Visualizing a volume dataset with ray-casting which of visualization methods provides high quality image. However it spends too much time for rendering because the size of volume data are huge. Recently, various researches have been proposed to accelerate GPU-based volume rendering to solve these problems. In this paper, we propose an efficient GPU-based empty space skipping to accelerate volume ray-casting using octree traversal. This method creates min-max octree and searches empty space using vertex splitting. It minimizes the bounding polyhedron by eliminating empty space found in the octree traveral step. The rendering results of our method are identical to those of previous GPU-based volume ray-casting, with the advantage of faster run-time because of using minimized bounding polyhedron.
In this paper, we propose an improved fuzzy RBF network which dynamically adjusts the rate of learning by applying the Delta-bar-Delta algorithm in order to improve the learning performance of fuzzy RBF networks. The proposed learning algorithm, which combines the fuzzy C-Means algorithm with the generalized delta learning method, improves its learning performance by dynamically adjusting the rate of learning. The adjustment of the learning rate is achieved by self-generating middle-layered nodes and by applying the Delta-bar-Delta algorithm to the generalized delta learning method for the learning of middle and output layers. To evaluate the learning performance of the proposed RBF network, we used 40 identifiers extracted from a container image as the training data. Our experimental results show that the proposed method consumes less training time and improves the convergence of teaming, compared to the conventional ART2-based RBF network and fuzzy RBF network.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.93-95
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2013
The conventional assistive tool for visually impaired people provide Simple service using a ultrasound, or an RFID tag to identify the obstacles. It is impossible to clear guide and has a vulnerability to unforeseen circumstances because of short recognition distance, The ARM Cortex-A9 Platform based implementation of the Portable Navigation System and Service Center will help the visually impaired gait. The Service Center will also provide solution for the lack of jobs due to the increase of the aging population. Navigation System that the visually impaired can carry possessing devices such as a camera, GPS, Audio, Ethernet transmit Image shown at the location of the visually impaired, GPS information and Sound Via TCP / IP. The staff of the service center receives information and can provide directions by communicating with them. So, the system can provide effective guidance to the visually impaired.
Kim, Eun-Kyu;Kil, Jihyon;Joo, Young-Kyoo;Jung, Young-Sang
Weed & Turfgrass Science
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v.4
no.1
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pp.65-70
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2015
We have found the plants belonging to the genus Spartina which has not yet been reported for the flora of Korea. This has been distributed at Dongmak seashore in Ganghwado since 2012. These were identified as common cordgrass (Spartina anglica C. E. Hubb.) belonging to the family Poaceae, the genus Spartina. It is a perennial halophyte as an alien weed that can grow in the tidal flat, native to southern England. Here, we named it for 'Young-guk-Gaet-ggeun-pool' in Korean refer the origin, reported the distribution, spreading condition, and botanical characteristics of common cordgrass. In China, Spartina anglica was introduced in 1963, it was approved that it had benefit in a bioengineering side firstly. But it was known that as a highly invasive plant to make a monotype meadow of Spartina anglica which has deteriorate the ecological function of saltmarsh. And also it has another problem that is not easy to eradicate. The spreading of Spartina anglica which was appeared in the West coast of Korea may threaten severely to the domestic mudflat and estuary ecosystem. For the maintenance of mudflat ecosystem soundly, continuous monitoring and active eradication plans are required.
Fingerprint classification is useful in an automated fingerprint identification system (AFIS) to reduce the matching time by categorizing fingerprints. Based on Henry system that classifies fingerprints into S classes, various techniques such as neural networks and support vector machines (SVMs) have been widely used to classify fingerprints. Especially, SVMs of high classification performance have been actively investigated. Since the SVM is binary classifier, we propose a novel classifier-combination model, multiple decision templates (MuDTs), to classily fingerprints. The method extracts several clusters of different characteristics from samples of a class and constructs a suitable combination model to overcome the restriction of the single model, which may be subject to the ambiguous images. With the experimental results of the proposed on the FingerCodes extracted from NIST Database4 for the five-class and four-class problems, we have achieved a classification accuracy of $90.4\%\;and\;94.9\%\;with\;1.8\%$ rejection, respectively.
