KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1095-1109
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2022
Along with the popularity of GPS system and smart cell phone, trajectories of pedestrians or vehicles are recorded at any time. The great amount of works had been carried out in order to discover traffic paradigms or other regular patterns buried in the huge trajectory dataset. The core of the mining algorithm is how to evaluate the similarity, that is, the "distance", between trajectories appropriately, then the mining results will be accordance to the reality. Euclidean distance is commonly used in the lots of existed algorithms to measure the similarity, however, the trend of trajectories is usually ignored during the measurement. In this paper, a novel segment transform distance (STD) algorithm is proposed, in which a rule system of line segment transformation is established. The similarity of two-line segments is quantified by the cost of line segment transformation. Further, an improvement of STD, named ST-DTW, is advanced with the use of the traditional method dynamic time warping algorithm (DTW), accelerating the speed of calculating STD. The experimental results show that the error rate of ST-DTW algorithm is 53.97%, which is lower than that of the LCSS algorithm. Besides, all the weights of factors could be adjusted dynamically, making the algorithm suitable for various kinds of applications.
In this study, inaccurate RSSI values of beacons are corrected using extended Kalman filter. For the experiment, the beacon was manufactured using Arduino Uno board and HM-10 Bluetooth module. RSSI values according to the distance between beacon and the viewer were measured at intervals of 1m, 1.5m, 2m, 2.5m, 3m, 3.5m, 4m, 4.5m, and 5m. To remove the irregular signal pattern of the beacon, the extended Kalman filter was applied to obtain the average and standard deviation of the actual distance and the measured distance, and it was confirmed that more than 76.6% of the irregular signal pattern was removed after using the extended Kalman filter.In addition, through the smartphone app, it was confirmed that the distance accuracy between the beacon and the measurer was less than the actual distance and the measured distance within 2m, and the standard deviation was small.
레이다 시스템에서 3차원 궤적 정보는 목표물 추적을 위해 필수적이다. 이때 3차원 레이다는 수신 신호를 통해 방위각, 고각 및 거리를 추정하여 3차원 궤적 정보를 얻게 된다. 수신 신호에 따라 추정된 각도들과 거리는 오차를 가지게 되며 이 오차의 정도에 따라 3차원 레이다 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 분석이 요구되어진다. 본 논문에서는 3차원 레이다 시스템의 각도 및 거리 오차에 따라 추정된 3차원 궤적 정보와 실제 궤적 정보에 대해 RMSE (Root Mean Square Error)를 통해 성능을 분석한다.
Almost vision application systems use 2-D information by taking only one camera. Recently it arises to utilize 3-D information, which is distance from camera to object, because 2-D information is not sufficient. Therefore, we take stereo camera system. In motion detection algorithm using stereo vision, it operates like one camera system, which takes advantage of correlation, edge, and difference algorithm, when it detects any motion. At that time, to detect motion, it compares two images, which is from two cameras, to calculate disparity that contains distance information. By disparity, it can compute real distance and size of object information. We describe a motion detection algorithm which computes 3-D distance and object size in real time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2414-2433
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2019
The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.
본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 적용하는 방법을 제안한다. 특히 Pitch 정보와 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 QBH(Query By Humming)에 이용 될 수 있다. 이러한 방법을 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 방송 시스템에 적용하기 위해 영화나 드라마의 배경음악에 해당하는 O.S.T 앨범으로 검색 범위를 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 검색을 요청한 시점에서 비디오 컨텐츠로부터 추출한 임의의 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징 백터를 구성하기 위해 필요한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능평가를 수행한 결과 timbral spectral feature 보다는 pitch 정보를 이용한 특징이 우수한 성능을 보였고 vector distance 방식으로는 특징들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 ED(Euclidean Distance) 방식보다 우수한 성능을 보였다.
The distance vector-hop wireless sensor node location method is one of typical range-free location methods. In distance vector-hop location method, if a wireless node A can directly communicate with wireless sensor network nodes B and C at its communication range, the hop count from wireless sensor nodes A to B is considered to be the same as that form wireless sensor nodes A to C. However, the real distance between wireless sensor nodes A and B may be dissimilar to that between wireless sensor nodes A and C. Therefore, there may be a discrepancy between the real distance and the estimated hop count distance, and this will affect wireless sensor node location error of distance vector-hop method. To overcome this problem, it proposes a wireless sensor network node location method by modifying the method of distance estimation in the distance vector-hop method. Firstly, we set three different communication powers for each node. Different hop counts correspond to different communication powers; and so this makes the corresponding relationship between the real distance and hop count more accurate, and also reduces the distance error between the real and estimated distance in wireless sensor network. Secondly, distance difference between the estimated distance between wireless sensor network anchor nodes and their corresponding real distance is computed. The average value of distance errors that is computed in the second step is used to modify the estimated distance from the wireless sensor network anchor node to the unknown sensor node. The improved node location method has smaller node location error than the distance vector-hop algorithm and other improved location methods, which is proved by simulations.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
One of the critical issues in a sensor network concerns the detection of changes in data streams. Recently presented change detection schemes primarily use a sliding window model to detect changes. In such a model, a distance function is used to compare two sliding windows. Therefore, the performance of the change detection scheme is greatly influenced by the distance function. With regard to sensor nodes, however, energy consumption constitutes a critical design concern because the change detection scheme is implemented in a sensor node, which is a small battery-powered device. In this paper, we present a comparative study of various distance functions in terms of execution time, energy consumption, and detecting accuracy through simulation of speech signal data. The simulation result demonstrates that the Euclidean distance function has the highest performance while consuming a low amount of power. We believe our work is the first attempt to undertake a comparative study of distance functions in terms of execution time, energy consumption, and accuracy detection.
Seo Jung-Chul;Kim Min-Jung;Lee Chan;Lee Jeong-Soo;Choi Kang-Duk;Leem Kang-Hyun
대한한의학회지
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제27권2호
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pp.225-231
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2006
Objectives : This study was performed to determine if unknown species of antler samples could be identified by genetic distance methods. Methods : The DNAs of 4 antler samples were extracted, amplified by PCR, and sequenced. The DNAs of antlers were identified by genetic distance. Genetic distance method was made using MEGA software (Molecular Evolutionary Genetics Analysis, 3.1). Results : By genetic distance methods, all 4 antler samples were closest to Cervus elaphus nelsoni among Cervus species. Conclusion : These results suggest that genetic distance methods might be used as a tool for the identification of Cervus species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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