KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.272-287
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2016
Recently, various and effective contrast based salient object detection models to focus on a single target have been proposed. However, there is a lack of research on detection of multiple objects, and also it is a more challenging task than single target process. In the multiple target problem, we are confronted by new difficulties caused by distinct difference between properties of objects. The characteristic of existing models depending on the global maximum distribution of data point would become a drawback for detection of multiple objects. In this paper, by analyzing limitations of the existing methods, we have devised three main processes to detect multiple salient objects. In the first stage, regional features are extracted from over-segmented regions. In the second stage, the regional features are categorized into homogeneous cluster using the mean-shift algorithm with the kernel function having various sizes. In the final stage, we compute saliency scores of the categorized regions using only spatial features without the contrast features, and then all scores are integrated for the final salient regions. In the experimental results, the scheme achieved superior detection accuracy for the SED2 and MSRA-ASD benchmarks with both a higher precision and better recall than state-of-the-art approaches. Especially, given multiple objects having different properties, our model significantly outperforms all existing models.
Tong, K.H.;Bakhary, Norhisham;Kueh, A.B.H.;Yassin, A.Y. Mohd
Smart Structures and Systems
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제13권3호
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pp.389-406
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2014
Optimal sensor placement techniques play a significant role in enhancing the quality of modal data during the vibration based health monitoring of civil structures, where many degrees of freedom are available despite a limited number of sensors. The literature has shown a shift in the trends for solving such problems, from expansion or elimination approach to the employment of heuristic algorithms. Although these heuristic algorithms are capable of providing a global optimal solution, their greatest drawback is the requirement of high computational effort. Because a highly efficient optimisation method is crucial for better accuracy and wider use, this paper presents an improved simulated annealing (SA) algorithm to solve the sensor placement problem. The algorithm is developed based on the sensor locations' coordinate system to allow for the searching in additional dimensions and to increase SA's random search performance while minimising the computation efforts. The proposed method is tested on a numerical slab model that consists of two hundred sensor location candidates using three types of objective functions; the determinant of the Fisher information matrix (FIM), modal assurance criterion (MAC), and mean square error (MSE) of mode shapes. Detailed study on the effects of the sensor numbers and cooling factors on the performance of the algorithm are also investigated. The results indicate that the proposed method outperforms conventional SA and Genetic Algorithm (GA) in the search for optimal sensor placement.
본 논문에서는 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선을 이용한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
본 논문은 카메라를 통해 입력받은 컬러 영상에서 손동작을 인식하여 실제 컴퓨팅 환경에 적용하는 방법으로, 입력받은 영상을 YCbCr 색상모델을 기반으로 영상을 이진화하여 레이블링 한 후 각각의 레이블 영역 내에서 Voronoi Diagram을 활용한 최대 내접원(Maximum Inscribed Circle)을 탐색하여 손의 중심점을 찾는다. 이때 탐색된 최대 내접원과 인접한 타원 성분을 분석하여 손 영역을 추출할 수 있다. 본 연구에서 찾아진 최대 내접원과 타원 성분을 손동작 인식의 특징점으로 사용하여 원거리에서 프리젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 본 알고리즘은 다양한 환경에서 손을 인식할 때 문제가 되는 배경에서의 유사한 색상을 가진 물체를 효과적으로 제거할 수 있는 장점이 있다.
In many common control charting situations, the statistic to be charted can be viewed as the output of a linear filter applied to the sequence of process measurement data. In recent work that has generalized this concept, the charted statistic is the output of a general linear filter in impulse response form, and the filter is designed by selecting its impulse response coefficients in order to optimize its average run length performance. In this work, we restrict attention to the class of all second-order linear filters applied to the residuals of a time series model of the process data. We present an algorithm for optimizing the design of the second-order filter that is more computationally efficient and robust than the algorithm for optimizing the general linear filter. We demonstrate that the optimal second-order filter performs almost as well as the optimal general linear filter in many situations. Both methods share a number of interesting characteristics and are tuned to detect any distinct features of the process mean shift, as it manifests itself in the residuals.
The radiation driven response function (R$\_$q/) for AP and HMX propellant was obtained and compared with experimental results by using a simple $\alpha$$\beta$γ flame model rather than with detailed chemistry. For an AP propellant, the profile of heat release was assumed by the experimental data. The calculated R$\_$q/ shows a frequency shift of the peak amplitude to the higher frequency and a decrease in the maximum amplitude as radiation increases. In addition, it was found the increase in the total flux could enhance the mean burning rate γ$\_$b/ while the phase differences between the radiation and resulting conduction could consequently reduce the fluctuating amplitude Δγ$\_$b/. Fortunately, this is the qualitative duplication of the behavior recently observed in the experiments of RDX propellants. For HMX, the response function R$\_$q/ has been calculated and showed a quite good agreement with the experimental data. Even though the fairly good agreement of R$\_$q/ with experimental ones, the unsteady behavior of HMX was not reproduced as the radiation input increased. This is due to lack of the material properties of HMX or the physical understanding of HMX burning at high pressure.
