청소 로봇은 가정에서 사용 가능한 대표적인 지능형 로봇이다. 고가형 청소 로봇은 센서로부터 정보를 제공받아 높은 커버리지 성능을 가진 알고리즘이 존재하지만, 저가형의 청소 로봇엔 적용하기 어렵다. 본 논문은 저가형의 청소 로봇과 같은 환경에서 효율적인 움직임을 구현하기 위해 문법적 진화기법 기반의 청소 로봇의 이동 패턴을 계획하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 배커스-나우르 표기법을 사용하여 이동 패턴 문법을 정의하고 진화연산을 통해 최적화된 프로그램을 생성하였다. 이와 더불어 프로그램 생성 과정에서 획득한 문법 요소 간 조건부 확률 정보를 활용하였다. 제안 알고리즘의 성능 검증을 위해 청소 로봇 시뮬레이션을 활용하여 기존 알고리즘과 성능을 비교하였으며 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 확인하였다.
Present weather plays an important role not only for atmospheric sciences but also for public welfare and road safety. While the widely used state-of-the-art visibility and present weather sensor yields present weather, a single type of measurement is far from perfect to replace long history of human-eye based observation. Truly automatic present weather observation enables us to increase spatial resolution by an order of magnitude with existing facilities in Korea. 8 years of human-eyed present weather records in 19 sites over Korea are compared with visibility sensors and auxiliary measurements, such as humidity of AWS. As clear condition agrees with high probability, next best categories follow fog, rain, snow, mist, haze and drizzle in comparison with human-eyed observation. Fog, mist and haze are often confused due to nature of machine sensing visibility. Such ambiguous weather conditions are improved with empirically induced criteria in combination with visibility and humidity. Differences between instrument manufacturers are also found indicating nonstandard present weather decision. Analysis shows manufacturer dependent present weather differences are induced by manufacturer's own algorithms, not by visibility measurement. Accuracies of present weather for haze, mist, and fog are all improved by 61.5%, 44.9%, and 26.9% respectively. The result shows that automatic present weather sensing is feasible for operational purpose with minimal human interactions if appropriate algorithm is applied. Further study is ongoing for impact of different sensing types between manufacturers for both visibility and present weather data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.341-363
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2016
Haze or fog is a common natural phenomenon. In foggy weather, the captured pictures are difficult to be applied to computer vision system, such as road traffic detection, target tracking, etc. Therefore, the image dehazing technique has become a hotspot in the field of image processing. This paper presents an overview of the existing achievements on the image dehazing technique. The intent of this paper is not to review all the relevant works that have appeared in the literature, but rather to focus on two main works, that is, image dehazing scheme based on atmospheric veil and image dehazing scheme based on dark channel prior. After the overview and a comparative study, we propose an improved image dehazing method, which is based on two image dehazing schemes mentioned above. Our image dehazing method can obtain the fog-free images by proposing a more desirable atmospheric veil and estimating atmospheric light more accurately. In addition, we adjust the transmission of the sky regions and conduct tone mapping for the obtained images. Compared with other state of the art algorithms, experiment results show that images recovered by our algorithm are clearer and more natural, especially at distant scene and places where scene depth jumps abruptly.
단순 다각형 P의 가시성 다각형을 점이나 에지와 같은 P에서의 가시원으로부터 가시적인 점들의 집합을 말한다. 가시성 다각형은 점들의 ,집합이므로 가시성 다각형들에 대해 교집합, 합집합, 차집합 등과 같은 집합 연산을 수행할 수 있다. 두 가시성 다각형의 교집합은 해당되는 두 가시원으로부터 동시에 보이는 점들의 집합이고, 합집합은 하나 이상의 가시원으로부터 보이는 점들의 집합이다. 두 가시성 다각형의 차집합은 하나의 가시원으로부터만 보이는 점들의 집합이다. 모두 n개의 정점을 가진 두 개의 일반적인 다각형에 대해 집합 연산을 수행하는 기존의 알고리즘으로 가장 효율적인 알고리즘은 O(nlogn + k) 시간이 소요된다, k는 집합 연산의 출력의 크기이다. 그러나 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 O(n) 시간에 교집합, 합집합, 차집합을 구하는 최적인 알고리즘을 제시한다.
최근 CFD 기술 발전과 보편화를 통해 소규모 지역에서의 수치기상모의 영향평가와 설계반영 기법이 단지계획과 엔지니어링 설계에 반영되는 추세이지만 수치지도에서의 건물이나 지물 높이정보 부재와 그에 따른 입력방법의 부정확성 등으로 인해 수치기상모의 결과의 신뢰성이 저하되어, 산업 현장에서 실험적 연구로만 진행될 뿐 일반 업무로는 확대되고 있지 않는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 대도시를 중심으로 구축되고 있는 항공 LiDAR 기술을 통해 수집된 데이터들로부터 수치기상모의에 필요한 기본 입력 자료를 자동 추출 및 구축하여 수치기상모의에 활용하고자 기존의 수치지도 및 현장조사 자료를 기반으로 하는 수치모의와 비교한 결과, 모의 범위 및 해상도가 증가할수록 초기입력자료(.in)의 생상효율성이 증가하였으며, 자료의 품질 및 해상도 또한 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 향후, 도시 재개발로 인해 발생하는 입체적인 도시의 물리적 구조 변화를 항공 LiDAR 데이터를 이용함으로써 환경변화예측을 위한 수치모의에 빠르게 이용할 수 있을 것이다.
