The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.4
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pp.286-289
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2019
In this paper, we proposed a method to control input powers and receiver loads for maximum efficiency in multiple-input multiple-output(MIMO) wireless power transfer(WPT) systems. The input voltage ratio between transmitters and receiver loads for maximum transfer efficiency is derived in terms of figure of merits. The theoretically derived input voltages for the transmitters and optimum loads for the receivers were found to be similar to those obtained by a genetic algorithm. We demonstrate the effectiveness of the theory using a few design examples. Using the results obtained from this study, effective and simplified designs of MIMO WPT systems will be possible.
In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.
There is a limitation of using a small number of input buttons for writing Hangul words on hand-held devices. As a quick and convenient way of implementing Hangul vowels by small number of buttons, we propose a vowel input system in which vowels are fabricated from eight vowels. Our input system supports a fast input speed by making all the diphthong from one or two strokes. It also adopts a multiple input method for diphthong that users can make a diphthong in a user-friendly way of vowel writing formation or pronunciation similarity. Furthermore, we added an error correction functionality for the similar vowels that are caused by vowel harmony rules. When the proposed method is compared to the previous ones, our method outperformed in the input speed and error correction.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.2
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pp.51-64
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2004
This paper proposes an algerian of generating a tuner-template from multiple fingerprint impressions using a data fusion technique for fingerprint enrollment. The super-template is considered as a single fingerprint template which contains most likely true minutiae based on multiple fingerprint images. The proposed algorithm creates the super template by utilizing a recursive Bayesian estimation method (RBEM), which assumes a sequential fingerprint input model and estimates the credibility of the minutiae in previous input templates froma current input template. Consequently. the RBEM assigns a higher credibility to commonly detectable minutiae from several input templates and a lower credibility to rarely found minutiae from other input templates. Likewise, the RBEM is able to estimate a credibility of the minutia type (ridge ending or bifurcation). Preliminary experiments demonstrate that, as the number of fingerfrint images increases, the performance of recognition can be improved while maintaining the processing time and the size of memory storage for tile super-template almost constant.
This paper presents a simple sensor fusion algorithm using neural network for navigation of mobile robots with obstacle avoidance and trap recovery. The multiple sensors input sensor data to the input layer of neural network activating the input nodes. The multiple sensors used include optical encoders, ultrasonic sensors, infrared sensors, a magnetic compass sensor, and GPS sensors. The proposed sensor fusion algorithm is combined with the VFH(Vector Field Histogram) algorithm for obstacle avoidance and AGPM(Adaptive Goal Perturbation Method) which sets adaptive virtual goals to escape trap situations. The experiment results show that the proposed low-level fusion algorithm is effective for real-time navigation of mobile robot.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1994.04a
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pp.25-32
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1994
The pre-processor for finite to element structural analysis considering the user-friendly device is developed by using GUI. This can be used on WINDOWS' environment which is realized the multi-tasking and the concurrency by object-oriented paradigm. Data input can be done easily through menu, dialog box, automatic stepwise input and concurrent representation with the structural geometry on multiple windows. It in designed to control integratedly the pre-processing, execution and the post-processing of the finite element structural analysis program on multiple windows, and input data can be seen with result outputs at the same time. In addition, the object-oriented programming environment makes convenient revision and addition of the program components for expanding the scope of analysis and making better user environment.
Post-earthquake damages investigation in past and recent earthquakes has illustrated that the ground motion spatial variation plays an important role in the structural response of long span bridges. For the structural control of seismic-induced vibrations of cable-stayed bridges, it is extremely important to include the effects of the ground motion spatial variation in the analysis for design of an effective control system. The feasibility and efficiency of different vibration control strategies for the cable-stayed bridge under multiple support excitations have been examined to enhance a structure's ability to withstand earthquake excitations. Comparison of the response due to non-uniform input ground motion with that due to uniform input demonstrates the importance of accounting for spatial variability of excitations. The performance of the optimized designed control systems for uniform input excitations gets worse dramatically over almost all of the evaluation criteria under multiple-support excitations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.1
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pp.188-197
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2012
DEA 모델중 널리 사용되는 교차평가모델(cross efficiency model)은 가중치에 제한을 두지 않고 어떤 특정분야에 탁월한 성과를 내는 DMU(Decision Making Unit)보다는 보다 전반적인 분야에서 두각을 나타내는 DMU를 선발함으로써 많은 연구자들이 DEA문헌에서 적용하여 왔다. 본 연구에서는 이러한 교차평가모델이 실제에 있어서는 암묵적으로 고정 가중치를 사용한다는 것과 동일한 결과를 나타낸다는 것을 분석적으로 밝혔다(one input, multi output case). 또한 multi-input, multi-output case의 경우에도 overall performer의 cluster에 근접한 대다수 DMU의 경우에는 고정 가중치를 사용한 경우와 거의 차이가 없음을 보였다. 교차평가 모델에 적용된 변수의 가중치를 보다 명확히 함으로써 연구자들이 모델의 평가결과를 이해하는데 도움이 될 수 있을 것이다. 또한 교차 평가의 가중치 도식을 더 명확히 보여주기 위해 biplot을 제안한다.
This paper presents the realization of a multiple-input maximum circuit, which is operated in a current-mode. The proposed circuit operates with bi-directional input current signal and employs 5n+4 transistors for n inputs. The realization method is suitable for fabrication using CMOS technology. The proposed circuit is useful building block for the real-time systems. The performances of the proposed bi-directional maximum circuit were studied using the PSPICE analog simulation program. The simulation results verified the circuit performances are agreed with the expected values.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.6
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pp.764-776
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1999
In this paper, a tracking algorithm for a maneuvering single target in the presence of multiple data from multiple sensors is investigated. Allowing individual sensors to function by themselves, the estimates from individual sensors on the same target are fused for the purpose of improving the state estimate. The filtering method adopted in the local sensors is the variable dimensional filter with input estimatio technique, which consists of a constant velocity model and a constant acceleration model. A posteriori probability for the maneuvering hypothesis is newly derived. It is shown that the relation function of the a posteriori probability is a function of only the covariance of the fused estimates. Simulation results are provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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