With the rapid growth of Internet, many devices such as Web TVs, PDAs and Web phones, begin to be directly connected to the Internet. These devices need real-time operating systems (RTOS) to support complex real-time applications running on them. Development of such real-time applications called embedded internet applications, is difficult due to the lack of adequate tools, especially debuggers. In this paper we present a new tracepoint debugging tool for the Qplus-T RTOS embedded system, which facilitates the instrumentations of the real-time software applications with timing trace-points. Compared with traditional breakpoint debugger, this trace-point debugger provides the ability to dynamically collect and record application data for on-line examination and for further off-line analysis. And, the trace-points can also provide the means for assigning new values to the running application's variables, without neither halting its execution nor interfering with its natural execution flow. Our trace-point debugger provides a highly efficient method for adding numerous monitoring trace-points within a real time target application such as Qplus-T internet applications, utilizing these trace-points to monitor and to analyze the application's behavior while it is running. And also, our trace debugger is different from previous one in that we can specify and detect the timing violations using its RTL (Real-Time Logic) trace experiments.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.6
s.312
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pp.65-84
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2006
In this paper, we present an improved image formation model and propose a color image enhancement based on the model. In the presented image formation model, an input image is represented as a product of global illumination, local illumination, and reflectance. In the proposed color image enhancement, an input RGB color image is converted into an HSV color image. Under the assumption of white-light illumination, the H and S component images are remained as they are and the V component image only is enhanced based on the image formation model. The global illumination is estimated by applying a linear LPF with wide support region to the input V component image and the local illumination by applying a JND (just noticeable difference)-based nonlinear LPF with narrow support region to the processed image, where the estimated global illumination is eliminated from the input V component image. The reflectance is estimated by dividing the input V component image by the estimated global and local illuminations. After performing the gamma correction on the three estimated components, the output V component image is obtained from their product. Histogram modeling is next executed such that the final output V component image is obtained. Finally an output RGB color image is obtained from the H and S component images of the input color image and the final output V component image. Experimental results for the test image DB built with color images downloaded from NASA homepage and MPEG-7 CCD color images show that the proposed method gives output color images of very well-increased global and local contrast without halo effect and color shift.
Most of the information prevailing in the Internet space consists of textual information. So one of the main topics regarding the huge document analyses that are required in the "big data" era is the development of an automated understanding system for textual data; accordingly, the automation of the keyword extraction for text summarization and abstraction is a typical research problem. But the simple listing of a few keywords is insufficient to reveal the complex semantic structures of the general texts. In this paper, a text-visualization method that constructs a graph by computing the related degrees from the selected keywords of the target text is developed; therefore, two construction models that provide the edge relation are proposed for the computing of the relation degree among keywords, as follows: influence-interval model and word- distance model. The finally visualized graph from the keyword-derived edge relation is more flexible and useful for the display of the meaning structure of the target text; furthermore, this abstract graph enables a fast and easy understanding of the target text. The authors' experiment showed that the proposed abstract-graph model is superior to the keyword list for the attainment of a semantic and comparitive understanding of text.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.26-34
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2008
The information of traversability and path planning is essential for UGV(Unmanned Ground Vehicle) navigation. Such information can be obtained by analyzing 3D terrain. In this paper, we present the method of 3D terrain modeling with color information from a camera, precise distance information from a 2D Laser Range Finder(LRF) and wheel encoder information from mobile robot with less data. And also we present the method of 3B terrain modeling with the information from GPS/IMU and 2D LRF with less data. To fuse the color information from camera and distance information from 2D LRF, we obtain extrinsic parameters between a camera and LRF using planar pattern. We set up such a fused system on a mobile robot and make an experiment on indoor environment. And we make an experiment on outdoor environment to reconstruction 3D terrain with 2D LRF and GPS/IMU(Inertial Measurement Unit). The obtained 3D terrain model is based on points and requires large amount of data. To reduce the amount of data, we use cubic grid-based model instead of point-based model.
The appreciation of cultural properties related with what the aspects of society was is mandatory to understand our culture correctly. To make over all cultural properties to our descendants without breakage or damage is our natural duty and national obligation. On the contrary, inhabitants in the preserved area should be restricted and controlled by the cultural property law. The conflict between the inhabitants in the preserved area and the government raises economical problems and damages all the time. Especially it is time to discuss to mediate between them and solve the problems. This feasible study is a proposal to settle them up through renovating abolished school in the preserve area to the museum and a case to preserve the cultual properties as well as habitant's assets in that area.