4D CT is a dynamic volume imaging system of moving organs with an image quality comparable to conventional CT, and is realized with continuous and high-speed cone-beam CT. In order to realize 4D CT, we have developed a novel 2D detector on the basis of the present CT technology, and mounted it on the gantry frame of the state-of-the-art CT-scanner. In the present report we describe the design of the first model of 4D CT-scanner as well as the early results of performance test. The x-ray detector for the 4D CT-scanner is a discrete pixel detector in which pixel data are measured by an independent detector element. The numbers of elements are 912 (channels) ${\times}$ 256 (segments) and the element size is approximately 1mm ${\times}$ 1mm. Data sampling rate is 900views(frames)/sec, and dynamic range of A/D converter is 16bits. The rotation speed of the gantry is l.0sec/rotation. Data transfer system between rotating and stationary parts in the gantry consists of laser diode and photodiode pairs, and achieves net transfer speed of 5Gbps. Volume data of 512${\times}$512${\times}$256 voxels are reconstructed with FDK algorithm by parallel use of 128 microprocessors. Normal volunteers and several phantoms were scanned with the scanner to demonstrate high image quality.
Maree, Mohammed;Hodrob, Rami;Belkhatir, Mohammed;Alhashmi, Saadat M.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2122-2140
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2020
Proper and precise embedding of commercial ads within Webpages requires Ad-hoc analysis and understanding of their content. By the successful implementation of this step, both publishers and advertisers gain mutual benefits through increasing their revenues on the one hand, and improving user experience on the other. In this research work, we propose a novel multi-level context-based ads serving approach through which ads will be served at generic publisher websites based on their contextual relevance. In the proposed approach, knowledge encoded in domain-specific and generic semantic repositories is exploited in order to analyze and segment Webpages into sets of contextually-relevant segments. Semantically-enhanced indexes are also constructed to index ads based on their textual descriptions provided by advertisers. A modified cosine similarity matching algorithm is employed to embed each ad from the Ads repository into one or more contextually-relevant segments. In order to validate our proposal, we have implemented a prototype of an ad serving system with two datasets that consist of (11429 ads and 93 documents) and (11000 documents and 15 ads), respectively. To demonstrate the effectiveness of the proposed techniques, we experimentally tested the proposed method and compared the produced results against five baseline metrics that can be used in the context of ad serving systems. In addition, we compared the results produced by our system with other state-of-the-art models. Findings demonstrate that the accuracy of conventional ad matching techniques has improved by exploiting the proposed semantically-enhanced context-based ad serving model.
WBAN(Wireless Body Area Network) 기술은 인체 내부 및 외부에 부착한 센서 노드를 무선으로 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선 통신 기술로서 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 및 응용 계층 등에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN은 응용서비스의 종류에 따라 의료용과 비의료용으로 나눌 수 있다. 의료용 응용서비스의 경우데이터 전송 특징이 주기적이고 전송률이 상이한 의료용 센서를 사용하기 때문에 데이터 전송시 QoS를 보장하기 위하여 GTS 전송방식을 사용한다. 본 논문에서는 WBAN 환경에 적합한 MAC 프로토콜을 제안하였다. 첫 번째 WBAN 기반의 슈퍼프레임 구조와 프리미티브를 제안하였다. 두 번째 WFQ(Weighted Fair Queuing)기반의 GTS 채널 이용률 향상 알고리즘을 제안하였다. 제안한 스케줄링 방식은 i-Game(라운드로빈 스케줄링 방식)과 비교하여 채널 이용률을 향상시키는 것을 알 수 있다.
GuessWhat?!은 질문자와 답변자로 구성된 두 플레이어가 이미지를 보고 질문자에게 비밀로 감추어진 정답 물체에 대해 예/아니오/잘 모르겠음 셋 중 하나로 묻고 답하며, 정답 물체를 추려 나가는 문제이다. GuessWhat?!은 최근 컴퓨터 비전과 인공지능 대화 시스템의 테스트베드로서 컴퓨터 비전과 인공지능 학계의 많은 관심을 받았다. 본 논문에서, 우리는 GuessWhat?! 게임 프레임워크가 가지는 특성에 대해 논의한다. 더 나아가, 우리는 제안된 틀을 기반으로 GuessWhat?!의 간단한 solution을 제안한다. 사람이 평균 4~5개 정도의 질문을 통하여 맞추는 이 문제에 대하여, 우리가 제안한 방법은 2개의 질문만으로 기존 딥러닝 기반 기술의 성능을 상회하는 성능을 보이며, 5개의 질문이 허용되면 인간 수준의 성능을 능가한다.
여러 DNA 리드 시퀀스가 주어졌을 때, de novo 시퀀스 어셈블리는 레퍼런스 시퀀스 없이 하나의 시퀀스를 재조립한다. 재조립을 위해 de novo 시퀀스 어셈블리는 리드 사이의 모든 겹침을 계산하는 overlap 단계가 필요하다. Overlap 단계는 전체 연산 중 비용이 가장 많이 들기 때문에 어셈블리의 계산 성능을 좌우한다. 여러 분야에서 overlap 단계를 위한 연구가 많이 발표되고 있는데, 그 중 가장 최신의 세 연구 결과는 Readjoiner, SOF, Lim-Park 알고리즘이다. 최근 염기 분석기술의 큰 발전으로 DNA 리드 데이터 셋을 기존보다 저비용으로 대량 생산하는 것이 가능해져 DNA 리드 데이터 셋을 생성하는 여러 플랫폼들이 개발되었다. 각 플랫폼마다 생성하는 데이터 셋의 통계적 특성이 다르기 때문에 overlap 단계의 성능 평가 시 다양한 통계적 특성의 데이터 셋이 반영되어야 한다. 본 논문은 여러 통계적 특성을 가진 DNA 리드 데이터 셋을 이용하여 위의 세 알고리즘의 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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