In this paper, we propose an algorithm for achieving robust Visual Voice Activity Detection (VVAD) for enhanced speech recognition. In conventional VVAD algorithms, the motion of lip region is found by applying an optical flow or Chaos inspired measures for detecting visual speech frames. The optical flow-based VVAD is difficult to be adopted to driving scenarios due to its computational complexity. While invariant to illumination changes, Chaos theory based VVAD method is sensitive to motion translations caused by driver's head movements. The proposed Local Variance Histogram (LVH) is robust to the pixel intensity changes from both illumination change and translation change. Hence, for improved performance in environmental changes, we adopt the novel threshold estimation using total variance change. In the experimental results, the proposed VVAD algorithm achieves robustness in various driving situations.
Exposure rates due to leakage gamma-rays from operating reactors TRIGA Mark II and III were measured in a horizontal plane by means of scintillation spectrometry using a 3"$\times$3" cylindrical Nal(T1) detector associated with a 400 channel pulse height analyzer under varied conditions of reactor operation. In determining exposure rate due to the leakage gamma-rays at each point of measurement, Moriuchi's spectrum-exposure rate conversion theory was applied instead of using conventional responce matrix method which necessitates very complicated procedures to convert a spectrum into exposure rate. The results show that a basic pattern of "typical" spectrum of the reactor leakage gamma-rays is neither affected by thermal output of the reactor, nor influenced by overall attenuation in radiation intensity. It was indicated that he attenuation of the leakage gamma-rays in air in terms of exposure rate as a whole follows an exponential law, and the total exposure rate due to the leakage gamma-rays at a certain point is nearly proportional to thermal output of the reactor. The complexity in spectrum measured for a movable core reactor, TRIGA Mark III, was analyzed through spectrum resolution, and proper judgement of the leakage gamma-rays in a complex spectrum was discussed.ctrum was discussed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.4
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pp.295-302
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2013
In the network coding, throughput can be increased by allowing the transformation of the received data at the intermediate nodes. However, the adversary can obtain more information at the intermediate nodes and make troubles for decoding of transmitted data at the sink nodes by modifying transmitted data at the compromised nodes. In order to resist the adversary activities, various information theoretic or cryptographic secure network coding schemes are proposed. Recently, a secure network coding based on the cryptographic hash function can be used at the random network coding. However, because of the computational resource requirement for cryptographic hash functions, networks with limited computational resources such as sensor nodes have difficulties to use the cryptographic solution. In this paper, we propose a new secure network coding scheme which uses linear transformations and table lookup and safely transmits n-1 packets at the random network coding under the assumption that the adversary can eavesdrop at most n-1 nodes. It is shown that the proposed scheme is an all-or-nothing transform (AONT) and weakly secure network coding in the information theory.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.3A
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pp.221-228
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2009
We consider distributed resource allocation among the links in a wireless network to minimize the total transmit power of the network while meeting the target rate required by each link. The problem to be solved is how to change the amount of wireless resource allocated and the number of links sharing the resource according to the interference environment so that the following distributed power control game converges to a stable point. To provide a distributed method with less complexity and lower information exchange than the centralized optimal method, we define the resource sharing level among the links from which the size of resource allocated and the links sharing the resource are determined distributively. It is shown that the performance of the proposed method is better than that of the conventional methods, orthogonal resource allocation only and resource sharing only, as well as it approaches to that of the optimal method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.183-189
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2013
This paper proposes a novel lossless image compression scheme composed of direction-adaptive prediction and context-based entropy coding. In the prediction stage, we analyze the directional property with respect to the current coding pixel and select an appropriate prediction pixel. In order to further reduce the prediction error, we propose a prediction error compensation technique based on the context model defined by the activities and directional properties of neighboring pixels. The proposed scheme applies a context-based Golomb-Rice coding as the entropy coding since the coding efficiency can be improved by using the conditional entropy from the viewpoint of the information theory. Experimental results indicate that the proposed lossless image compression scheme outperforms the low complexity and high efficient JPEG-LS in terms of the coding efficiency by 1.3% on average for various test images, specifically for the images with a remarkable direction the proposed scheme shows better results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.140-141
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2017
Big data analysis, in the large amount of data stored as the data warehouse which it refers the process of discovering meaningful new correlations, patterns, trends and creating new values. Thus, Big data analysis is an effective analysis of various big data that exist all over the world such as social big data, machine to machine (M2M) sensor data, and corporate customer relationship management data. In the big data era, it has become more important to effectively analyze not only structured data that is well organized in the database, but also unstructured big data such as the internet, social network services, and explosively generated web documents, e-mails, and social data in mobile environments. By the way, a meta analysis refers to a statistical literature synthesis method from the quantitative results of many known empirical studies. We reviewed a total of 750 samples among 50 studies published on the topic related as IDT between 2000 and 2017 in Korea.
