Park, Se-Hyun;Hwang, Ji-Hye;Ju, Jin-Sun;Ko, Eun-Jeong;Ryu, Juang-Tak;Kim, Eun-Yi
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.65-72
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2011
In this paper, a real-time monocular vision based navigation system is developed for the disabled people, where online background learning and vector field histogram are used for identifying obstacles and recognizing avoidable paths. The proposed system is performed by three steps: obstacle classification, occupancy grid map generation and VFH-based path recommendation. Firstly, the obstacles are discriminated from images by subtracting with background model which is learned in real time. Thereafter, based on the classification results, an occupancy map sized at $32{\times}24$ is produced, each cell of which represents its own risk by 10 gray levels. Finally, the polar histogram is drawn from the occupancy map, then the sectors corresponding to the valley are chosen as safe paths. To assess the effectiveness of the proposed system, it was tested with a variety of obstacles at indoors and outdoors, then it showed the a'ccuracy of 88%. Moreover, it showed the superior performance when comparing with sensor based navigation systems, which proved the feasibility of the proposed system in using assistive devices of disabled people.
$Bi_2Sr_2CaCu_2O_x$(Bi-2212) and $Bi_2Sr_2Ca_2Cu_3O_y$(Bi-2223) high-Tc superconductors(HTS) have been manufactured by plasma spraying, partial melt process(PMP) and annealing treatment(AT). A Bi-2212/2223 HTS coating layer was synthesized through the peritectic reaction between a 0212 oxide coating layer and 2001 oxide coating layer by the PMP-AT process. The 2212 HTS layer consists of whiskers grown in the diffusion direction. The Bi-2223 phase and secondary phase in the Bi-2212 layer were observed. The secondary phase was distributed uniformly over the whole layer. As annealing time goes on, the Bi-2212 phase decreases with mis-orientation and irregular shape, but the Bi-2223 phase increases because a new Bi-2223 phase is formed inside the pre-existing Bi-2212 crystals, and because of the nucleation of a Bi-2223 phase at the edge of Bi-2212 crystals by diffusion of Ca and Cu-O bilayers. In this study the spray coated layer showed superconducting transitions with an onset Tc of about both 115 K, and 50 K. There were two steps. Step 1 at 115 K is due to the diamagnetism of the Bi-2223 phase and step 2 at 50 K is due to the diamagnetism of the Bi-2212 phase.
The caspase10 encodes an initiating caspase that plays an important role in the maintaining the cellular homeostasis by regulating the steps involved in the immune response and cell death. We investigated the expression of caspase10 during the different developmental stages and in olive flounder tissues. Caspase10 increased in the late stage of the formation of immune tissue, and high expression was observed in the gills, kidney, skin, and spleen. The current study analyzed the expressional changes of caspase10 in olive flounder infected with viral hemorrhagic septicemia virus (VHSV). One of the major causes of mass mortality, VHSV infection in olive flounder attributes to significant expression of caspase10 in the gills, spleen, skin, and kidneys. The results indicate a close association of caspase10 expression with the immune response to VHSV infection in olive flounder. The observations could form the basis data for exploration of other fish immune system.
Construction development and greenhouse gas emissions have globally required a strategic management to take some steps to stain and maintain the environment. Nowadays, recycled aggregates, in particular ceramic waste, have been widely used in concrete structures due to the economic and environmentally friendly solution, requiring the knowledge of recycled concrete. Also, one of the materials used as a substitute for concrete cement is wollastonite mineral to decrease carbon dioxide (CO2) from the cement production process by reducing the concrete consumption in concrete. The purpose of this study is to investigate the effect of wollastonite on the mechanical properties and durability of conventional composite concrete, containing recycled aggregates such as compressive strength, tensile strength (Brazilian test), and durability to acidic environment. On the other hand, in order to determine the strength and durability of the concrete, 5 mixing designs including different wollastonite values and recovered aggregates including constant values have been compared to the water - cement ratio (w/c) constant in all designs. The experimental results have shown that design 5 (containing 40% wollastonite) shows only 6.1% decrease in compressive strength and 4.9% decrease in tensile strength compared to the control plane. Consequently, the use of wollastonite powder to the manufacturing of conventional structural concrete containing recycled ceramic aggregates, in addition to improving some of the properties of concrete are environmentally friendly solutions, providing natural recycling of materials.
The purpose of this study is to qualitatively examine the effects of graphics representation of trigonometry modelling concerning question generating and idea sharing. The experimental setting(Experiment Group) was one class (N=26) at a public high school. The modelling process was designed as a process-oriented conceptualization divided into three steps i.e., (1) game with idea sharing and question generating, (2) graphic representation, and (3) symbolization in the mathematical applied tasks related to trigonometry function. The result indicates that Graphic Representation with Game Activity increases the opportunity of question generating and idea sharing during experimental work. Also, the results show that the introduction of computer graphics enhances the teaching of mathematical quantity in highschool classrooms.