Moon, Chang Bae;Kim, Byeong Man;Yi, Jong Yeol;Hyun, Jae Wook;Yi, Pyoung Ho
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.6
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pp.51-58
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2012
Scirtothrips Dorsalis (Thysanoptera: Thripidae) recently has been recognized as a major source of the pest damage in the citrus fruit orchards. So its arrival has been predicted periodically but it is difficult to identify adults of the pest with the naked eyes because of their size smaller than the 0.8mm. In this paper, we propose a method to detect candidate areas for automatic identification of Scirtothrips Dorsalis on forecasting traps. The proposed method uses a histogram-based template matching where the composite image synthesized with the gray-scale image and the gradient image is used. In our experiments, images are acquired by the optical microscopy with 50 magnifications. To show the usefulness of the proposed method, it is compared with the method we previously suggested. Also, the performances when the proposed method is applied to noise-reduced images and gradient images are examined. The experimental results show that the proposed method is approximately 14.42% better than our previous method, 41.63% higher than the case that the noise-reduced image is used, and 21.17% higher than the case that the gradient image is used.
Facial expression recognition technology that has potentialities for applying various fields is appling on the man-machine interface development, human identification test, and restoration of facial expression by virtual model etc. Using sequential facial images, this study proposes a simpler method for detecting human facial expressions such as happiness, anger, surprise, and sadness. Moreover the proposed method can detect the facial expressions in the conditions of the sequential facial images which is not rigid motion. We identify the determinant face and elements of facial expressions and then estimates the feature regions of the elements by using information about color, size, and position. In the next step, the direction patterns of feature regions of each element are determined by using optical flows estimated gradient methods. Using the direction model proposed by this study, we match each direction patterns. The method identifies a facial expression based on the least minimum score of combination values between direction model and pattern matching for presenting each facial expression. In the experiments, this study verifies the validity of the Proposed methods.
Recently, the smart phone, a carrying along terminal connection technology such as Galaxytap/iPad etc. evolves, and supply is increasing rapidly, is included for smart phone because various sensor technologies are developed and service application that is acted in terminal with this is accompanied and grow. Continuously 4 generation to 3 Gs, Wibro Wireless network technology of communications a LTE technology from that is constructed, environment for Ubiquitous realization is being constructed fast. Therefore, in this paper it can inquire state of electronic, furniture devices through apartment complex web server and gear that control groove network at smart phone, and control, and confirms home state prevention of crimes state, and video inquiry of position that CCTV is placed in apartment complex was available. And it proposed integrated smart apartment with parking system and medical system using RFID system in ubiquitous environment.
To ensure the safety for vessels anchored in stormy weather, duty officer and VTS operator have to frequently check whether their anchors are dragging. To judge dragging of the anchored vessel, it is important for VTS operator to recognize the turning circle and its center of the anchored vessel. The judgement for the anchored vessel dragging can be made by using Radar and AIS. If it is available, CCTV or eye-sighting can be used to know the center of turing circle. However, the VTS system collects individual ship's dynamic information from AIS and ARPA radar and monitors of the anchored vessels, it is difficult for VTS operator not only to get the detailed status information of the vessels, but also to know the center of turning circle. In this study, we propose an efficient algorithm to estimate the center of turning circle of anchored vessel by using the ship's heading and position data, which were from AIS. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, the experimental study was made for the anchored vessel under real environments.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.05a
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pp.306-307
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2018
본 논문에서는 해양관측부이 보호 및 해상 관측 등을 위해 사용되고 있는 국내외 영상감시 시스템 및 기술 현황을 살펴보고, 차세대 해상용 통신 네트워크 및 인공위성을 통한 해양 공공시설의 안전감시 시스템이 가져야 할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴본다. 또한, 선박 인식 및 추적, 나아가 충돌 예측 등을 수행하여, 해상사고를 예방할 수 있는 해양관측부이용 감시시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 개발하는 시스템은 해양관측부이에 장착되어 저전력으로 동작하며, 해수에 강한 트레일 감시카메라를 개발하여 적용한다. 추가적으로 AIS정보를 활용한 충돌 예방 경고 모듈이 탑재되고, LTE-M 등과 같은 차세대 해상이동통신 및 위성망 M2M 네트워크를 응용한 통신 모듈을 기반으로 육상 알람 기능을 제공한다. 이를 통해 시스템의 신뢰성을 확보하고, 대형 선박과의 해상사고(선박추돌사고 및 기름유출 등)와 소형선박에 의한 시설물 훼손(Vandalism)의 발생 가능성을 인지할 수 있는 종합적인 데이터를 수집하여 사고의 예방 및 재난 상황 등을 예측함으로써 중요시설의 안전 및 해양환경 보호에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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