This study established the efficient system that retrieves the 3D model by using a statistical technique called the function of discriminant analysis. This method was suggested to search index, which was formed by the statistics of 128 feature vectors including those scope, minimum value, average, standard deviation, skewness and scale. All of these were sampled with Osada's D2 method and the statistics as a factor effecting a change turned the value of discriminant analytic function into that of index. Through the primary retrieval on the model of query, the class above the top 2% was drawn out by comparing the query with the index of previously saved class from the group of same models. This method was proved an efficient retrieval technique that saved its procedural time. It shortened the retrieval time for 3D model by 57% faster than the existing Osada's method, and the precision that similar models were found in the first place was recorded 0.362, which revealed it more efficient by 44.8%.
Lee Seon-Don;Kim Woo-Jae;Suh Young-Joo;Park Yun-Sang
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.391-393
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2005
IEEE 802.16은 BWA (Broadband Wireless Access) 시스템의 표준으로 현재 많은 연구와 함께 상용 제품에 대한 연구가 진행중인 분야이다. IEEE 802.16에서는 QoS를 제공하기 위하여 BS (Base Station)와 SS(Subscriber Station)간의 QoS 협상 과정을 정의하고 있으며, BS 및 SS에서의 효율적인 QoS 보장을 위해 4가지의 서비스 클래스를 정의하고 있다. 이러한 서비스 클래스는 UGS, rtPS, nrtPS, 그리고 BE 이다. 하지만 표준에서는 이러한 서비스 클래스를 어떻게 이용할 것인지에 대한 언급이 없으며, 이에 따라 효율적인 packet scheduling에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구에서는 주로 BS에서의 효율적인 Scheduling에 초점을 맞추어 연구가 진행되었으며, SS에서의 Scheduling에 대한 연구는 거의 되어 있지 않다. 하지만 BS에서 SS에게 대역폭을 할당할 때 GPSS (Grants per subscriber station) mode로 대역폭을 할당한다면 SS에서는 할당 받은 대역폭을 효율적으로 사용하기 위하여 scheduling이 필요하다. 본 논문에서는 SS에서의 scheduling architecture를 제안하고자 한다. 제안하는 scheduling architecture는 기존의 scheduling algorithm과는 달리 각 서비스 클래스에 대해서 효과적인 scheduling이 가능하도록 함으로써 시스템의 성능을 높이는데 기여할 것이다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.4
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pp.97-113
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2023
Swift and appropriate responses in emergency situations like objects falling on the road can bring convenience to road users and effectively reduces secondary traffic accidents. In Korea, current intelligent transportation system (ITS)-based detection systems for emergency road situations mainly rely on loop detectors and CCTV cameras, which only capture road data within detection range of the equipment. Therefore, a new detection method is needed to identify emergency situations in spatially shaded areas that existing ITS detection systems cannot reach. In this study, we propose a ResNet-based algorithm that detects and classifies emergency situations from vehicle camera footage. We collected front-view driving videos recorded on Korean highways, labeling each video by defining the type of emergency, and training the proposed algorithm with the data.
We propose a method to select representative views of single objects and classes of objects for 3D object retrieval and classification. Our method is based on projected 2D shapes, or views, of the 3D objects, where the representative views are selected by applying affinity propagation to cluster uniformly sampled views. Affinity propagation assigns prototypes to each cluster during the clustering process, thereby providing a natural criterion to select views. We recursively apply affinity propagation to the selected views of objects classified as single classes to obtain representative views of classes of objects. By enabling classification as well as retrieval, effective management of large scale databases for retrieval can be enhanced, since we can avoid exhaustive search over all objects by first classifying the object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method for both retrieval and classification by experimental results based on the Princeton benchmark database [16].
While LDA is a supervised dimension reduction method which finds projective directions to maximize separability between classes, the performance of LDA is severely degraded when the number of labeled data is small. Recently semi-supervised dimension reduction methods have been proposed which utilize abundant unlabeled data and overcome the shortage of labeled data. However, matrix computation usually used in statistical dimension reduction methods becomes hindrance to make the utilization of a large number of unlabeled data difficult, and moreover too much information from unlabeled data may not so helpful compared to the increase of its processing time. In order to solve these problems, we propose an ensemble approach for semi-supervised dimension reduction. Extensive experimental results in text classification demonstrates the effectiveness of the proposed method.
Software development creates many product that class components, Class Diagram, form, object, and design pattern. So this Paper suggests Index/XML Sequence Relation information system for product abstraction and classification, the system of design product Sequence Relation abstraction which can store, reuse design patterns in the meta modeling database with pattern Relation information. This is Index/XML Sequence Relation system which can easily change various relation information of product for product abstraction and classification. This system designed to extract and classify design pattern efficiently and then functional indexing, sequence base indexing for standard pattern, code indexing to change pattern into code and grouping by Index-ID code, and its role information can apply by structural extraction and design pattern indexing process. and it has managed various products, class item, diagram, forms, components and design pattern.
Use case modeling is a widely used technique for functional requirements analysis of business system but it is difficult to identify a use cases at the right level and use case specifications are too long and confusing. It is also hard to determine a functional decomposition Phases·s of use cases. Therefore customer doesn't understand the use cases. This paper is defining concept of the Information Structure Modeling(ISM) and analyzing business system for the customer's perspective. ISM is an efficient mechanism for analyzing user requirements and for Identifying objects in a business system using Attribute Structure Diagram which is a major tool of the ISM that describes user event. This paper is also to show how the classes are classified and derived as event-asset-transaction type in ISM. It provides a user-friendly approach to visually representing business model.
Even though development paradigm of software has been changing very fast at the beginning of 21st Centuries, there are just few studies of quality and estimation metrics appropriate for Web environment. So in this study after analyzing the correlation between the size of the final code and property of objects, three industrial real world projects written in ASP have been used for deriving programs with high possibilities of faults. And then the size of programs was analyzed to correlate with the number of classes or the number of methods through linear regression. Among the web software with the complex architecture or server, client and un, type or form file written in Javascript for client has the high correlation and the number of methods is well correlated with the size of final code.
The learning application of the rotating object utilizing smart devices, it is possible by using the touch functionality and 3D graphics to enhance the realism and operational feeling, and to overcome the limitations of learning content existing. In this study, I designed a "rotation class" based on the learning contents of elementary and middle mathematics education and developed the learning application which driven by smart Android-based device by using Andoroid API class and the OpenGL ES Because this application is driven by the smart devices, learners easily can make the rotated objects and observe them. It can be utilized in various for elementary and middle education.
Although the various crime involved numerous digital evidence, the digital evidence is hard to be acknowledged as a evidence to proof the crime fact in court. We propose the method of verification for the legal admissibility of digital evidence using digital forensics ontology. In order to verify the legal admissibility of digital evidence, we will extend the digital ontology by standard digital forensics process from Digital Forensics Technical Manual defined by KNPA and set up the relation properties and the rule of property constraint to process class in the digital forensics ontology. It is possible for proposed ontology to utilize to plan the criminal investigation and to educate the digital forensics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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