Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.1
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pp.49-55
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2007
To improved the multi-resolution fast hierarchical motion estimation by using de-interlacing algorithm that is effective in term of both performance and VLSI implementation, is proposed so as to cover large search area field-based as well as frame based image processing in SoC design. In this paper, we have simulated a various picture mode M=2 or M=3. As a results, the proposed algorithm achieved the motion estimation performance PSNR compare with the full search block matching algorithm, the average performance degradation reached to -0.7dB, which did not affect on the subjective quality of reconstructed images at all. And acquiring the more desirable to adopt design SoC for the fast hierarchical motion estimation, we exploit foreground and background search algorithm (FBSA) base on the dual arithmetic processor element(DAPE). It is possible to estimate the large search area motion displacement using a half of number PE in general operation methods. And the proposed architecture of MHME improve the VLSI design hardware through the proposed FBSA structure with DAPE to remove the local memory. The proposed FBSA which use bit array processing in search area can improve structure as like multiple processor array unit(MPAU).
Self-organizing hierarchical ad hoc network (SOHAN) is a new ad-hoc network architecture designed to improve the scalability properties of conventional 'flat' ad hoc networks. This network architecture consists of three tiers of ad-hoc nodes, i.e.. access points, forwarding nodes and mobile nodes. This paper presents a topology discovery and routing protocol for the self-organization of SOHAN. We propose a cross-layer path metric based on link quality and MAC delay which plays a key role in producing an optimal cluster-based hierarchical topology with high throughput capacity. The topology discovery protocol provides the basis for routing which takes place in layer 2.5 using MAC addresses. The routing protocol is based on AODV with appropriate modifications to take advantage of the hierarchical topology and interact with the discovery protocol. Simulation results are presented which show the improved performance as well as scalability properties of SOHAN in terms of through-put capacity, end-to-end delay, packet delivery ratio and control overhead.
The work of creating character motion needs the higher professional technology and sense and the creating work of realistic and natural motion possess the most part of production term. In this paper we introduce the easy and convenient 3D animation authoring tool which makes the motion based on whole-body inverse kinematics and motion editing function. The proposed 3D animation authoring tool uses the forward kinematics using quaternion and whole-body inverse kinematics to determine the rotation and displacement of skeleton. Also, it provides the motion editing function using multi-level B-spline with quasi-interpolant. By using the proposed tool, we can make 3D animation easily and conveniently.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.1213-1216
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2007
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 LR-WPAN 네트워크에서 계층화된 주소 할당방식을 통한 TDMA 방식의 비콘 스케쥴링 기법을 제안한다. 본 제안은 각 노드가 데이터를 전달할 다음 노드의 active 구간을 비콘 추적 없이도 알 수 있어 데이터 전송시에 다음 노드의 경쟁구간(Contention Access Period, CAP)에 바로 참여할 수 있는 있는 형태로 되어 있다. 또한 계층적 주소 할당 방식을 사용하므로 다중 홉(multi-hop) 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅이 가능해진다.
Kim, Jeong-Il;An, Kwang-Tae;Kim, Jae-Cheol;Yoo, Choong-Yeol;Lee, Kwang-Bae;Kim, Hyen-Ug
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.10
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pp.2640-2650
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1997
In this paper we propose new image coding using wavelet transform. The new method constructs hierarchical bit plane and progressively transports each bit plane. The proposed algorithms not only supports multi-resolution, dividing original image into special band and various resolution but also reduces blocking effects that come int JPEG. In encoding time this algorithm considers each band characters and priority of transport order, and applies to fast search of image.
Kim, Jae-Yeong;Kim, Hyun-Chul;Yoon, Jae-Geun;An, Sun-Shin
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.755-758
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2012
국경 지역을 실시간 모니터링하고, 효율적인 데이터 전달을 위해서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄임으로써 전체 네트워크의 수명을 연장시킬 필요가 있다. 그에 따라, 본 논문에서는 네트워크를 클러스터링 기반으로 한 다수의 영역으로 분할하고 각각의 영역 내 특정 노드에 헤드의 역할을 부여하여 라우팅을 수행하는 계층적 클러스터 센서 네트워크를 제안한다. 제안하는 기법에서는 클러스터 헤드에서의 데이터 모음을 통한 통신 메시지 수를 줄임으로써 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시키고, 긴 국경 라인을 커버할 수 있는 충분한 클러스터 확장이 가능하다. 또한 링크의 상태 및 노드의 밀집도를 고려하여 적응적으로 링크의 품질을 측정하는 알고리즘을 제시하여 링크 변화에 대한 빠른 탐색을 통해 네트워크를 관리하는 방안을 제시한다.
