Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.3
no.1
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pp.175-183
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1999
This paper describes the network configuration, No. 7 signaling IS-41.A protocol and basic operations for the RFC(Remote Feature Control) service which is one of the supplementary services provided in the mobile telephone network. In order to solve the protocol error occurred while providing the RFC service for analog system, this paper suggests three schemes and analyse detail signal algorithm for the proposed schemes. Through the simulations, it is verified the best choice of the proposed schemes without the signaling procedure error.
Jie Min Seok;Lee Young Chan;Kim Chin Su;Lee Kang Woong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.1
s.307
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pp.13-20
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2006
In this paper, we propose a motion control scheme of robot manipulators based on visual feedback under camera-in-hand configuration. The desired joint velocity and acceleration for motion control is made by the feature-based visual data in the outer loop. The control input for tracking feature points on the image plane uses robot kinematics dynamic. The proposed control input consists of the image feature and the joint velocity error to achieve robustness to the parametric uncertainty. The stability of the closed-loop system is proved by Lyapunov approach. Computer simulations and experiments on a two degree of freedom manipulator with 5 links are presented to illustrate the performance of proposed control system.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.714-718
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1997
제품 설계에 있어 설계 기간의 단축과 설계변경에의 효과적인 대응은 매우 중요하다. 본 논문에서는 공학설 계의 한 방법인 구성설계 방법론을 이용하여 제품을 구성하는 부품 사양을 결정하고, 그에 따른 전체 제품의 조림 레이아웃을 파라메트릭 기법을 적용하여 CAD시스템상에 가시화하는 전문가시스템을 구축하였는데,이 시스템은 제품 성계에서 전체적인 품질이 결정되는 초기설계 단계에 대하여 형상 표현에 중점을 두고 구성 되었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.395-396
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2019
최근 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전으로 상용화되면서 생체 인식 기술은 몇 년 전부터 점차 넓은 시장을 형성하고 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 학습 데이터구성과 특징데이터에 따른 인식 정도를 파악하고 효과적인 방법으로 학습할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것 보다 특징 데이터를 구성하여 학습하는 것이 효율적임을 알 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.413-414
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2024
영상 인식을 위한 학습 데이터 구성 단계에서 에지는 물체의 크기, 방향 등의 정보를 포함하고 있어 영상의 특징으로 사용한다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 소벨 마스크를 사용하여 원영상과 압축영상 그리고 에지영상간의 학습에 따른 인식 정도를 파악하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것보다 에지 영상에 의한 학습 속도에 차이가 있음을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1614-1632
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2017
Bag of visual words is a popular model in human action recognition, but usually suffers from loss of spatial and temporal configuration information of local features, and large quantization error in its feature coding procedure. In this paper, to overcome the two deficiencies, we combine sparse coding with spatio-temporal pyramid for human action recognition, and regard this method as the baseline. More importantly, which is also the focus of this paper, we find that there is a hierarchical structure in feature vector constructed by the baseline method. To exploit the hierarchical structure information for better recognition accuracy, we propose a tree regularized classifier to convey the hierarchical structure information. The main contributions of this paper can be summarized as: first, we introduce a tree regularized classifier to encode the hierarchical structure information in feature vector for human action recognition. Second, we present an optimization algorithm to learn the parameters of the proposed classifier. Third, the performance of the proposed classifier is evaluated on YouTube, Hollywood2, and UCF50 datasets, the experimental results show that the proposed tree regularized classifier obtains better performance than SVM and other popular classifiers, and achieves promising results on the three datasets.
Recently, as autonomous vehicles and intelligent CCTV are growing more interest, the efficient object detection is essential technique. The DPM(Deformable Part Models) which is basis of this paper have used a typical object system that represents highly variable objects using mixtures of deformable part for object. Although it shows high detection performance by capturing part shape and configuration of object model, but it is limited to use in real application due to the complicated algorithm. In this paper, instead of image feature pyramid that takes up a large amount of computation in one part of the detector, we propose a method to reduce the computation speed by reconstructing a new image feature pyramid that uses adaptive bilinear interpolation of feature maps obtained on a specific image scale. As a result, the detection performance for object was lowered a little by 2.82%, however, the proposed detection method improved the speed performance by 10% in comparison with original DPM.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.7
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pp.26-32
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2017
VOD (Video-On Demand) Services are considered to be one of the most successful data broadcasting services, along with Electronic Program Guides (EPGs). In particular, VOD services provide supplementary revenue for broadcasting companies in addition to the existing subscription fees and advertisement-based revenue. Therefore, each broadcasting company has developed its own VOD service and constantly seeks to improve it. This leads to the development of new VOD services, so developers are considering ways to effectively handle the frequent development needs. In this background, we conducted underlying research to apply the feature-oriented analysis model to the development of VOD services. The feature-oriented analysis model used in this study is the Feature-Oriented Domain Analysis (FODA) one developed by SEI of Carnegie Mellon University. FODA provides a tool for specifying the feature model of a software domain, based on which the developers can determine the configuration of the software with the customers. This study developed a feature model of the VOD service domain and devised the functionalities and test cases in an integrated manner with the feature model. Additionally, we proposed a VOD service development process utilizing the feature model, function specification, and test cases.
In general, it has been usually used the method that assess rock slope stability using stereographic projection method, limit equilibrium analysis, numerical analysis and slope stability evaluation table. Several methods for assessing the stability of rock slopes has been proposed on the basis of site investigation data. These method adopted different evaluation items and weighting factors by researchers, organization and nation. But the researches for each evaluation items were insufficient. So the effectiveness of rock slope stability evaluation items for geometrical configuration (slope height, slope direction and angle, dip and dip direction of major discontinuity, absolute value for the direction difference for slope and major discontinuities) and topographical characteristic (possibility of topographical water concentration, upper natural slope angle, slope configuration) using 315 failure and stable highway rock slope analysis data, AV (abnormal value) analysis and NMAV (normalized maximum abnormal value) analysis were evaluated.
With the recent development of hardware computing devices and software based frameworks, machine tasks using deep learning networks are expected to be utilized in various industrial fields and personal IoT devices. However, in order to overcome the limitations of high cost device for utilizing the deep learning network and that the user may not receive the results requested when only the machine task results are transmitted from the server, Collaborative Intelligence (CI) proposed the transmission of feature maps as a solution. In this paper, an efficient compression method for feature maps with vast data sizes to support the CI paradigm was analyzed and presented through experiments. This method increases redundancy by applying feature map reordering to improve compression efficiency in traditional video codecs, and proposes a feature map method that improves compression efficiency and maintains the performance of machine tasks by simultaneously utilizing image compression format and video compression format. As a result of the experiment, the proposed method shows 14.29% gain in BD-rate of BPP and mAP compared to the feature compression anchor of MPEG-VCM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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