The chirp signaling has been mainly used in radar systems due to its good correlation characteristics, and nowadays it is applied to real time locating system(RTLS). The RTLS with chirp signaling was chosen as a standard such as ISO/IEC 24730-5 and IEEE 802.15.4a. In this paper, the performance of a real time locating system with chirp signaling was evaluated and simulated with relative distance error rates. We considered three cases of S/I = -30[dB], -20[dB], and -10[dB] with Rician factor K=10 and K=20. The performance was enhanced with K factor improvement by 25%, 27% and 50% for respective three cases of S/I. As results, in case of S/I < -20[dB], the minimum signal power is required for performance improvement even though the line of sight component is helpful. And also, in case of S/I ${\geq}$ -20[dB], as the line of sight component is stronger the better performance is obtained.
In this paper, we propose a vision and depth information based real-time hand gesture interface method using finger joint estimation. For this, the areas of left and right hands are segmented after mapping of the visual image and depth information image, and labeling and boundary noise removal is performed. Then, the centroid point and rotation angle of each hand area are calculated. Afterwards, a circle is expanded at following pattern from a centroid point of the hand to detect joint points and end points of the finger by obtaining the midway points of the hand boundary crossing and the hand model is recognized. Experimental results that our method enabled fingertip distinction and recognized various hand gestures fast and accurately. As a result of the experiment on various hand poses with the hidden fingers using both hands, the accuracy showed over 90% and the performance indicated over 25 fps. The proposed method can be used as a without contacts input interface in HCI control, education, and game applications.
Location positioning systems are available in applications such as mobile, robotic tracking systems and Wireless location-based service (LBS) applications. The GPS system is the most well-known location tracking system, but it is not easy to use indoors. The method of radio frequency identification (RFID) location tracking was studied in terms of cost-effectiveness for indoor location tracking systems. Most RFID systems use active RFID tags using expendable batteries, but in this paper, an inexpensive indoor location tracking system using passive RFID tags has been developed. A pattern matching method and a system for tracing location by generating regression curves were studied to use precision tracking algorithms. The system was tested by verifying the level of error caused by noise. The three-dimensional curves are produced by the regression equation estimated the statistically meaningful coordinates by the differential equation. The proposed system could also be applied to mobile robot systems, AGVs and mobile phone LBSs.
Keum, Nam-Ho;Lee, Taek;Lee, Jung-Been;In, Hoh Peter
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.4
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pp.1049-1061
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2018
As mobile devices such as smartphones and tablet PCs become more popular, users are becoming accustomed to consuming a massive amount of multimedia content every day without time or space limitations. From the industry, the need for user satisfaction investigation has consequently emerged. Conventional methods to investigate user satisfaction usually employ user feedback surveys or interviews, which are considered manual, subjective, and inefficient. Therefore, the authors focus on a more objective method of investigating users' brainwaves to measure how much they enjoy their content. Particularly for multimedia content, it is natural that users will be immersed in the played content if they are satisfied with it. In this paper, the authors propose a method of using a portable and dry electroencephalogram (EEG) sensor device to overcome the limitations of the existing conventional methods and to further advance existing EEG-based studies. The proposed method uses a portable EEG sensor device that has a small, dry (i.e., not wet or adhesive), and simple sensor using a single channel, because the authors assume mobile device environments where users consider the features of portability and usability to be important. This paper presents how to measure attention, gauge and compute a score of user's content immersion level after addressing some technical details related to adopting the portable EEG sensor device. Lastly, via an experiment, the authors verified a meaningful correlation between the computed scores and the actual user satisfaction scores.
Since the 1990s, discussions regarding green libraries started in the U.S.A, in the name of 'library and the environment', 'Green librarians', 'constructing of environmental sources', 'noise and library', 'building libraries as an environmental alternative' and etc. Currently, green libraries certified by an evaluation system are more than 50. This study proposes a direction to build a green library. The study analyzes national and international green libraries certified by the evaluation system. The cases are analyzed based on the six evaluation factors in the LEED certification system; Sustainable Site, Water Efficiency, Energy and Atmosphere, Material and Resources, Indoor Environmental Quality, Innovation and Design Process. Since the evaluation system focuses mainly on the architectural aspects, there was a need of expanding the concept of eco-friendly in this research. The newly expanded eco-friendly concept includes services, content, and supplies of libraries.