This study proposed an unsupervised image classification through the dendrogram of agglomerative clustering as a higher stage of image segmentation in image processing. The proposed algorithm is a hierarchical clustering which includes searching a set of MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pairs) based on the data structures of RAG(Regional Adjacency Graph) defined on spectral space and Min-Heap. It also employes a multi-window system in spectral space to define the spectral adjacency. RAG is updated for the change due to merging using RNV (Regional Neighbor Vector). The proposed algorithm provides a dendrogram which is a graphical representation of data. The hierarchical relationship in clustering can be easily interpreted in the dendrogram. In this study, the proposed algorithm has been extensively evaluated using simulated images and applied to very large QuickBird imagery acquired over an area of Korean Peninsula. The results have shown it potentiality for the application of remotely-sensed imagery.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.670-675
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1994
Yhis paper describes a fault diagnosis simulation of the Real-Time Multiple Fault Dignosis System (RTMFDS) for forcasting faults in a system and deciding current machine state from signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault,the system developed deals with multiple fault diagnosis,comprising two main parts. One is a remotesignal generating and transimission terminal and the other is a host system for fault diagnosis. Signal generator generate the random fault signal and the image information, and send this information to host. Host consists of various modules and agents such as Signal Processing Module(SPM) for sinal preprocessing, Performence Monotoring Module(PMM) for subsystem performance monitoring, Trigger Module(TM) for multi-triggering subsystem fault diagnosis, Subsystem Fault Diagnosis Agent(SFDA) for receiving trigger signal, formulating subsystem fault D\ulcornerB and initiating diagnosis, Fault Diagnosis Module(FDM) for simulating component fault with Hierarchical Artificial Neural Network (HANN), numerical models and Hofield network,Result Agent(RA) for receiving simulation result and sending to Treatment solver and Graphic Agent(GA). Each agent represents a separate process in UNIX operating system, information exchange and cooperation between agents was doen by IPC(Inter Process Communication : message queue, semaphore, signal, pipe). Numerical models are used to deseribe structure, function and behavior of total system, subsystems and their components. Hierarchical data structure for diagnosing the fault system is implemented by HANN. Signal generation and transmittion was performed on PC. As a host, SUN workstation with X-Windows(Motif)is used for graphic representation.
As the size of data increases, it becomes important to identify properties by analyzing big data. In this paper, we propose a k-Means based efficient clustering technique, called MCSKMeans (Multi centroid set k-Means), using distributed parallel processing framework MapReduce. A problem with the k-Means algorithm is that the accuracy of clustering depends on initial centroids created randomly. To alleviate this problem, the MCSK-Means algorithm reduces the dependency of initial centroids using sets consisting of k centroids. In addition, we apply the agglomerative hierarchical clustering technique for creating k centroids from centroids in m centroid sets which are the results of the clustering phase. In this paper, we implemented our MCSK-Means based on the MapReduce framework for processing big data efficiently.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.3
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pp.166-171
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2023
Efficient energy management is a very important factor in sensor networks with limited resources, and cluster techniques have been studied a lot in this respect. However, a problem may occur in which energy use of the cluster header is concentrated, and when the cluster header is not evenly distributed over the entire area but concentrated in a specific area, the transmission distance of the cluster members may be large or very uneven. The transmission distance can be directly related to the problem of energy consumption. Since the energy of a specific node is quickly exhausted, the lifetime of the sensor network is shortened, and the efficiency of the entire sensor network is reduced. Thus, balanced energy consumption of sensor nodes is a very important research task. In this study, factors for balanced energy consumption by cluster headers and sensor nodes are analyzed, and a balancing distribution clustering method in which cluster headers are balanced distributed throughout the sensor network is proposed. The proposed cluster method uses multi-hop routing to reduce energy consumption of sensor nodes due to long-distance transmission. Existing multi-hop cluster studies sets up a multi-hop cluster path through a two-step process of cluster setup and routing path setup, whereas the proposed method establishes a hierarchical cluster routing path in the process of selecting cluster headers to minimize the overhead of control messages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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