COMS Image Data Acquisition and Control System (IDACS) plays a key role in real time ground processing of Meteorological and Ocean observation data. Beyond processing, it serves processed image data and additional data to end users through the spacecraft in the internationally recommended format. The IDACS will be installed at three location (MSC, KOSC, and SOC) and automatically operated 24h/365days. After the IDACS subsystem tests and inter -subsystem interface tests had been completed in the first half of 2008, the acceptance test which was a comprehensive test performed as an integrated form to verify function performance and operational requirements. This paper introduces test objective, preparation, and major result of the COMS IDACS acceptance test.
In spite of their high availability in the field of water resources, finite element models generally require large amount of input data in which the preparation of them consists of complicated procedures and time consuming works. In addition, in case of a
본 논문에서는 현재 개발 중인 통신해양기상위성(COMS : Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 데이터를 처리하는 영상 데이터 전처리 시스템 (IMPS, IMage Preprocessing Subsystem)의 설계 과정과 예비설계 결과를 설명한다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.101-104
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1999
완벽한 가상 현실을 재현하려면 사람의 오감을 실제 세계 수준으로 정교하게 재현해야 한다. 현재 시각 효과는 상당히 발전해 있으나, 청각적, 음향적 부분은 아직도 발전 정도가 상대적으로 낮다. 가상 현실을 위한 음향은 크게 HRTF등을 이용한 음상 정위와, 음장 재현으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 가상 현실 체험자의 이동에 따라 효과적으로 음장을 재현하는 방법에 대해 논하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 전처리 부분과 실시간 처리 부분으로 구성되어 있으며 전처리 과정에서 음장을 계산하여 실시간 처리 부분에서 체험자의 위치를 추적하여 음장을 재현한다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.4
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pp.41-53
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2018
Recently, the development of machine learning technology has led to the application of deep learning technology to existing image based application systems. In this context, some researches have been made to apply CNN (Convolutional Neural Network) to the field of fire detection. To verify the effects of existing preprocessing and feature extraction methods on fire detection when combined with CNN, in this paper, the recognition performance and learning time are evaluated by changing the VGG19 CNN structure while gradually increasing the convolution layer. In general, the accuracy is better when the image is not preprocessed. Also it's shown that the preprocessing method and the feature extraction method have many benefits in terms of learning speed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.1
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pp.91-96
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2015
In this study, we introduce robust face recognition system with illumination variation realized with the aid of CT preprocessing method. As preprocessing algorithm, Census Transform(CT) algorithm is used to extract locally facial features under unilluminated condition. The dimension reduction of the preprocessed data is carried out by using $(2D)^2$PCA which is the extended type of PCA. Feature data extracted through dimension algorithm is used as the inputs of proposed radial basis function neural networks. The hidden layer of the radial basis function neural networks(RBFNN) is built up by fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm and the connection weights of the networks are described as the coefficients of linear polynomial function. The essential design parameters (including the number of inputs and fuzzification coefficient) of the proposed networks are optimized by means of artificial bee colony(ABC) algorithm. This study is experimented with both Yale Face database B and CMU PIE database to evaluate the performance of the proposed system.
Lee, Hwan-Pil;NamKoong, Seong;Kim, Soo-Hee;Kim, Jin
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.1
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pp.15-27
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2013
While the vehicle detector is collected from a variety of information was mainly used as a real-time data. Recently scheme of application for archived traffic data has become increasingly important. In this background, this research were conducted on the improvement of the preprocessing for archived traffic data application. The purpose of improving specific preprocessing was reflect transportation phenomena by traffic data. As evaluation result, improvement preprocessing was close to the actual value than exist preprocessing.
This paper is to construction of the data mining preprocessing tool for efficient database marketing. We compare and evaluate the often used data mining tools based on the access method to local and remote databases, and on the exchange of information resources between different computers. The evaluated preprocessing of data mining tools are Answer Tree, Climentine, Enterprise Miner, Kensington, and Weka. We propose a design principle for an efficient system for data preprocessing for data mining on the distributed networks. This system is based on Java technology including EJB(Enterprise Java Beans) and XML(eXtensible Markup Language).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.2C
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pp.147-161
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2003
Video object segmentation is one of the core technologies for content-based real-time MPEG-4 encoding system. For real-time requirement, the segmentation algorithm should be fast and accurate but almost all existing algorithms are computationally intensive and not suitable for real-time applications. The MPEG-4 VM(Verification Model) has provided basic algorithms for MPEG-4 encoding but it has many limitations in practical software development, real-time camera input system and compression efficiency. In this paper, we implemented the preprocessing system for real-time camera input and VOP extraction for content-based video coding and also implemented motion detection to achieve the 180 : 1 compression rate for real-time and high compression MPEG-4 encoding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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