Recently, object recognition using image/video signals is rapidly spreading on autonomous driving and mobile phones. However, the actual input image/video signals are easily exposed to a poor illuminance environment. A recent researches for improving illumination enable to estimate and compensate the illumination parameters. In this study, we propose VE-DCE (video enhancement zero-reference deep curve estimation) to improve the illumination of low-light images. The proposed VE-DCE uses unsupervised learning-based zero-reference deep curve, which is one of the latest among learning based estimation techniques. Experimental results show that the proposed method can achieve the quality of low-light video as well as images compared to the previous method. In addition, it can reduce the computational complexity with respect to the existing method.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.304-309
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2015
On construction sites, it is important to monitor the performance of construction equipment and workers to achieve successful construction project management; especially, vision-based detection methods have advantages for the real-time site data collection for safety and productivity analyses. Although many researchers developed vision-based detection methods with acceptable performance, there are still limitations to be addressed: 1) sensitiveness to the shape and appearance changes of moving objects in difference working postures, and 2) high computation time. To deal with the limitations, this paper proposes a detection algorithm of construction equipment based on Integral Channel Features. For validation, 16,850 frames of video streams were recorded and analyzed. The results showed that the proposed method worked in high performance in terms of accuracy and processing time. In conclusion, the developed method can help to understand useful site information including working pattern, working time and input manpower analyses.
A routing strategy based on traffic prediction and dynamic cache allocation for satellite nodes is proposed to address the issues of high propagation delay and overall delay of inter-satellite and satellite-to-ground links in low Earth orbit (LEO) satellite systems. The spatial and temporal correlations of satellite network traffic were analyzed, and the relevant traffic through the target satellite was extracted as raw input for traffic prediction. An improved gradient boosting regression tree algorithm was used for traffic prediction. Based on the traffic prediction results, a dynamic cache allocation routing strategy is proposed. The satellite nodes periodically monitor the traffic load on inter-satellite links (ISLs) and dynamically allocate cache resources for each ISL with neighboring nodes. Simulation results demonstrate that the proposed routing strategy effectively reduces packet loss rate and average end-to-end delay and improves the distribution of services across the entire network.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.101-109
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2016
The images captured by digital still cameras or mobile phones are not always satisfactory because the devices have limited dynamic ranges compared with that of the real world. To cope with the problems, tone mapping function based methods and retinex theory based methods are studied. However, these methods generate a halo artifact or limited enhancement of global and local contrasts. The proposed method estimates illumination information used for image enhancement by optimizing a dynamic range of input image. The estimated illumination information has smoothness characteristic where the luminance is flat and does not have where the luminance changes to prevent the halo artifact. Additionally, the estimated illumination information and surrounding pixel values are considered when the tone mapping function is applied to overcome the limitations of the conventional tone mapping function approach. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional methods on objective and subjective criteria.
Kim, In-Kyu;Hwang, Seung-Jun;Na, Jong-Pil;Park, Seung-Je;Baek, Joong-Hwan
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.18
no.2
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pp.151-157
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2014
Recently UAV(unmanned aerial vehicle) is frequently used not only for military purpose but also for civil purpose. UAV automatically navigates following the coordinates input in advance using GPS information. However it is impossible when GPS cannot be received because of jamming or external interference. In order to solve this problem, we propose a real-time segmentation and classification algorithm for the specific regions from UAV image in this paper. We use the super-pixels algorithm using graph-based image segmentation as a pre-processing stage for the feature extraction. We choose the most ideal model by analyzing various color models and mixture color models. Also, we use support vector machine for classification, which is one of the machine learning algorithms and can use small quantity of training data. 18 color and texture feature vectors are extracted from the UAV image, then 3 classes of regions; river, vinyl house, rice filed are classified in real-time through training and prediction processes.