본 논문에서는 다양한 조명하에서 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 기존의 능동적 적외선을 이용한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.
The atmospheric carbon dioxide concentration is ever-increasing and expected to reach about 600 ppmv some time during next century. Such an increase of $CO_2$ may cause a warming of the earth's surface of 1.5 to 4.5$^{\circ}C$, resulting in great changes in natural and agricultural ecosystems. The climatic scenario under doubled $CO_2$ projected by general circulation model of Goddard Institute for Space Studies(GISS) was adopted to evaluate the potential impact of climate change on agroclimatic resources, net primary productivity and rice productivity in Korea. The annual mean temperature was expected to rise by 3.5 to 4.$0^{\circ}C$ and the annual precipitation to vary by -5 to 20% as compared to current normal climate (1951 to 1980), resulting in the increase of possible duration of crop growth(days above 15$^{\circ}C$ in daily mean temperature) by 30 to 50 days and of effective accumulated temperature(EAT=∑Ti, Ti$\geq$1$0^{\circ}C$) by 1200 to 150$0^{\circ}C$. day which roughly corresponds to the shift of its isopleth northward by 300 to 400 km and by 600 to 700 m in altitude. The hydrological condition evaluated by radiative dryness index (RDI =Rn/ $\ell$P) is presumed to change slightly. The net primary productivity under the 2$\times$$CO_2$ climate was estimated to decrease by 3 to 4% when calculated without considering the photosynthesis stimulation due to $CO_2$ enrichment. Empirical crop-weather model was constructed for national rice yield prediction. The rice yields predicted by this model under 2 $\times$$CO_2$ climatic scenario at the technological level of 1987 were lower by 34-43% than those under current normal climate. The parameters of MACROS, a dynamic simulation model from IRRI, were modified to simulate the growth and development of Korean rice cultivars under current and doubled $CO_2$ climatic condition. When simulated starting seedling emergence of May 10, the rice yield of Hwaseongbyeo(medium maturity) under 2 $\times$$CO_2$ climate in Suwon showed 37% reduction compared to that under current normal climate. The yield reduction was ascribable mainly to the shortening of vegetative and ripening period due to accelerated development by higher temperature. Any simulated yields when shifted emergence date from April 10 to July 10 with Hwaseongbyeo (medium maturity) and Palgeum (late maturity) under 2 $\times$$CO_2$ climate did not exceed the yield of Hwaseongbyeo simulated at seedling emergence on May 10 under current climate. The imaginary variety, having the same characteristics as those of Hwaseongbyeo except growth duration of 100 days from seedling emergence to heading, showed 4% increase in yield when simulated at seedling emergence on May 25 producing the highest yield. The simulation revealed that grain yields of rice increase to a greater extent under 2$\times$$CO_2$-doubled condition than under current atmospheric $CO_2$ concentration as the plant type becomes more erect.
본 논문에서는 잡음 학생 모델 기반의 자가 학습을 활용한 음향 사건 검지 기법을 제안한다. 제안된 음향 사건 검지 모델은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 잔차 합성곱 순환 신경망(Residual Convolutional Recurrent Neural Network, RCRNN)을 훈련하여 레이블이 지정되지 않은 비표기 데이터셋의 레이블 예측에 활용한다. 두 번째 단계에서는 세 가지 잡음 종류를 적용한 잡음 학생 모델을 자가학습 기법으로 반복하여 학습한다. 여기서 잡음 학생 모델은 SpecAugment, Mixup, 시간-주파수 이동을 활용한 특징 잡음, 드롭아웃을 활용한 모델 잡음, 그리고 semi-supervised loss function을 적용한 레이블 잡음을 활용하여 학습된다. 제안된 음향 사건 검지 모델의 성능은 Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events(DCASE) 2020 Challenge Task 4의 validation set으로 평가하였다. DCASE 2020 챌린지 데이터셋의 baseline 및 최상위 랭크된 모델과 이벤트 단위 F1 점수 성능을 비교한 결과, 제안된 음향 사건 검지 모델이 단일 모델과 앙상블 모델에서 최상위 모델 대비 F1 점수를 각각 4.6 %와 3.4 % 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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