Many more use e-mail purely on a personal basis and the pool of e-mail users is growing daily. Also, the amount of mails, which are transmitted in electronic commerce, is getting more and more. Because of its convenience, a mass of spam mails is flooding everyday. And yet automated techniques for learning to filter e-mail have yet to significantly affect the e-mail market. This paper suggests Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification, which automatically manages mails adjusting to the user. It is based on web mail, which can be logged in any time, any place and has no limitation in any system. In case new mails are received, it first makes some personal rules in use of the result of observation ; and based on the personal rules, it automatically classifies the mails into categories according to the contents of mails and saves the classified mails in the relevant folders or deletes the unnecessary mails and spam mails. And, we applied Bayesian Algorithm using Dynamic Threshold for our system's accuracy.
This paper described the recognition of the Off-line handwritten Hangul based on neural network using a feature extraction method. Features of Hangul can be extracted by a $5{\times}5$ window method which is the modified $3{\times}3$ mask method. These features are coded to binary patterns in order to use neural network's inputs efficiently. Hangul character is recognized by the consonant, the vertical vowel, and the horizontal vowel, separately. In order to verify the recognition rate, three different coding methods were used for neural networks. Three methods were the fixed-code method, the learned-code I method, and the learned-code II method. The result was shown that the learned-code II method was the best among three methods. The result of the learned-code II method was shown 100% recognition rate for the vertical vowel, 100% for the horizontal vowel, and 98.33% for the learned consonants and 93.75% for the new consonants.
This paper has implemented a mutual conversion system that mutually converts between body motion signals and both visual and auditory signals. The present study is based on intentional synesthesia that can be perceived by learning. The Euler's angle was used in body movements as the output of a wearable armband(Myo). As a muscle sense, roll, pitch and yaw signals were used in this study. As visual and auditory signals, MIDI(Musical Instrument Digital Interface) signals and HSI(Hue, Saturation, Intensity) color model were used respectively. The method of mutual conversion between body motion signals and both visual and auditory signals made it easy to infer by applying one-to-one correspondence. Simulation results showed that input motion signals were compared with output simulation ones using ROS(Root Operation System) and Gazebo which is a 3D simulation tool, to enable the mutual conversion between body motion information and both visual and auditory information.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.2
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pp.81-88
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2018
Spectrum sensing, the key technology of the cognitive radio networks, is used by a secondary user to determine the frequency state of a primary user. The energy detection in the spectrum sensing determines the presence or absence of a primary user according to the intensity of the allocated channel signal. Since this technique simply uses the strength of the signal for spectrum sensing, it is difficult to detect the signal of a primary user in the low SNR band. In this paper, we propose a way to combine spectrum sensing and support vector machine using wavelet packet decomposition to overcome performance degradation in low SNR band. In our proposed scheme, the sensing signals were extracted by wavelet packet decomposition and then used as training data and test data for support vector machine. The simulation results of the proposed scheme are compared with the energy detection using the AUC of the ROC curve and the accuracy according to the SNR band. With simulation results, we demonstrate that the proposed scheme show better determining performance than one of energy detection in the low SNR band.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.37
no.3
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pp.72-78
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2000
In this study, we propose a model verification algorithm based on DCT and neural network for ATM security system. We construct database about facial images after capturing thirty persons facial images in the same lumination and distance. To simulate model verification, we capture four learning images and test images per a man. After detecting edge in facial images, we detect a characteristic area of square shape using edge distribution in facial images. Characteristic area contains eye bows, eyes, nose, mouth and cheek. We extract characteristic vectors to calculate diagonally coefficients sum after obtaining DCT coefficients about characteristic area. Characteristic vectors is normalized between +1 and -1, and then used for input vectors of neural networks. Not considering passwords, simulations results showed 100% verification rate when facial images were learned and 92% verification rate when facial images weren't learned. But considering passwords, the proposed algorithm showed 100% verification rate in case of two simulations.
Multi-touch technology with the development of IT technology, various forms of recognition technology is positioned as the technology is one. A computer and a human action virtualization technology needed to design a natural interface while haneundedo influence. Human-computer interaction possible through intuitive to many users being able to reach without having to learn the sensory capabilities, will be useful if you could use. This paper presents the design of interfaces to the smart table environment to a conventional multi-touch touch-based, real so that you can use your finger to all the purposes. Growing day by day through the ubiquitous electronic blackboard, desk, furniture and electronics industry is actively being made by IT to incorporate multi-touch based interface because the design is expected to be important. Not far in the future, new ways of learning environment by combining modernization and smart table for meeting various IoT not only affect the environment looks anticipating.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.9
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pp.97-105
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2011
This paper proposes a new "Live Book Service" that is combined the analog contents such as paper books and digital contents with various digital multimedia elements, and this service can project the additional digital multimedia contents on the analog paper. Also, we developed a monolithic stand type system which is composed of camera and pico projector, so that it can demonstrate the proposed contents. We also devised the low computational cost algorithm in bare-hands recognition which can be used as the interface between the system and users. In addition, to recognize the bare-hands which can be used as the interface between the digital and users, we make the low cost algorithm. Therefore this can be the interaction between the system and users. As a result, our proposed system can be used as a useful tool for various e-book or u-learning fields that requires high efficiency and much immersion.
In this paper, we introduce a model of the teaching and learning method for multidisciplinary convergence capstone design at Kongju National University's Engineering Department. At Kongju national University, various capstone design works are designed and proceeded by multidisciplinary students at the summer session. The multidisciplinary approach described in this paper includes the involvement of five department's student who have not collaborated in capstone design experience. This study focuses on multidisciplinary capstone design education by using the micro controller board called Arduino Uno that consists of an assortment of sensors and actuators. The result of self-satisfaction survey was shown the meaningful teaching process for the engineering department students who could have more creative and industrial experiences. As a result, we are able to get the result of the possible directions for future technology education in the area of convergence multidisciplinary capstone design.
As the e-learning spreads widely and demands on the internet video service, transmitting video data for many users over the Internet becomes popular. To satisfy this needs, the traditional approach uses a tree structure that uses the video server as the root node. However, this approach has the danger of stopping the video service even when one of the nodes along the path has a some problem. In this paper, we propose a video-on-demand service that uses multiple paths. We add new paths for backup and speed up for transmitting the video data. We show by simulation experiments that our approach provides a high-quality of video service.
This study deals with reconfigurable modular robot with respect to the compact and capability of representing the various actions for promoting creativity through education and play. Generally modular robot can be designed as a suitable robot that is transformed to various structure by reconstructing each cells, However, there are only few research on the education and play using those robots in the world and still nothing domestically. Unlike the existing modular robots only having a repeating motion, the proposed modular works by individual module such as sound is produced by sound module, wheel is driven by wheel module, LED module controls the visual expression, power is supplied by battery module, bluetooth module for communication, and dynamic motion realization is possible by using joint module. By manipulating the abilities endowed by individual modules, diversity of creative activities is possible and thus made an easy access for children. This study deals with the design of modular robotic by using the variety of different modules to endowed the learning and playing ability. And the study showed the utility of the operating behavior over the actual production and testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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