Side scan sonar and SBP (sub-bottom profiler) play a very important role in the survey for seafloor imaging and sub-bottom profiling. In this study, we have acquired side scan sonar and SBP data from the artificial reef area. We applied digital image processing techniques to side scan sonar data in order to improve an image quality. For the enhancement of data quality and image resolution, we applied the typical seismic data processing sequence including gain recovery, muting, spectrum analysis, predictive deconvolution, migration to SBP data. We could easily estimate if artificial reef structures were settled properly and their distribution on the seafloor from the integrated interpretation of side scan sonar and SBP data. From the sampling analysis of seabed sediments, texture filtering of side scan sonar data and SBP data interpretation, we could evaluate the sediment type, distribution and thickness of seafloor sediments in detail.
Park, So-Hyun;Park, Young-Ho;Park, Eun-Young;Ihm, Sun-Young
Journal of Digital Contents Society
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v.19
no.5
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pp.871-880
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2018
Recently, the technology of recommendation of POI (Point of Interest) related technology is getting attention with the increase of big data related to consumers. Previous studies on POI recommendation systems have been limited to specific data sets. The problem is that if the study is carried out with this particular dataset, it may be suitable for the particular dataset. Therefore, this study analyzes the similarity and correlation between stores using the user visit data obtained from the integrated sensor installed in Seoul and Songjeong roads. Based on the results of the analysis, we study the preference prediction system which recommends the stores that new users are interested in. As a result of the experiment, various similarity and correlation analysis were carried out to obtain a list of relevant stores and a list of stores with low relevance. In addition, we performed a comparative experiment on the preference prediction accuracy under various conditions. As a result, it was confirmed that the jacquard similarity based item collaboration filtering method has higher accuracy than other methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.3
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pp.44-53
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2008
In this paper, we present the design of delta-sigma modulation-based class-D amplifier for driving headphones in portable audio applications. The presented class-D amplifier generates PWM(pulse width modulation) signals using a single-bit fourth-order high-performance delta-sigma modulator. To achieve a high SNR(signal-to-noise ratio) and ensure system stability, the locations of the modulator loop filter poles and zeros are optimized and thoroughly simulated. The test chip is fabricated using a standard $0.18{\mu}m$ CMOS process. The active area of the chip is $1.6mm^2$. It operates for the signal bandwidth from 20Hz to 20kHz. The measured THD+N(total harmonic distortion plus noise) at the $32{\Omega}$ load terminal is less than 0.03% from a 3V power supply.
Although the performance of cameras is gradually improving now, there are noise in the acquired digital images from the camera, which acts as an obstacle to obtaining high-resolution images. Traditionally, a filtering method has been used for denoising, and a convolutional neural network (CNN), one of the deep learning techniques, has been showing better performance than traditional methods in the field of image denoising, but the details in images could be lost during the learning process. In this paper, we present a CNN for image denoising, which improves image details by learning the details of the image based on wavelet transform. The proposed network uses two subnetworks for detail enhancement and noise extraction. The experiment was conducted through Gaussian noise and real-world noise, we confirmed that our proposed method was able to solve the detail loss problem more effectively than conventional algorithms, and we verified that both objective quality evaluation and subjective quality comparison showed excellent results.
With the recent rapid development of ICT(Information and Communication Technology) and the popularization of digital devices, the size of the online market continues to grow. As a result, we live in a flood of information. Thus, customers are facing information overload problems that require a lot of time and money to select products. Therefore, a personalized recommender system has become an essential methodology to address such issues. Collaborative Filtering(CF) is the most widely used recommender system. Traditional recommender systems mainly utilize quantitative data such as rating values, resulting in poor recommendation accuracy. Quantitative data cannot fully reflect the user's preference. To solve such a problem, studies that reflect qualitative data, such as review contents, are being actively conducted these days. To quantify user review contents, text mining was used in this study. The general CF consists of the following three steps: user-item matrix generation, Top-N neighborhood group search, and Top-K recommendation list generation. In this study, we propose a recommendation algorithm that applies an extended similarity measure, which utilize quantified review contents in addition to user rating values. After calculating review similarity by applying TF-IDF, Word2Vec, and Doc2Vec techniques to review content, extended similarity is created by combining user rating similarity and quantified review contents. To verify this, we used user ratings and review data from the e-commerce site Amazon's "Health and Personal Care". The proposed recommendation model using extended similarity measure showed superior performance to the traditional recommendation model using only user rating value-based similarity measure. In addition, among the various text mining techniques, the similarity obtained using the TF-IDF technique showed the best performance when used in the neighbor group search and recommendation list generation step.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.11
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pp.70-77
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2013
