Euisok Chung;Hyun Woo Kim;Byunghyun Yoo;Ran Han;Jeongmin Yang;Hwa Jeon Song
ETRI Journal
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제46권2호
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pp.277-289
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2024
In this paper, we describe a neural network-based application that recommends multiple items using dialog context input and simultaneously outputs a response sentence. Further, we describe a multi-item recommendation by specifying it as a set of clothing recommendations. For this, a multimodal fusion approach that can process both cloth-related text and images is required. We also examine achieving the requirements of downstream models using a pretrained language model. Moreover, we propose a gate-based multimodal fusion and multiprompt learning based on a pretrained language model. Specifically, we propose an automatic evaluation technique to solve the one-to-many mapping problem of multi-item recommendations. A fashion-domain multimodal dataset based on Koreans is constructed and tested. Various experimental environment settings are verified using an automatic evaluation method. The results show that our proposed method can be used to obtain confidence scores for multi-item recommendation results, which is different from traditional accuracy evaluation.
In this paper, under some new appropriate conditions imposed on the parameter and mappings involved in the resolvent operator associated with a P-accretive mapping, its Lipschitz continuity is proved and an estimate of its Lipschitz constant is computed. This paper is also concerned with the construction of a new iterative algorithm using the resolvent operator technique and Nadler's technique for solving a new system of generalized multi-valued resolvent equations in a Banach space setting. The convergence analysis of the sequences generated by our proposed iterative algorithm under some appropriate conditions is studied. The final section deals with the investigation and analysis of the notion of H(·, ·)-co-accretive mapping which has been recently introduced and studied in the literature. We verify that under the conditions considered in the literature, every H(·, ·)-co-accretive mapping is actually P-accretive and is not a new one. In the meanwhile, some important comments on H(·, ·)-co-accretive mappings and the results related to them appeared in the literature are pointed out.
본 논문은 시점 벡터 추정과 명도 차분 맵에 기반하여 직물 텍스쳐 매핑을 수행하는 객체 VR 기반 가상 직물 착용 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 객체 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착용 상태를 다시점에서 입체적으로 관측할 수 있도록 한 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이 선택된 의류 형상 영역의 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 가상 착용 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 가시광 통신시스템에서 플리커 완화 및 BER 성능 향상을 위한 코딩 기법에 관해서 연구하였다. 가시광 통신의 전송 속도를 높이기 위해 다수의 LED를 사용하는 멀티전송 다중 LED 전송시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 N개의 LED를 사용하는 다중 LED 가시광 통신시스템에서 N개의 LED를 통해 데이터를 전송할 때, 데이터 시퀀스에 따라 동시에 0이 전송되는 연집 Zero 구간이 발생하고, 또한 1의 전송 구간이 서로 다르기 때문에 플리커 현상과 Dimming level의 변화로 인한 조명 성능 저하 현상이 발생하게 된다. 가시광 통신시스템은 통신 및 조명 기능을 동시에 수행하는 통신시스템이다. 따라서 통신의 전송 효율과 조명의 밝기를 동시에 고려되어야 한다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 각각의 LED 데이터 시퀀스의 코딩 맵핑을 통해 플리커 현상과 Dimming level 문제를 완화하고 에러 검출 및 BER 성능을 향상시킬 수 있는 플리커 완화 기법을 제안하였다.
Traditional section-based method develops blank along section planes and find trimming line by generating loop of end points. This method suffers from inaccurate results for regions with out-of-section motion. In this study, new fast method to find feasible trimming line is proposed. One step FEM is used to analyze the flanging and incremental development method is proposed to handle bad-shaped mesh and undercut part. Also in order to remedy mesh distortion during development, energy minimization technique is utilized. The proposed method is verified by shrink/stretch flange forming and successfully applied to the complex industrial applications such as door outer flanging process.
본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.
ITS(Intelligent Transport System) as things are used for Broadcast service using TDMB/TPEG/NAVI rather than personal seamless service. It is attaching weight to Traffic information gathering, Charging, Settlement service. This research is applied to improve DCCP(Datagram Congestion Control Protocol) which has function as protecting data and preserving message boundary. The improving method is like that we solve data trust in UDP because Connection and Transmission overhead in UDP is less than in TCP. We fix the data loss which is generated from unordered delivery section of IP base wireless service by using DCCP protocol. We guarantee of connection with OBE(On-Board Equipment) and reliance about transmission of data by complement to mapping table and multi-hoping. Finally, We evaluate the performance about transmission of IP based data. We constructed a test-bed near research center for this test.
In this paper, we present the main research results on the 2 Tesla class - superconducting MRI magnet which we have developed. Multi section type superconducting MRI main coil and various superconducting shims were designed and fabricated for obtaining the high field homogeneity, which is requested in the MR imaging. After assembling the magnet with room temperature bore cryostat field homogenity has been measured and analyzed by NMR field mapping system. According to this, field homogeneity of 22 ppm / 30 cm dsv was confirmed.
목적: 3.0 Tesla와 같은 고 자장에서 고해상도의 나선주사영상을 얻기 위해서는 주자장을 균일하게 만들어야 한다. 특히, 나선주사영상인 경우 스핀-에코펄스 시퀀스(SE)나 경사자계 에코 펄스 시퀀스(GE)에 비하여 측정 시간이 길기 때문에 주자장이 균일하지 못하다면, off-resonance 현상으로 영상의 blur가 심해진다. 본 연구에서는 빠른 시간 안에 주자장을 균일하게 할 수 있는 고차(Higher-order) shimming방법을 모색했다. 대상 및 방법: 3 Tesla 자기 공명 영상시스템에서 고해상도의 나선주사영상을 얻기에 적합할 정도의 균일한 주자장을 빠른 시간 안에 만들기 위해, 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구할 수 있는 펄스 시퀀스를 제안하였고, 불균일도 map으로부터 spherical harmonics 분석를 통해 shim 코일에 적절한 전류를 인가하여 주자장을 균일하게 만들었다. 결과: 3 Tesla 자기 공명 영상 시스템에서 주자장의 불균일도는 주자장의 크기에 비례하게 된다. 제안한 펄스 시퀀스로 얻은 영상을 이용하여 불균일도 Map을 만들 수 있었고, 이를 spherical harmonics 분석을 하여 2-3회의 고차 shimming으로 불균일한 자장을 균일하게 만들 수 있었다. 제안된 고차 shimming 방법은 전체 영상 영역 뿐만 아니라 선택한 영역에 대해서만 적용도 가능하기 때문에 국부 영역에 대한 고차 shimming이 가능하다. 고차 shimming이 적용되어 주자장이 균일하게 개선된 상태에서 고해상도의 나선주사영상을 얻을 수 있었다. 결론: 3 Tesla 고자장 자기 공명 영상 시스템에서 주자장의 불균일도를 개선하기 위한 펄스 시퀀스와 알고리즘을 통해 주자장의 불균일도를 빠른 시간 안에 개선할 수 있었다. 주자장의 불균일도를 효과적으로 개선함으로써, 고해상도의 나선주사 영상을 얻을 수 있었다.
자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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