This paper presents an Around View Monitoring (AVM) stop-line detection based longitudinal position correction algorithm for automated driving on urban roads. Poor positioning accuracy of low-cost GPS has many problems for precise path tracking. Therefore, this study aims to improve the longitudinal positioning accuracy of low-cost GPS. The algorithm has three main processes. The first process is a stop-line detection. In this process, the stop-line is detected using Hough Transform from the AVM camera. The second process is a map matching. In the map matching process, to find the corrected vehicle position, the detected line is matched to the stop-line of the HD map using the Iterative Closest Point (ICP) method. Third, longitudinal position of low-cost GPS is updated using a corrected vehicle position with Kalman Filter. The proposed algorithm is implemented in the Robot Operating System (ROS) environment and verified on the actual urban road driving data. Compared to low-cost GPS only, Test results show the longitudinal localization performance was improved.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.460-463
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2008
This study tries to apply standard cost accounting model to evaluate the cost of workflow instances. Previous studies mainly focus on matching workflow activities into the elements of Activity based costing in order to assign cost drivers, but rarely examine how to evaluate their instance cost. In this study, we estimate unrealized standard cost from workflow model, and realized cost from accomplished instances. On running, workflow engine cumulates cost of finished activities and it enables to monitor the difference between the target cost and the actual cost dynamically at each step of workflow processes. We implemented a prototype which shows that the proposed work can evaluate effectively the cost of various workflow patterns.
Sequence matching in time-series databases is an operation that finds the data sequences whose changing patterns are similar to that of a query sequence. Typically, sequence matching hires a multi-dimensional index for its efficient processing. In order to alleviate the dimensionality curse problem of the multi-dimensional index in high-dimensional cases, the previous methods for sequence matching apply the Discrete Fourier Transform(DFT) to data sequences, and take only the first two or three DFT coefficients as organizing attributes of the multi-dimensional index. This paper first points out the problems in such simple methods taking the firs two or three coefficients, and proposes a novel solution to construct the optimal multi -dimensional index. The proposed method analyzes the characteristics of a target database, and identifies the organizing attributes having the best discrimination power based on the analysis. It also determines the optimal number of organizing attributes for efficient sequence matching by using a cost model. To show the effectiveness of the proposed method, we perform a series of experiments. The results show that the Proposed method outperforms the previous ones significantly.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.9B
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pp.914-922
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2009
In this paper, we propose a matrix based real-time pattern matching method, called MDPI, for real-time intrusion detection on several Gbps network traffic. Particularly, in order to minimize a kind of overhead caused by buffering, reordering, and reassembling under the circumstance where the incoming packet sequence is disrupted, MDPI adopts independent partial matching in the case dealing with pattern matching matrix. Consequently, we achieved the performance improvement of the amount of 61% and 50% with respect to TCAM method efficiency through several experiments where the average length of the Snort rule set was maintained as 9 bytes, and w=4 bytes and w=8bytes were assigned, respectively, Moreover, we observed the pattern scan speed of MDPI was 10.941Gbps and the consumption of hardware resource was 5.79LC/Char in the pattern classification of MDPI. This means that MDPI provides the optimal performance compared to hardware complexity. Therefore, by decreasing the hardware cost came from the increased TCAM memory efficiency, MDPI is proven the cost effective high performance intrusion detection technique.
Code Optimization is converting to a code that is equivalent to given program but more efficient, and this process is processed in Code Optimizer. This paper designed and processed Code Optimizer Generator that automatically generates Code Optimizer. In other words Code Optimizer is automatically generated for DFA Pattern Matching which finds the optimal code for the incoming pattern description. DFA Pattern Matching removes redundancy comparisons that occur when patterns are sought for through normalization process and improves simplification and structure of pattern shapes for low cost. Automatic generation of Code Optimization for DFA Pattern Matching eliminates extra effort to generate Code Optimizer every time the code undergoes various transformations, and enables formalism of Code Optimization. Also, the advantage of making DFA for optimization is that it is faster and saves cost of Code Optimizer Generator.
