrays used in sonar systems are generally non-separable, so the beamforming with separable weighting results in the differences between the desired beam characteristics and the resultant beam characteristics. In this paper, we propose a new separable weighting method which can achieve the wanted beam characteristics by using the separable weights in horizontal and vertical directions for the non-separable planar arrays. In order to achieve the wanted beam characteristics, the proposed method minimizes the differences between the desired weights and the resultant weights based on the number of effective sensors in horizontal and vertical directions of the planar arrays.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.25-34
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2010
Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For robust face recognition with respect to illumination variations, illumination normalization of face images is usually applied as a preprocessing step. Most of previously proposed illumination normalization methods cannot handle cast shadows in face images effectively. In this paper, We propose a new face illumination normalization method based on the illumination-separated face identity texture subspace. Since the face identity texture subspace is constructed so as to be separated from the effects of illumination variations, the projection of face images into the subspace produces a good illumination-normalized face images. Through experiments, it is shown that the proposed face illumination normalization method can effectively eliminate cast shadows as well as attached shadows and achieves a good face illumination normalization.
We Propose a new feature normalization scheme based on eigenspace for achieving robust speech recognition. In general, mean and variance normalization (MVN) is Performed in cepstral domain. However, another MVN approach using eigenspace was recently introduced. in that the eigenspace normalization Procedure Performs normalization in a single eigenspace. This Procedure consists of linear PCA matrix feature transformation followed by mean and variance normalization of the transformed cepstral feature. In this method. 39 dimensional feature distribution is represented using only a single eigenspace. However it is observed to be insufficient to represent all data distribution using only a sin91e eigenvector. For more specific representation. we apply unique na independent eigenspaces to cepstra, delta and delta-delta cepstra respectively in this Paper. We also normalize training data in eigenspace and get the model from the normalized training data. Finally. a feature space rotation procedure is introduced to reduce the mismatch of training and test data distribution in noisy condition. As a result, we obtained a substantial recognition improvement over the basic eigenspace normalization.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.32
no.7
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pp.1-12
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2004
A flow visualization of the 1st cycle motion of a fling-clapping wing that might be employed by butterflies during flight is performed. In this numerical flow visualization, he time-dependent Navier-Stokes equations are solved for two wing motion types; 'fling followed by clap and pause' and 'clap followed by fling and pause'. The result is observed regarding the main flow features such as the sequential development of the two families of separation vortex pairs and their movement. For the fling followed by clap and pause motion, a strong separation vortex pair of counter-clockwise develops in the opening between the wings in the fling phase and they then move out from the opening in the following clap phase. For the clap followed by fling and pause motion, the separation vortex pair developed in the outside space in the clap phase move into the opening in the following fling phase. The separation vortex pair in the opening developed in the fling phase of the clap followed by fling and pause motion is observed to be stronger than that in the opening developed in the fling phase of the fling followed by clap and pause motion.
The recent spread of novel and highly variant pathogenic viruses, including the coronavirus (SARS-CoV-2), has increased the demand for diagnostic testing for rapid confirmation. This has resulted in investigating the functional capability of each space, and preparing facility guidelines to secure the safety of medical technologists. During viral evaluations, there is a requirement of negative pressure facilities along with thread separation, during pre-treatment of samples and before nucleic acid amplification. Space composition therefore needs to be planned by considering unidirectional air flow. This classification of safety management facilities is designated as biosafety level 2, and personal protective equipment is placed accordingly. In case of handling dangerous materials, they need to be carried out of the biosafety cabinet, and sterilizers are required for suitable disposal of infectious agents. A common feature of domestic laboratories is maintenance of the sample pre-treatment space at a negative pressure of -2.5 Pa or less, and arranging separate pre-treatment and reagent preparation spaces during the test process. We believe that the data generated in this study is meaningful, and offers an efficient direction and detailed flow for separation of the inspection process and space functions. Moreover, this study introduces construction of the laboratory by applying the safety management standards.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.458-460
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1998
본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.15-18
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2004
이동 객체를 효율적으로 처리하기 위해 여러 가지 색인 기법들이 제안되었다. 이들 중 3D R-tree와 같은 색인 기법은 시간과 공간을 동일한 차원으로 생각하고 있으나, 실제로 이 두 차원은 단위와 성격이 다르므로 분리해서 처리해야 한다. 특히 본 논문에서 고려하는 환경은 실내와 같은 한정된 공간이므로, 이런 환경에서는 시간과 공간이 같이 성장하는 것이 아니라 공간은 한정되어 있는 반면 시간 차원만이 성장한다. 따라서 R-tree와 1차원(시간차원)의 TB-tree 두 개의 색인을 유지하여, 공간정보와 고정된 객체는 R-tree에, 시간 정보와 이동 객체는 TB-tree에 저장하는 시공간 분리 트리(STS-tree : Separation of Time and Space tree)를 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1363-1366
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2003
기존 연구에서 3차원 공간 위상 관계 연산자를 정의하는 방법은 2차원 공간 위상 관계 정의를 위해 주로 사용되는 공간 교차 방법을 단순히 3차원으로 확장해서 정의하는 방식이다. 그러나 기존의 방법에 의해 정의된 3차원 위상 관계 연산자로는 3차원 데이터베이스를 이용한 실제 응용시스템에서 고려되어야 하는 특수한 위상 관계 분석을 수행하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실제 응용에서 적용 될 수 있는 특수한 3차원 위상 관계를 정의하기 위하여 x,y 좌표와 z좌표를 분리해서 고려하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하여 새로운 3차원 공간 위상 관계 연산자들을 정의하고 구체적인 알고리즘을 제시한다.
This paper solves the problem in underdetermined convolutive mixture by improving the disadvantages of the multichannel nonnegative matrix factorization technique widely used in blind source separation. In conventional researches based on Spatial Covariance Matrix (SCM), each element composed of values such as power gain of single channel and correlation tends to degrade the quality of the separated sources due to high variance. In this paper, level and frequency normalization is performed to effectively cluster the estimated sources. Therefore, we propose a novel SCM and an effective distance function for cluster pairs. In this paper, the proposed SCM is used for the initialization of the spatial model and used for hierarchical agglomerative clustering in the bottom-up approach. The proposed algorithm was experimented using the 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'. As a result, the improvement in most of the performance indicators was confirmed by utilizing the 'Blind Source Separation Eval toolbox', an objective source separation quality verification tool, and especially the performance superiority of the typical SDR of 1 dB to 3.5 dB was verified.
급속한 도시화와 교통 수요의 증가로 인해 각종 도로 정보가 빠르게 변화하고 있어 이에 대한 정보들의 추출, 수정 또는 보완의 중요성이 커지고 있다. 도로 정보 및 도로 파손 상태 정보를 이용하면 도로를 효율적이고 경제적으로 유자 관리할 수 있고, 수치지도 및 GIS 분석의 입력자료로서 사용될 수 있다. 본 연구에서는 분당지역의 항공사진을 이용하여 반자동으로 도로를 추출하였다. 항공사진에 탑햇 필터(top-hat filter)를 적용하고 적절한 임계값을 설정하여 후보 개체를 선택하고 모양 유사성을 고려하여 차로분리선만을 선택함으로써 효율적으로 차로분리선을 추출하였다. 추출된 차로분리선을 연결하고 중심선을 구함으로써 도심지역의 도로를 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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