This paper describes, in order to extract contour from topographic map image, an adaptive segment-length thresholding using a threshold depended on target image. First of all, after recognizing the primary symbols and detecting two edges from the projection histogram of the elevation value area, the threshold value is determined by the distance between the edges. Then, the subdivision is peformed by searching a branch point and erasing its neighboring Hack pixels. And contour components are extracted by segment-length thresholding. The experimental result shows that the final image contains non-contour component of 2.41% and contour one of 97.59%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.12
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pp.2635-2643
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1997
In this paepr, a routing algorithm is proposed in order to reduce average end-to-end delay and congesting in the high speed network. The algorithm proposed here uses the existing one which adaptively modifies routes and the amount of traffic allocated to each link as user traffic partterns flutuate. This algorithm is ELB(Equitable Load Balancing). Also, the new algorithm considers the proportional to the distance between source and destination. It reduces congestion from the ELB and average end-to-end delay from the propagation dealy concepts respectively. Through the simulation, it shows that the algorithm proposed here reduces average end-to-end delay over low load to high load, and it also guarantees the congestion control.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.627-630
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2010
무선 센서 & 액터 네트워크(WSAN)와 같이 다수의 베이스 노드가 존재하거나 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크에서 최소 Wiener수 신장 트리(MWST)기반 라우팅 방법은 최소 신장 트리(MST)기반 라우팅 방법에 비해 패킷 전송 거리가 짧고 전력 소모가 적다. 하지만 주어진 그래프로부터 최소 Wiener 수 신장 트리를 찾는 문제는 NP-hard 문제이고 최소 신장 트리에 비해 네트워크 수명이 짧은 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 Wiener 수 적응도, 네트워크 수명 적응도, 차수 적응도 등을 동시에 고려한 다목적 유전자 알고리즘을 설계하고 네트워크 전체 전력 소모를 크게 증가시키지 않으면서도 네트워크의 수명을 Wiener 수 적응도만을 사용했을 때 보다 연장시킴을 실험을 통해 보인다.
In automatic target recognition(ATR) systems, target extraction techniques are very important because ATR performance depends on segmentation result. So, this paper proposes a multi-sensor image fusion method based on adaptive weights. To incorporate the FLIR image and CCD image, we used information such as the bi-modality, distance and texture. A weight of the FLIR image is derived from the bi-modality and distance measure. For the weight of CCD image, the information that the target's texture is more uniform than the background region is used. The proposed algorithm is applied to many images and its performance is compared with the segmentation result using the single image. Experimental results show that the proposed method has the accurate extraction performance.
Detection of an underwater target by acoustic wave raises various difficulties due to unpredictable noise interference which originates from clutter, reverberation, and variations of medium characteristics with time and location. The SNR and the range resolution of conventional SONAR systems using a matched filter are generally poor, since the latter is optimum only in the additive white noise case. Furthermore, it cannot compensate for variations of the detection level which are responsible for the resultant detection errors. In this paper, the unpredictable interferences are compensated for by using an adaptive filter. It recursively estimates the channel impulse response based on the received echo signal. In the low noise environments, the estimated impulse response is close to the true one, providing a good range resolution, and a matched filter is used subsequently for the purpose of detection. It is shown through computer simulation that good performance can be achieved via the two steps of filtering. Also, the detection level remains unchanged without any additional provisions. Finally, we present the characteristics of the employed adaptive filter parameters.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.9
s.240
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pp.1217-1224
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2005
To improve the accuracy of a metamodel, additional sample points can be selected by using a specified criterion, which is often called sequential sampling approach. Sequential sampling approach requires small computational cost compared to one-stage optimal sampling. It is also capable of monitoring the process of metamodeling by means of identifying an important design region for approximation and further refining the fidelity in the region. However, the existing critertia such as mean squared error, entropy and maximin distance essentially depend on the distance between previous selected sample points. Therefore, although sufficient sample points are selected, these sequential sampling strategies cannot guarantee the accuracy of metamodel in the nearby optimum points. This is because criteria of the existing sequential sampling approaches are inefficient to approximate extremum and inflection points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of metamodel is proposed to reflect the response. Various functions that can represent a variety of features of engineering problems are used to validate the sensitivity approach. In addition to both root mean squared error and maximum error, the error of metamodel at optimum points is tested to access the superiority of the proposed approach. That is, optimum solutions to minimization of metamodel obtained from the proposed approach are compared with those of true functions. For comparison, both mean squared error approach and maximin distance approach are also examined.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.5
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pp.561-566
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2021
The optimum kernel size for error-distribution estimation with given error samples cannot be used in the weight adjustment of minimum Euclidean distance between error distributions (MED) algorithms. In this paper, a new adaptive kernel estimation method for convergence enhancement of MED algorithms is proposed. The proposed method uses the average rate of change in error power with respect to a small interval of the kernel width for weight adjustment of the MED learning algorithm. The proposed kernel adjustment method is applied to experiments in communication channel compensation, and performance improvement is demonstrated. Unlike the conventional method yielding a very small kernel calculated through optimum estimation of error distribution, the proposed method converges to an appropriate kernel size for weight adjustment of the MED algorithm. The experimental results confirm that the proposed kernel estimation method for MED can be considered a method that can solve the sensitivity problem from choosing an appropriate kernel size for the MED algorithm.
Kim, Hyeon-Su;Choi, Dong-Hyun;Seo, Jong-Pil;Chung, Jae-Hak;Kim, Seong-Il
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.29
no.4
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pp.229-236
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2010
Phase coherent modulation techniques in underwater acoustic channel can improve bandwidth efficiency and data reliability, but they are made difficult by time-varying intersymbol interference. This paper proposes an adaptive equalizer combined with phase estimator which compensates distortions caused by time-varying multipath and phase variation. The experiment in the East sea demonstrates phase coherent signals are distorted by time-varying multipath propagation and the proposed scheme equalizes them. Bit error rate of BPSK and QPSK are 0.0078 and 0.0376 at 300 meter horizontal distance and 0.0146 and 0.0293 at 1000 meter respectively.
In this paper, the intelligent vision system for an effective and intelligent path-planning of an industrial AGV system based on stereo camera system is proposed. The depth information and disparity map are detected in the inputting images of a parallel stereo camera. The distance between the industrial AGV system and the obstacle detected and the 2D Path coordinates obtained from the location coordinates, and then the relative distance between the obstacle and the other objects obtained from them. The industrial AGV system move automatically by effective and intelligent path-planning using the obtained 2D path coordinates. From some experiments on AGV system driving with the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the distance between the objects is found to be very low value of 2.5% on average, respectably.
The study was conducted to find out the ways of increasing fresh leaf yield under conditions of the optimum shading net treatment and planting densities of Aster glehni. Although the most effective shading net treatment to acclimatize the plant was 75% shading in 1993, as growing years were prolonged, effects of shading net treatment was not recognized. Ca contents in 75% shading net treatment was much higher than other shading net treatments. Shading effect tend to promote their growth and fresh leaf yield in 1993 even though 75% shading net treatment did not increase fresh leaf yield in 1994 and 1995. Planting density. $30\times20cm$. showed the effectiveness fresh leaf yield for 1994 and 1995 except for 1993.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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