For a reliable fingerprinting system, improving fingerprint matching accuracy is crucial. In this paper, we try to improve a binary image fingerprint matching performance by utilizing auxiliary information, power mask, which is obtained while constructing fingerprint DB. The power mask is an expected robustness of each fingerprint bit. A caveat of the power mask is the increased storage cost of the fingerprint DB. This paper mitigates the problem by reducing the size of the power mask utilizing spatial correlation of an image. Experiments on a publicly-available image dataset confirmed that the power mask is effective in improving fingerprint matching accuracy.
Ha, Jong-Eun;Kang, Dong-Joong;Kim, Jin-Young;Kim, Min-Sung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.2389-2392
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2005
We present fast stereo matching algorithm using edge projection. Traditional stereo matching algorithm uses 2D template for the search of corresponding point thus it requires huge the computational cost. In this paper, we reduce the 2D search problem into 1D using edge projection along vertical and horizontal direction inside the region of interest. Also, by accumulation of edge projection along vertical and horizontal direction, the edge projection within the region of interest could simply be obtained by just subtracting two values. Experimental results show that matching algorithm using edge projection also gives comparable discriminating power compared to that of using intensity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.4
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pp.879-890
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2007
Statistical matching is a method of data integration for data sources that do not share the same units. It could produce rapidly lots of new information at low cost and decrease the response burden affecting the quality of data. This paper proposes a statistical matching technique combining k-NN (k-nearest neighborhood) and regression methods. We select k records in a donor file that have similarity in value with a specific observation of the common variable in a recipient file and estimate an imputation value for the recipient file, using regression modeling in the donor file. An empirical comparison study is conducted to show the properties of the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.12
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pp.1624-1634
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1995
Conventional full search block matching algorithm for motion estimation is computationally intensive and the resulting hardware cost is very high. In this paper, we present an efficient block matching algorithm using a 16:1 subsampling technique, and describe its hardware design. The algorithm reduces the number of pixels in calculating the mean absolute difference at each search location, instead of reducing the search locations.The algorithm is an extension of the block mating algorithm with 4:1 subsampling proposed by Liu and Zaccarin such that the amount of computation is reduced by a fact of 4(16 compared to the full search block matching algorithm) while producing similar performance.The algorithm can efficiently be designed into a hardware for real-time applications.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.1
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pp.15-27
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2013
Because consumers tend to have negative opinion about a company that neglects social issues like poverty or pollution while it focuses on its own profit, a lot of companies have invested their resources in Corporate Social Responsibility(CSR). CSR has merits of image improving and profit gaining, on the other hand, it has also many shortcomings. First, the cost of CSR may become a heavy financial burden. Specifically, CSR tends to be implemented by a company's unilateral backup, and then this may impose a heavy burden on the company. Second, one cannot expect effects of CSR in a short-term. Because of these shortcomings, the unilateral CSR has gone into alteration of the type of CSR since 1980's. Instead of unilaterality, Cause-Related Marketing(CRM) began to be used for mutual profits among company, consumers, and society. That is, CRM has become to be spotlighted as a new type of CSR. It focuses on partnership between a company and consumers based on cause and mutual profit pursuing through this partnership. So, many contemporary companies prefer CRM activities that derive their positive corporate image, that increase their sales, and that reduce their financial cost. The IBM Matching Grants Program, which is the largest of the IBM-Employee partnership programs, is a typical CRM. This program enables employees and retirees to increase the value of their donations to educational institutions, hospitals, hospices, nursing homes, and cultural & environmental organizations with a matching gift from IBM. Hundreds of educational institutions and thousands of nonprofit organizations have benefited from the contributions by IBM. There might be various types of matching grants. For example, an employee might choose a lump-sum expense or partitioning a lump-sum into a series of small ongoing expenses for his (or her) donation, and a firm might match the employee's total contribution with a lump-sum expense or might match the employee's total contribution with a series of small ongoing expenses. However, it is not easy to find an academic research on which type of matching grant is preferred by employees. This paper shows that an employee prefers the type of matching grants that consists of a lump-sum expense for his (or her) contribution and a series of small ongoing expenses for a firm's contribution [or the type of matching grants that consists of a series of small ongoing expenses for an employee's contribution and a lump-sum expense for a firm's contribution] to the other types of matching grants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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