Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.19
no.1
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pp.17-22
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2013
If we were in a head-on or crossing situation with a target ship and did not know the target ship's intention to change her course, we might be confused about our decision making to change our course for collision avoidance and be in a danger of collision. In order to solve these problems, we need to develop an automatic system which enables mariners to easily detect a change in the target ship's course and efficiently avoid being on a collision course. In this paper, we proposed an early detection method on altering course of a target ship using the steering wheel signal. This method will contribute to the reduction of collision accidents and also be used to the VTS system and the analysis of marine accidents.
The Korean domestic cartoon industry has grown explosively by 65% compared to the previous year. Then the market size is expected to exceed KRW 1 trillion. However, excessive work results in health deterioration. Moreover, this working environment makes the production of human resources insufficient, repeating a vicious cycle. Although some tasks require creation activity during cartoon production, there are still a lot of simple repetitive tasks. Therefore, this study aimed to develop a method for creating a character pose through human pose estimation (HPE). The HPE is to detect key points for each joint of a user. The primary role of the proposed method was to make each joint of the character match that of the human. The proposed method enabled us to create the pose of the two-dimensional cartoon character through the results. Furthermore, it was possible to save the static image for one character pose and the video for continuous character pose.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.219-225
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2014
The New efficient Mux-based scan latch cell design and scan test of LOS/LOC modes are proposed for detection of delay faults in digital logic circuits. The proposed scan cell design can support LOS(Launch-off-Shift) and LOC(Launch-off-Capture) tests with high fault coverage and low scan power and it can alleviate the problem of the slow selector enable signal and hold signal by supporting the logic capable of switching at the operational clock speeds. Also, it efficiently controls the power dissipation of the scan cell design during scan testing. Functional operation and timing simulation waveform for proposed scan hold cell design shows improvement in at-speed test timing in both test modes.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.6
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pp.43-48
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2008
Power consumption during test can be much higher than that during normal operation since test vectors are determined independently. In order to reduce the power consumption during test process, a new BIST(Built-In Self Test) architecture is proposed. In the proposed architecture, test vectors generated by an LFSR(Linear Feedback Shift Resister) are transformed into the new patterns with low transitions using Bit Generator and Bit Dropper. Experiments performed on ISCAS'89 benchmark circuits show that transition reduction during scan testing can be achieved by 62% without loss of fault coverage. Therefore the new architecture is a viable solution for reducing both peak and average power consumption.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.5
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pp.857-864
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2006
This paper describes a design of low-power/small-area arithmetic circuits which are vector processing unit powering nit, divider unit and square-root unit for mobile 3D graphic accelerator. To achieve area-efficient and low-power implementation that is an essential consideration for mobile environment, the fixed-point f[mat of 16.16 is adopted instead of conventional floating-point format. The vector processing unit is designed using redundant binary(RB) arithmetic. As a result, it can operate 30% faster and obtained gate count reduction of 10%, compared to the conventional methods which consist of four multipliers and three adders. The powering nit, divider unit and square-root nit are based on logarithm number system. The binary-to-logarithm converter is designed using combinational logic based on six-region approximation method. So, the powering mit, divider unit and square-root unit reduce gate count when compared with lookup table implementation.
Electroencephalogram (EEG)-based brain-computer interfaces (BCI) can be used for a number of purposes in a variety of industries, such as to replace body parts like hands and feet or to improve user convenience. In this paper, we propose a method to decompose and extract motor imagery EEG signal using Empirical Mode Decomposition (EMD) and Fast Fourier Transforms (FFT). The EEG signal classification consists of the following three steps. First, during signal decomposition, the EMD is used to generate Intrinsic Mode Functions (IMFs) from the EEG signal. Then during feature extraction, the power spectral density (PSD) is used to identify the frequency band of the IMFs generated. The FFT is used to extract the features for motor imagery from an IMF that includes mu rhythm. Finally, during classification, the Support Vector Machine (SVM) is used to classify the features of the motor imagery EEG signal. 10-fold cross-validation was then used to estimate the generalization capability of the given classifier., and the results show that the proposed method has an accuracy of 84.50% which is higher than that of other methods.
Kim, D.Y.;Jung, Y.S.;Jeon, S.H.;Kang, SY.;Bae, Y.H.;Kim, N.H.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.6
no.1
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pp.1-8
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2012
Estimating algorithm of physical activity energy expenditure was implemented by using a tri-axial accelerometer motion detector of the SVM(Signal Vector Magnitude) of 3-axis(x, y, z). A total of 33 participants(15 males and 18 females) that performed walking and running on treadmill at 2 ~ 11 km/h speeds(each stage increase 1km/h). Algorithm for energy expenditure of physical activities were implemented with $VO_2$ consumption and SVM correlation between the data. Algorithm consists of three kinds and hip, wrist, waist and hip can be used to apply.
In this paper, some problems that occur from faulty elements in a direction finding system composed of the linear array are studied and the method which improves the performance is proposed. The fault element means the sensor that has no output or highly reduced gain than other normal sensors. In the case of the presence of faulty elements, the performance of the conventional the spatial spectrum subject to a constraint. The corrected spatial spectrum is obtained by this vector. The computer simulations have been performed to study the performance of the proposed method. We have compared the proposed method with the subaperture processing method of one of the previous works.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.2
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pp.94-102
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2000
This paper presents a new FDI scheme based on dynamic fuzzy model(DFM) for the unknown nonlinear
system, which can detect and isolate process faults continuously over all ranges of operating condition. The
dynamic behavior of a nonlinear process is represented by a set of local linear models. The parameters of the
DFM are identified by an on-line methods. The residual vector of the FDI system is consisted of the parameter
deviations from nominal model and the set of grade of membership values indicating the operating condition
of the nonlinear process. The detection and isolation of faults are performed via a neural network classifier
that are learned the relationship between the residual vector and fault type. We apply the proposed FDI scheme
to the FDI system design for a two-tank system and show the usefulness of the proposed scheme.
The task of 3D gesture recognition for controlling equipments is highly challenging due to the propagation of 3D smart TV recently. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to 3D gesture recognition by using Kinect sensor. By tracking time interval trajectory of hand, wrist and arm by Kinect, AdaBoost algorithm is used to train and classify 3D gesture. Experimental results demonstrate that the proposed method can successfully extract trained gestures from continuous hand, wrist and arm motion in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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