Object recognition is a technology that detects and identifies various objects in images and videos. LBP is a descriptor that operates robustly to illumination variations and is actively used in object recognition. LBP considers the range of neighboring pixels, the order of combining the neighbors after the comparison operation, and the starting position of combining. In particular, the starting position of the LBP becomes the "most significant bit"; it dramatically affects the performance of object recognition. In this paper, based on the N starting positions, the data most similar to the input data are searched in each of the N feature spaces. Object recognition is performed by the confidence measure that can compare different results of each feature space under the same criterion and select the most reliable result. In the experimental results, it was confirmed that there is a difference in performance depending on the starting position of LBP. The proposed method showed a high performance of up to 12.66% compared to the recognition performance of the existing LBP.
In the 2022 revised mathematics curriculum, a new content on 'Movement of a point' was added. Therefore, this study analyzed the contents of the movement of a point presented in Finnish mathematics textbooks as elements of spatial orientation. Analysis was conducted by dividing it into direction, distance, and route. As a result of the study, in Finnish textbooks, directions were expressed in various ways, such as linguistic, visual, and coded expressions. In the case of distance, activities to move as much as the distance or compare the distance were presented using the number of cells, length, steps, coordinate points, ratio, etc. In the case of routes, activities such as moving according to instructions, making routes, finding the route, and modifying the route were presented using unconditional movement and conditional movement. In particular, the movement of a point could be linked not only to various mathematical content areas such as 'number and arithmetic' and 'change and relationship', but also to digital literacy and programming education. Knowing that the movement of a point can be presented in various ways according to the direction, distance, and route, it is expected that it can be used to organize the contents of the 2022 revised mathematics textbook.
Graphical Processing Units(GPUs) achieve high performance undertaking from relatively uniformed computation in parallel. The technology related to General Purpose GPU(GPGPU) has been enhanced, which provides concurrent kernel execution of multi and diverse applications at the same time, but it is still limited to support resource sharing or planning. NVIDIA recently introduces Multi-Process Service(MPS), which allows kernels from different applications can be execute concurrently. However, the strength of MPS comes along with the characteristics of applications and the order of their execution. This paper shows the performance analysis of diverse scientific applications in real world. Based on the analysis, we prove that it is important to the identify characteristics of co-run applications, and to schedule multiple applications via profiling to maximize MPS functionality.
This paper analyzed the programming education specialized lessons presented in two types of elementary school mathematics textbooks according to the revised Japanese curriculum in 2017. First, this paper presented in detail how each activity is connected to Korean mathematics areas, what elements of mathematics can be learned through programming education, how each activity is structured, and how the actual programming according to the textbook activities is structured. In Japanese textbooks, geometry and measurement areas were presented the most among Korean mathematics content areas, and mathematical elements such as sequences, rules, and algorithms were most implemented for learning. Digital learning tools that make up actual programming present more elements than those presented in the textbooks and are presented in great detail so that students can do actual programming. Lastly, in blocks, motion, control, and calculation blocks were used a lot. Based on these research results, this study provides implications when conducting programming-related education in Korea.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.6
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pp.48-56
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2010
Recently, we need to dramatically speed up real-time video encoding and decoding on mobile devices because complexity of video CODEC is significantly increasing along with the demand for multimedia service of high-quality and high-definition videos by users. A variety of research is conducted for parallelism of video processing using newly developed multi-core platforms. In this paper, we propose a method of parallelism based on slice partition of video compression CODEC. We propose a novel concept of a parallel slice for parallelism and propose a new coding order to be adequate to the parallel slice which keeps high coding efficiency. To minimize synchronization time of multiple parallel slices, we also propose a synchronization method to determinate whether the parallel slice could be independently decoded or not. Experimental results shows that we achieved 27.5% (40.7%) speed-up by parallelism with bit-rate increase of 3.4% (2.7%) for CIF sequences (720p sequences) by implementing the proposed algorithm on the H.264/AVC.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.2
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pp.103-116
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2017
In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner, which can derive new qualitative spatial knowledge representing both topological and directional relationships between two arbitrary spatial objects in efficient way using Aparch Spark SQL. Apache Spark SQL is well known as a distributed parallel programming environment which provides both efficient join operations and query processing functions over a variety of data in Hadoop cluster computer systems. In our spatial reasoner, the overall reasoning process is divided into 6 jobs such as knowledge encoding, inverse reasoning, equal reasoning, transitive reasoning, relation refining, knowledge decoding, and then the execution order over the reasoning jobs is determined in consideration of both logical causal relationships and computational efficiency. The knowledge encoding job reduces the size of knowledge base to reason over by transforming the input knowledge of XML/RDF form into one of more precise form. Repeat of the transitive reasoning job and the relation refining job usually consumes most of computational time and storage for the overall reasoning process. In order to improve the jobs, our reasoner finds out the minimal disjunctive relations for qualitative spatial reasoning, and then, based upon them, it not only reduces the composition table to be used for the transitive reasoning job, but also optimizes the relation refining job. Through experiments using a large-scale benchmarking spatial knowledge base, the proposed reasoner showed high performance and scalability.
