Recently many LBS(Location Based Service) systems are issued in mobile computing systems. Spatial-Temporal Moving Sequence Pattern Mining is a new mining method that mines user moving patterns from user moving path histories in a sensor network environment. The frequent pattern mining is related to the items which customers buy. But on the other hand, our mining method concerns users' moving sequence paths. In this paper, we consider the sequence of moving paths so we handle the repetition of moving paths. Also, we consider the duration that user spends on the location. We proposed new Apriori_msp based on the Apriori algorithm and evaluated its performance results.
Ahmad, Muhammad Bilal;Chang, Min-Hyuk;Park, Jong-An
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.1377-1381
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2003
This paper describes real time object tracking of 3D objects in 2D image sequences. The moving objects are segmented from the image sequence using morphological operations. The moving objects are segmented by the method of differential image followed by the process of morphological dilation. The moving objects are recognized and tracked using statistical moments. The direction of moving objects are determined by the Hough transform. The straight lines in the moving objects are found with the help of Hough transform. The direction of the moving object is calculated from the orientation of the straight lines in the direction of the principal axes of the moving objects. The direction of the moving object and the displacement of the object in the image sequence is used to calculate the velocity of the moving objects. The simulation results of the proposed method are promising on the test images.
Recently, based on dynamic location or mobility of moving object, many researches on pattern mining methods actively progress to extract more available patterns from various moving patterns for development of location based services. The performance of moving pattern mining depend on how analyze and process the huge set of spatio-temporal data. Some of traditional spatio-temporal pattern mining methods[1-6,8-11]have proposed to solve these problem, but they did not solve properly to reduce mining execution time and minimize required memory space. Therefore, in this paper, we propose new spatio-temporal pattern mining method which extract the sequential and periodic frequent moving patterns efficiently from the huge set of spatio-temporal moving data. The proposed method reduces mining execution time of $83%{\sim}93%$ rate on frequent moving patterns mining using the moving sequence tree which generated from historical data of moving objects based on hash tree. And also, for minimizing the required memory space, it generalize the detained historical data including spatio-temporal attributes into the real world scope of space and time using spatio-temporal concept hierarchy.
This paper proposes a new haze removal method for moving image sequence. Since the conventional dark channel prior haze removal method adjusts each color component separately in RGB color space, there can be severe color distortion in the haze removed output image. In order to resolve this problem, this paper proposes a new haze removal scheme that adjusts luminance and saturation components in HLS color space while retaining hue component. Also the conventional dark channel prior haze removal method is developed to obtain best haze removal performance for a single image. Therefore, if it is applied to a moving image sequence, the estimated parameter values change rapidly and the haze removed output image sequence shows unnatural glitter defects. To overcome this problem, a new parameter estimation method using Kalman filter is proposed for moving image sequence. Experimental results demonstrate that the haze removal performance of the proposed method is better than that of the conventional dark channel prior method.
The purpose of this study is to understand a view in the light of sequence by human\\`s moving by quantitatively dealing with the elements of sequence view of multiple dwelling zone and to explain its characteristics. As a result, this study found that the sequence view of multiple dwelling zone makes difference according to the degree of sequential changes, layout form, width and moving interval in the zone, as well as view elements outside the zone. The changes in view elements are also treated qualitatively in comparing each multiple dwelling zone in order to explain the characteristics of view of multiple dwelling zone using their mean value and change coefficient.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.4
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pp.7-13
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2010
Linear motors are efficient mechanism that offers high speed and positioning accuracy. By eliminating mechanical transmission mechanisms, much higher speeds and greater acceleration can be achieved without backlash or excessive friction. However, an important disadvantage of linear motor system is its high power loss and heating up of motor and neighboring machine components on operation. Therefore, it is necessary to design moving table with high stiffness, high efficiency and light weight construction. This paper presents the development of moving table using composite material. In order to develop light weight construction of moving table, finite element analysis is performed to find best moving table construction and composite stacking sequence. NASTRAN and MINITAB were used as the optimizer. A prototype for the moving table using composite material was created.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.41-47
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2001
In this paper, I propose a detection algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four processes: generation of the difference image between the input image and the reference image. multilevel quantization of the difference image, and multistage merging in the quantized image, detection of the moving object using a back propagation in a neural network. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects very effectively in noisy environment.
Recently, the IDS(Intrusion Detection System) using a video camera is an important part of the home security systems which start gaining popularity. However, the video intruder detection has not been widely used in the home surveillance systems due to its unreliable performance in the environment with abrupt illumination change. In this paper, we propose an effective moving edge extraction algorithm from a sequence image. The proposed algorithm extracts edge segments from current image and eliminates the background edge segments by matching them with reference edge list, which is updated at every frame, to find the moving edge segments. The test results show that it can detect the contour of moving object in the noisy environment with abrupt illumination change.
In this paper, we present a novel motion-compensated interpolation technique for non-moving caption region to prevent the block artifacts due to the failure of conventional block-based motion estimation algorithm on the block is consist of non-moving caption and moving object. Experimental results indicate good performance of the proposed scheme with significantly reduced block artifacts on image sequence that include non-moving caption. Also the proposed method is simple and adequate for hardware implementation.
Let {$Y_i,-{\infty}<i<{\infty}$} be a doubly infinite sequence of identically distributed and ${\rho}^*$-mixing random variables and {$a_i,-{\infty}<i<{\infty}$} an absolutely summable sequence of real numbers. In this paper, we prove the complete convergence of $\{\sum\limits_{k=1}^n\;\sum\limits_{n=-\infty}^\infty\;a_{i+k}Y_i/n^{1/t};\;n{\geq}1\}$ under suitable conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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