Kim, YongJoo;Chung, SunOk;Lee, ChoongHan;Lee, DaeHyun;Lee, KyeongHwan
Agribusiness and Information Management
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v.6
no.1
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pp.30-36
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2014
This study was conducted to determine the major patent and analyze the patent trend of unmanned and automated agricultural production for the open field operation. As a result of conducting a search for patent applications related to these technologies, 1,080 valid patents were selected by evaluating the relevance of the patents and removing noise patents. As a result of the country-based analysis using the selected valid patents, it was found out that the largest number of patent applications were filed in the United States with 541 cases, followed by Japan with 326 cases, the European Union with 128 cases, and Korea with 85 cases. Upon classifying the valid patents into core technology, the path generation and tracking technology accounts for 33% with 353 cases; the implementing control with environmental condition technology accounts for 22% with 236 cases; the robot design technology accounts for 21% with 228 cases; the plant and environment sensing technology accounts for 19% with 206 cases; the yield and quality monitoring technology accounts for 5% with 58 cases. Finally, 10 core patents were selected by performing a patent index evaluation. The United States registered all of the 10 core patents. The results showed that Korea falls behind in the open field-related unmanned and automated agricultural production, compared to other developed agricultural countries.
Kim, Ho-Hyun;Choi, In-Seak;Nam, Yi-Hyun;Lee, Jeong-Hun;Yoo, Si-Eun;Park, Choong-Hee;Lee, Jung-Sub
Journal of Environmental Health Sciences
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v.45
no.2
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pp.164-172
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2019
Objectives: This study's purpose is finding children's activity spaces that demand environmental safety management. Methods: The method of this study is analysing children's life patterns based on a questionnaire survey. Results: This study analyzed children's life patterns through a questionnaire survey. In total, 2,447 questionnaires were provided to analyze children's life patterns. The results of the questionnaire indicated a highly simple form because many children generally stayed in their home (66%) or nursery facility (2%). In the case of other facilities, playground was ranked first and amusement park was ranked second. In addition, kids cafe (including play facilities installed in shopping centers, etc.), library, and internet cafe were among the responses. Conclusions: The priority for new high-maintenance children's activity spaces are academy (rank 1), kids cafe (rank 2), indoor playground (rank 3).
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.3
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pp.1-7
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2019
The trend of studying is changing, and it is not a place to study but also a new cultural environment. The study cafe, which is relatively free and comfortable compared to a stuffy library or reading room, is suitable for an unmanned system that can generate greater profits by reducing labor costs. However, the system that can manage this systematically is still insufficient and needs to be supplemented. In this paper, we developed an Android application that integrates the unattended study cafe and provides convenience to users through additional functions. The user and the manager are separated so that the user can use the desired study cafe in the corresponding region through reservation and inquiry of the seat. The manager manages seats and members and allows the outside of the cafeteria to check the current situation. In addition, community and noise measurements and member time visualization capabilities have been added to enhance application utilization.
Commercialized speech recognition systems that have an accuracy recognition rates are used a learning model from a type of speaker dependent isolated data. However, it has a problem that shows a decrease in the speech recognition performance according to the quantity of data in noise environments. In this paper, we proposed the vector quantization based speech recognition performance improvement using maximum log likelihood in Gaussian distribution. The proposed method is the best learning model configuration method for increasing the accuracy of speech recognition for similar speech using the vector quantization and Maximum Log Likelihood with speech characteristic extraction method. It is used a method of extracting a speech feature based on the hidden markov model. It can improve the accuracy of inaccurate speech model for speech models been produced at the existing system with the use of the proposed system may constitute a robust model for speech recognition. The proposed method shows the improved recognition accuracy in a speech recognition system.
In this paper, a lightweight network with fewer parameters compared to the existing object detection method is proposed. In the case of the currently used detection model, the network complexity has been greatly increased to improve accuracy. Therefore, the proposed network uses EfficientNet as a feature extraction network, and the subsequent layers are formed in a pyramid structure to utilize low-level detailed features and high-level semantic features. An attention process was applied between pyramid structures to suppress unnecessary noise for prediction. All computational processes of the network are replaced by depth-wise and point-wise convolutions to minimize the amount of computation. The proposed network was trained and evaluated using the PASCAL VOC dataset. The features fused through the experiment showed robust properties for various objects through a refinement process. Compared with the CNN-based detection model, detection accuracy is improved with a small amount of computation. It is considered necessary to adjust the anchor ratio according to the size of the object as a future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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