As the consumer market for odor products grows, companies producing healthcare products are beginning to pay more attention to the emotional aspect of an odor product in order to differentiate their products from competitors. In the following research, the affective effect of odor product was investigated while focusing on relaxation and working contexts using orange and pine scents, since these are typical odors in current domestic market. Two empirical studies were carried out. First, in experiment I, 18 subjects, all of whom were university students, spent 20 minutes sitting comfortably on a sofa while electrocardiogram assessments were made. After a five-minute break, in experiment II, the same subjects were provided with both arithmetic and geometric questions and their electroencephalogram readings was recorded from eight channels. All subjects participated in three sessions - no odor, an orange scent, and then a pine scent - with a minimum time interval of 24 hours. The results show that in the context of a pine scent, both the activation ratio of subjects' parasympathetic system and those of the Sensory Motor Rhythm waves and Mid Beta waves were at the highest peak. Therefore, the pine scent helped the subjects to feel more comfortable and more focused at the same time. In other words, it gave them a state of meditated attention. In addition, it was found that the right brain was activated twice the intensity when the subjects worked through the geometric questions, whereas both sides of the brain were activated in equal magnitude during the process of arithmetic tasks. This replicates previous studies of the functional aspect of the right brain - being responsible for spatial and creative thinking.
Most of mobile computing systems allow mostly read-only transactions from mobile clients for retrieving various types of Information such as stock data, traffic information and news updates. Since previous concurrence control protocols, however, do not consider such a particular characteristics, the performance degradation occurs when previous schemes are applied to the broadcast environment. In this paper, we propose OCC/UTF(Optimistic Concurrence Control with Update Transaction First) that is most appropriate for broadcast environment. OCC/UTF lets a query transaction, that has already read the data item which was invalidated by update transaction, read again the same data item without the abort of the query transaction due to non-serializability. Therefore, serializable order is maintained and the query transaction is committed safely regardless of commitment of update transactions. In OCC/UTF, Clients need not require server to commit their query transactions. Because of broadcasting the validation reports including values updated recently to clients, it reduces the overhead of requesting recent values from the server and the server need not also re-broadcast the newest values. As a result, OCC/UTF makes full use of the asymmetric bandwidth. It can also improve transaction throughput by increasing the commit ratio of query transactions as much as possible.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.2
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pp.335-342
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2016
This paper proposes efficient hardware structure of in-loop filter for a high-performance HEVC (High Efficiency Video Coding) encoder. HEVC uses in-loop filter consisting of deblocking filter and SAO (Sample Adaptive Offset) to improve the picture quality in a reconstructed image due to a quantization error. However, in-loop filter causes an increase in complexity due to the additional encoder and decoder operations. A proposed in-loop filter is implemented as a three-stage pipeline to perform the deblocking filtering and SAO operation with a reduced number of cycles. The proposed deblocking filter is also implemented as a six-stage pipeline to improve efficiency and performs a new filtering order for efficient memory architecture. The proposed SAO processes six pixels parallelly at a time to reduce execution cycles. The proposed in-loop filter encoder architecture is designed by Verilog HDL, and implemented by 131K logic gates in TSMC $0.13{\mu}m$ process. At 164MHz, the proposed in-loop filter encoder can support 4K Ultra HD video encoding at 60fps in real time.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.9
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pp.836-841
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2016
An indoor positioning system using Wi-Fi is essential to produce a radio map that combines the indoor space of two or more dimensions, the information of node positions, and etc. in processing for constructing the radio map, the measurement of the received signal strength indicator(RSSI) and the confirmation of node placement information counsume substantial time. Especially, when the installed wireless environment is changed or a new space is created, easy installation of the node and fast indoor radio mapping are needed to provide indoor location-based services. In this paper, to reduce the time consumption, we propose an algorithm to distinguish the straight and curve lines of a corridor section by RSSI visualization and Sobel filter-based edge detection that enable accurate node deployment and space analysis using cable-type Wi-Fi node installed at a 3 m interval. Because the cable type Wi-Fi is connected by a same power line, it has an advantage that the installation order of nodes at regular intervals could be confirmed accurately. To be able to analyze specific sections in space based on this advantage, the distribution of the signal was confirmed and analyzed by Sobel filter based edge detection and total RSSI distribution(TRD) computation through a visualization process based on the measured RSSI. As a result to compare the raw data with the performance of the proposed algorithm, the signal intensity of proposed algorithm is improved by 13.73 % in the curve section. Besides, the characteristics of the straight and the curve line were enhanced as the signal intensity of the straight line decreased by an average of 34.16 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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