With the growth of Web 2.0, lots of services allow yours to post their personal information and useful knowledges on networked information spaces such as blogs and online communities etc. As the services are generalized, recent researches related to social network have gained momentum. However, most social network services do not support machine-processable semantic knowledge, so that the information cannot be shared and reused between different domains. Moreover, as explicit definitions of relationships between individual social entities do not be described, it is difficult to analyze social network for inferring unknown semantic relationships. To overcome these limitations, in this paper, we propose a social network analysis system with personal photographic data up-loaded by virtual community users. By using ontology, an informative connectivity between a face entity extracted from photo data and a person entity which already have social relationships was defined clearly and semantic social links were inferred with domain rules. Then the inferred links were provided to yours as a visualized graph. Based on the graph, more efficient social network analysis was achieved in online community.
Park, Ji-Young;Suh, Ji-Hyun;Kim, Sung-Hee;Rhee, Seon-Min;Kim, Myoung-Hee
The KIPS Transactions:PartA
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v.15A
no.3
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pp.141-149
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2008
In this research we present a novel method which combines and visualizes the design model and the FDM-based simulation result of solidification. Moreover we employ VR displays and visualize stereoscopic images to provide an effective analysis environment. First we reconstruct the solidification simulation result to a rectangular mesh model using a conventional simulation software. Then each point color of the reconstructed model represents a temperature value of its position. Next we map the two models by finding the nearest point of the reconstructed model for each point of the design model and then assign the point color of the design model as that of the reconstructed model. Before this mapping we apply mesh subdivision because the design model is composed of minimum number of points and that makes the point distribution of the design model not uniform compared with the reconstructed model. In this process the original shape is preserved in the manner that points are added to the mesh edge which length is longer than a predefined threshold value. The implemented system visualizes the solidification simulation data on the design model, which allows the user to understand the object geometry precisely. The immersive and realistic working environment constructed with use of VR display can support the user to discover the defect occurrence faster and more effectively.
Human posture recognition has attracted tremendous attention in ubiquitous environment, performing arts and robot control so that, recently, many researchers in pattern recognition and computer vision are working to make efficient posture recognition system. However the most of existing studies is very sensitive to human variations such as the rotation or the translation of body. This is why the feature, which is extracted from the feature extraction part as the first step of general posture recognition system, is influenced by these variations. To alleviate these human variations and improve the posture recognition result, this paper presents 3D Star Skeleton and Principle Component Analysis (PCA) based feature extraction methods in the multi-view environment. The proposed system use the 8 projection maps, a kind of depth map, as an input data. And the projection maps are extracted from the visual hull generation process. Though these data, the system constructs 3D Star Skeleton and extracts the rotation invariant feature using PCA. In experimental result, we extract the feature from the 3D Star Skeleton and recognize the human posture using the feature. Finally we prove that the proposed method is robust to human variations.
The key word (KW) is a set of words to clearly express the important causations of marine accidents; they are determined by a judge in a Korean maritime safety tribunal. The selection of KW currently has two main issues: one is maintaining consistency due to the different subjective opinion of each judge, and the second is the large number of KW currently in use. To overcome the issues, the systematic framework used to construct KW's needs to be optimized with a minimal number of KW's being derived from a set of Common Words (CW). The purpose of this study is to identify a set of CW to develop the systematic KW construction frame. To fulfill the purpose, the word reduction method to find minimum number of CW is proposed using P areto distribution function and Pareto index. A total of 2,642 KW were compiled and 56 baseline CW were identified in the data sets. These CW, along with their frequency of use across all KW, are reported. Through the word reduction experiments, an average reduction rate of 58.5% was obtained. The estimated CW according to the reduction rates was verified using the Pareto chart. Through this analysis, the development of a systematic KW construction frame is expected to be possible.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.11
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pp.740-745
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2016
Cables are installed for tens of thousands of connections between various pieces of equipment to operate and control a commercial ship. The correct shortest-route data is necessary since these are complicated cable installations. Therefore, an overfill interval commonly exists in the shortest paths for cables as estimated by Dijkstra's algorithm, even if this algorithm is generally used. It is difficult for an electrical engineer to find the overfill interval in 3D cable models because the occupancy rate data exist in a data sheet unlinked to three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD). The purpose of this study is to suggest a visualization method that displays the cable path and overfill interval in 3D CAD. This method also provides various color visualizations for different overfill ranges to easily determine the overfill interval. This method can reduce cable-installation man-hours from 7,000 to 5,600 thanks to a decreased re-installation rate, because the cable length calculation's accuracy is raised through fast and accurate reviews based on 3D cable visualization. As a result, material costs can also be reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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