We suggest a low area and high efficiency switched-mode power supply (SMPS) with a pulse width modulation (PWM) generator based on a pseudo relaxation-oscillating technique. In the proposed circuit, the PWM duty ratio is determined by the voltage slope control of an internal capacitor according to amount of charging current in a PWM generator. Compared to conventional SMPSs, the proposed control method consists of a simple structure without the filter circuits needed for an analog-controlled SMPS or the digital compensator used by a digitally-controlled SMPS. The proposed circuit is able to operate at switching frequency of 1MHz~10MHz, as this frequency can be controlled from the selection of one of the internal capacitors in a PWM generator. The maximum current of the core circuit is 2.7 mA, and the total current of the entire circuit including output buffer driver is 15 mA at 10 MHz switching frequency. The proposed SMPS has a simulated maximum ripple voltage of 7mV. In this paper, to verify the operation of the proposed circuit, we performed simulation using Dongbu Hitek BCD $0.35{\mu}m$ technology and measured the proposed circuit.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.10C
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pp.995-1006
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2003
It is well know that in the wireless communication systems the transmitted signals can suffer from multipath fading due to the wave propagation characteristics and the obstacles over the paths, resulting in serious reduction in the power of the received signals. However, it is possible to take advantage of the inherent diversity imposed in the multipath reception if the underlying channel can be properly estimated. One of the diversity reception methods in this case is Rake processing. In this paper we study the Rake receivers for the direct-sequence spread-spectrum communication systems utilizing PN (pseudo noise) sequences to achieve spread spectrum. A conventional Rake receiver can use the finite-duration impulse (FIR) filter followed by the PN sequence demodulator, where the FIR filter coefficients are the reverse-ordered complex conjugate values of the fading channel impulse response estimates. Here, we propose a new Rake processing method by replacing the aforementioned PN code sequence with a new set of optimum demodulator coefficients. More specifically, the concept of the new optimum Rake processing is first introduced and then the optimum demodulator coefficients are theoretically derived. The performance obtained using the new optimum Rake processing is also calculated. The analytical results are verified by computer simulation. As a result, it is shown that the new optimum Rake processing method improves the MSE performance more than 10 dB over the conventional one using the fixed PN sequence demodulator. It is also shown that the new optimum Rake processing method improves the MSE performance about 10 dB over the Adaptive Correlator that performs the combining of the multipath components and PN demodulation concurrently. And finally, the MSE performance of the optimum Rake demodulator is very close to the MSE performance of OPSK demodulator under the AWGN channel.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the aircraft to perform various missions in all weather environments. This paper presents the design, development, and test results of the multi-mode pulsed Doppler radar system test model for helicopter-borne flight test. This radar system consists of 4 LRU units, which include ANTU(Antenna Unit), TRU(Tx Rx Unit), RSDU(Radar Signal & Data Processing Unit) and DISU(Display Unit). The developed technologies include the TACCAR processor, planar array antenna, TWTA transmitter, coherent I/Q detector, digital pulse compression, DSP based Doppler FFT filtering, adaptive CFAR, IMU, and tracking capability. The design performance of the developed radar system is verified through various helicopter-borne field tests including MTD (Moving Target Detector) capability for the Doppler compensation due to the moving platform motion.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.6
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pp.539-547
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2007
In this paper, development and tests of a real-time eye-tracker system are discussed. The tracker system tracks a user's gaze point through movement of eyes by means of vision-based pupil detection. The vision-based method has an advantage of detecting the exact positions of user's eyes. An infrared camera and a LED are used to acquire a user's pupil image and to extract pupil region, which was hard to extract with software only, from the obtained image, respectively. We develop a pupil-tracking algorithm with Kalman filter and grab the pupil images by using DSP(Digital Signal Processing) system for real-time image processing technique. The real-time eye-tracker system tracks the movements of user's pupils to project their gaze point onto a background image.
Moon, Jong-Pil;Kim, Seong-Joon;Engel, Bernard A.;Srinivasan, Raghavan;Lim, Kyoung-Jae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.375-375
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2011
유역에서 강우에 따라 유출이 발생하면 지표면을 따라 하천으로 유입되거나, 땅속으로 침투하여 깊은 대수층으로 유입되던지 기저유출 형태로 하천으로 유입된다. 이렇듯 하천을 구성하는 중요 두 가지 요소인 직접유출량과 기저유출량을 정확히 산정하는 것이 유역 수자원관리 및 비점오염원 관리에 매우 중요한 부분이라 할 수 있다. 그동안 하천에서 측정된 유출량에서 직접유출과 기저유출을 분리하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 주관적인 면을 배제하고 장기실측 유량자료를 이용하여 기저유출을 분리할 수 있는 BFlow, HYSEP, PART, RORA, RECESS, 디지털 필터링 모형 등 많은 프로그램들이 개발되어 활용되어 오고 있다. 또한 최근에는 인터넷을 통해 활용할 수 있는 Web 기반 WHAT 프로그램이 개발되어 전 세계적으로 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 XML 프로그래밍 기법을 이용하여 WHAT 프로그램을 확장한 Expaned XML-based WHAT (EX-WHAT) 시스템 (http://www.EnvSys.co.kr/~exwhat)을 개발 하였다. 기존의 시스템에서는 USGS 일유량자료를 URL을 통해 WHAT 서버에 저장한 후 이를 가공하여 수문 분석을 수행하였으나, 이번 연구를 통해서 개발된 시스템은 XML/Parser를 이용하여 USGS 서버에 저장되어 있는 일유량자료를 바로 읽어서 수문분석을 수행할 수 있게 되었다. 이 EXWHAT 시스템에는 BFlow, HYSEP, PART, Digital Filters 와 같은 엔진이 사용되고 있다. 본 연구에서 개발된 EX-WHAT 분석결과는 XML 형식으로 제공되고 있기 때문에, 다른 Web/Desktop 기반의 관련 프로그램에서 바로 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 특히 EX-WHAT 분석결과는 유역관리, 기저유출을 통한 비점오염원 관리 평가, 지속가능한 지하수 고나리 등 다양한 수문/비점오염 연구/실무에 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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