This paper presents a new method for the detection of multiple pedestrians and tracking of a specific pedestrian using color information from a moving camera. We first extract motion vector on the input image using BMA. Next, a difference image is calculated on the basis of the motion vector. The difference image is converted to a binary image. The binary image has an unnecessary noise. So, it is removed by means of the proposed noise deletion method. Then, we detect pedestrians through the projection algorithm. But, if pedestrians are very adjacent to each other, we separate them using RGB color information. And we track a specific pedestrian using RGB color information in center region of it. The experimental results on our test sequences demonstrated the high efficiency of our approach as it had shown detection success ratio of 97% and detection failure ratio of 3% and excellent tracking.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.4
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pp.314-319
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2019
In this study, we propose a W-band frequency modulated continuous wave(FMCW) radar altimeter that can measure the altitude based on the frequency differences of transmitted and received signals. This W-band FMCW system is powered by an altitude control algorithm, which we propose to help prevent collisions of drones with obstacles in real deployment by measuring the relative altitude. It is shown that this algorithm enables the drone to be positioned within a 3 % error of altitude from the desired input height. The chip used in the W-band transmitter and receiver was fabricated using a 65-nm CMOS process, and a horn antenna was directly fed by incorporating an embedded waveguide feeder into the chip. The clutter spectra observed in terrains including soil, grass, and calm lake water were measured and compared, confirming the reflectivity characteristics of various surfaces of different water contents.
This study has been carried for the development of the basic algorithm of helicopter navigation system based on TRN (Terrain Referenced Navigation) with information input from the GPS. The helicopter determines flight path due to Origination-Destination analysis on the Cartesian coordinate system of 3-D DTM. This system shows 3-D mesh map and the O-D flight path profile for the pilot's acknowledgement of the terrain, at first. The system builds TCF (terrain clearance floor) far the buffer zone upon the surface of ground relief to avid the ground collision. If the helicopter enters to the buffer zone during navigation, the real-time warning message which commands to raise the body pops up using Matlab menu. While departing or landing, control of the height of the body is possible. At present, the information (x, y, z coordinates) from the GPS is assumed to be input into the system every 92.8 m of horizontal distance while navigating along flight path. DTM of 3" interval has been adopted from that which was provided by ChumSungDae Co., Ltd..
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.5
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pp.576-582
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2001
The Multi-Band Excitation(MBE) speech coder uses a different approach for the representation of the excitation signal. It replaces the frame-based single voiced/unvoiced classification of a classical speech coder with a set of such decision over harmonic intervals in the frequency domain. This enables each speech segment to be a mixture of voiced and unvoiced, and improves the synthetic speech quality by reducing decision errors that might occur on the frame-based single voiced and unvoiced decision process when input speech is degraded with noise. The IMBE-LP, improved version of MBE with linear prediction, represents the spectral information of MBE model with linear prediction coefficients to obtain low bit rate of 2.4 kbps. In this Paper, we proposed a variable rate IMBE-LP vocoder that has lower bit rate than IMBE-LP without degrading the synthetic speech quality. To determine the LP order, it uses the spectral band information of the MBE model that has something to do with he input speech's characteristics. Experimental results are riven with our findings and discussions.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1295-1305
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2017
There is SEED cryptosystem in domestic block cipher standard. This code was drafted by the Korea Information Security Agency (KISA) in October 1998 and underwent a public verification process in December of the same year, which resulted in the final amendment to improve safety and performance. Unlike DES, it is a 128-bit block cipher that has been passed through various processes and established in 2005 as an international standard. It is a block cipher with a pastel structure like DES, but the input bit block has been increased to 128 bits, double DES. In this paper, first, we introduce the general algorithm of SEED cryptosystem and analyzed mathematically generating principle of key-value which is used in F-function. Secondly, we developed a table that calculates the exponent of the primitive element ${\alpha}$ corresponding to the 8-bit input value of the S-function and finally analyzed calculating principle of S-function designed in G-function through the new theorem and example. Through this course, we hope that it is to be suggest the ideas and background theory needed in developing new cryptosystem to cover the weakness of SEED cryptosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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