Deadlock recovery-based routing algorithms in wormhole networks have gained attraction due to low hardware complexity and high routing adaptability Progressive deadlock recovery techniques require a few dedicated resources to transmit deadlocked packets rather than killing them. Selection of deadlocked packets is primarily based on time-out value which should be carefully determined considering various traffic patterns or packet length. By its nature, current techniques using time-out accompany unignorable number of false deadlock detections especially in a heavy-loaded network or with long packet size. Moreover, when a deadlock occurs, more than one packet may be marked as deadlocked, which saturate the resources allocated for recovery. This paper proposes more accurate deadlock detection scheme which does not make use of time-out to declare deadlock. The proposed scheme reduces the probability to detect false deadlocks considerably. Furthermore, a single message is selected as deadlocked for each cycle of blocked messages, thereby eliminating recovery overheads.
We present a novel haptic sculpting system where the user intuitively adds to and carves out material from a volumetric model using new sculpting tools in the similar way to handling real clay Haptic rendering and model deformation are implemented based on volumetric implicit surface. We enhance previous volume-based haptic sculpting systems by presenting fast and stable force computation on 3D models to be deformed. In order to bridge the gap between fast haptic process (1 KHz) and much slower visual update frequency(~30Hz), the system generates intermediate implicit surfaces between two consecutive physical models being deformed. It performs collision detection and force computation on the intermediate surface in haptic process. The volumetric model being sculpted is visualized as a geometric model which is adaptively polygonized according to the surface complexity. We also introduce various visual effects for the real-time sculpting system including mesh-based solid texturing, painting, and embossing/engraving techniques.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.7
no.4
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pp.56-64
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2019
Planting intercropping in rubber plantations is another alternative for generating more income for farmers. However, farmers still lack the knowledge of choosing plants. In addition, information for decision making comes from many sources and is knowledge accumulated by the expert. Therefore, this research aims to create a decision support system for growing rubber trees for individual farmers. It aims to get the highest income and the lowest cost by using semantic web technology so that farmers can access knowledge at all times and reduce the risk of growing crops, and also support the decision supporting system (DSS) to be more intelligent. The integrated intercropping ontology and rule are a part of the decision-making process for selecting plants that is suitable for individual rubber plots. A list of suitable plants is important for decision variables in the allocation of planting areas for each type of plant for multiple purposes. This article presents designing and developing the intercropping ontology for DSS which defines a class based on the principle of intercropping in rubber plantations. It is grouped according to the characteristics and condition of the area of the farmer as a concept of the rubber plantation. It consists of the age of rubber tree, spacing between rows of rubber trees, and water sources for use in agriculture and soil group, including slope, drainage, depth of soil, etc. The use of ontology for recommended plants suitable for individual farmers makes a contribution to the knowledge management field. Besides being useful in DSS by offering options with accuracy, it also reduces the complexity of the problem by reducing decision variables and condition variables in the multi-objective optimization model of DSS.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.5
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pp.830-836
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2006
In this paper described an auto tuning neuro-fuzzy PID controller based neural network. The PID type controller has been widely used in industrial application due to its simply control structure, easy of design, and inexpensive cost. However, control performance of the PID type controller suffers greatly from high uncertainty and nonlinearity of the system, large disturbances and so on. In this paper will design to take advantage of neural network fuzzy theory and pid controller auto toning technique. The value of initial scaling factors of the proposed controller were determined on the basis of the conventional PID controller parameters tuning methods and then they were adjusted by using neural network control techniques. This controller simple structure and computational complexity are less, and also application is easy and performance is excellent in system that is strong and has nonlinearity to system dynamic behaviour change or disturbance. Finally, the proposed auto tuning neuro-fuzzy controller is applied to magnetic levitation. Simulation results demonstrated that the control performance of the proposed controller is better than that of the conventional controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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