Recognition of named entity such as proper nouns in conversation sentences is the most fundamental and important field of study for efficient conversational information prediction. The most important part of a task-oriented dialogue system is to recognize what attributes an object in a conversation has. The named entity recognition model carries out recognition of the named entity through the preprocessing, word embedding, and prediction steps for the dialogue sentence. This study aims at using user - defined dictionary in preprocessing stage and finding optimal parameters at word embedding stage for efficient dialogue information prediction. In order to test the designed object name recognition model, we selected the field of daily chemical products and constructed the named entity recognition model that can be applied in the task-oriented dialogue system in the related domain.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.5
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pp.149-156
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2019
The existing subtract image based intrusion detection system for CCTV digital images has a problem that it can not distinguish intruders from moving backgrounds that exist in the natural environment. In this paper, we tried to solve the problems of existing system by designing real - time intrusion detection system for CCTV digital image by combining subtract image based intrusion detection method and background learning artificial neural network technology. Our proposed system consists of three steps: subtract image based intrusion detection, background artificial neural network learning stage, and background artificial neural network evaluation stage. The final intrusion detection result is a combination of result of the subtract image based intrusion detection and the final intrusion detection result of the background artificial neural network. The step of subtract image based intrusion detection is a step of determining the occurrence of intrusion by obtaining a difference image between the background cumulative average image and the current frame image. In the background artificial neural network learning, the background is learned in a situation in which no intrusion occurs, and it is learned by dividing into a detection window unit set by the user. In the background artificial neural network evaluation, the learned background artificial neural network is used to produce background recognition or intrusion detection in the detection window unit. The proposed background learning intrusion detection system is able to detect intrusion more precisely than existing subtract image based intrusion detection system and adaptively execute machine learning on the background so that it can be operated as highly practical intrusion detection system.
Baek, Kwang Ho;Ji, Yun;Lee, Byung Chun;Yun, Tae Soo
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.1006-1014
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2020
Consumer expectations for drama VFX increased as the influx of overseas dramas increased due to the growth of OTT service, but the current production time of the drama production system has a negative effect on the quality and completion of work. This paper proposes a background rendering using a game engine and a subject rendering using background HDRI as environmental lighting. The proposed workflow is expected to reduce the production time of VFX and improve the quality of VFX. The proposed workflow was verified in 3 steps. Comparing game engine and rendering software according to the same lighting environment and camera distance, comparing rendering with existing rendering method and background HDRI generation, and validating the proposed workflow. For verification, quantitative evaluation was performed using Structual similarity index and histogram. This study is expected to be one of the options to improve the quality of VFX and improve the risk.
In this paper, SVM-based speaker classification is experimented with GMM-supervector. To create a speaker cluster, conventional speaker change detection is performed with the KL distance using the SNR-based weighting function. SVM-based speaker classification consists of two steps. In the first step, SVM-based classification between UBM and speaker models is performed, speaker information is indexed in each cluster, and then grouped by speaker. In the second step, the SVM-based classification between UBM and speaker models is performed by inputting the speaker cluster group. Linear and RBF are applied as kernel functions for SVM-based classification. As a result, in the first step, the case of applying the linear kernel showed better performance than RBF with 148 speaker clusters, MDR 0, FAR 47.3, and ER 50.7. The second step experiment result also showed the best performance with 109 speaker clusters, MDR 1.3, FAR 28.4, and ER 32.1 when the linear kernel was applied.
This paper describes a design of high performance modular multiplier that is essentially used for elliptic curve cryptography. Our modular multiplier supports modular multiplications for five field sizes over GF(p), including 192, 224, 256, 384 and 521 bits as defined in NIST FIPS 186-2, and it calculates modular multiplication in two steps with integer multiplication and reduction. The Karatsuba-Ofman multiplication algorithm was used for fast integer multiplication, and the Lazy reduction algorithm was adopted for reduction operation. In addition, the Nikhilam division algorithm was used for the division operation included in the Lazy reduction. The division operation is performed only once for a given modulo value, and it was designed to skip division operation when continuous modular multiplications with the same modulo value are calculated. It was estimated that our modular multiplier can perform 6.4 million modular multiplications per second when operating at a clock frequency of 32 MHz. It occupied 456,400 gate equivalents (GEs), and the estimated clock frequency was 67 MHz when synthesized with a 180-nm CMOS cell library.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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