The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.4
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pp.682-691
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2017
In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
시판되는 굴, 담치, 백합 등 패류는 깨끗한 수역에서 생산되어야 한다는 것은 공중보건상 매우 중요하다. 따라서 이들 서식해역에 대한 위생상태를 평가하는 것은 패류위생관리에 있어 가장 기본적인 일이다. 본 조사는 미국 Alabama주 West Fowl River 지역에 있어 패류위생관리상 양식장의 등급분류와 관련한 굴(Crassostrea virginica) 및 그 서식수의 위생학적 성상을 알기 위하여 실시되었다. 이 연구는 미국 국제개발처(AID) 연수계획에 의하여 이루워 졌음을 밝혀 둔다. 조사지역에 있어서의 감염원은 가옥, 소업체, 가축, 물새, 야생동물 등에 의한 일반적인 발기물과 배설물로 되어 있고 특별한 하수나 공업배출물은 없었다. 이 조사는 이 지방에 있어 건조기인 10월에 실시되었으며 조사기간중의 총 강우양은 0.08mm, 평균 기온은 $21.3^{\circ}C$, 바람은 동풍이 우세하였다. 저질은 뻘로 되어 있고 저호시 평균수침은 약 1m이며 조사기관중 평균 수온은 $26.0^{\circ}C$였다. 염분은 조사지점에 따라 상이하였으며 바다로 향한 강의 흐름에 따라 증가하고 평균 염분은 $18.0\~28.7\%$의 범위에 있었다. 해수 및 굴 양자의 Coliform 함양은 Fecal coliform 보다 시종 높았으며 Coliform 및 Fecal coliform의 수는 바다로 향한 강의 흐름에 따라 점차 감소하였다. 이것은 해수의 오염은 주로 지표수의 유입에 의한다는 것을 말하고 있다. 굴의 Coliform 및 Fecal coliform MPN은 해수의 그것보다 $11\~12$배 높았다. 조사수역에 설정한 7개소 Sampling station 중 오직 Station 7만이 패류양식장 허가해역의 세균학적 수질기준에 합당하였으며 굴의 Fecal coliform MPN은 시판용 패류의 세균학적 기준을 초과하고 있었다. EC test 양성시험관에서 분리된 세균의 $97.6\%$가 E. coli group로 나타나 EC test는 Echerichie Coli 시험에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.3
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pp.638-646
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2005
In recent wireless communications, direct conversion transceiver or If sampling SDR-based receivers have being designed as an alternative to conventional transceiver topologies. In direct conversion receiver a.chitectu.e, the 1.equency/phase offset between the RF input signal and the local oscillator signal is a major impairment factor even though the conventional AFC/APC compensates the service deterioration due to the offset. To rover the limited tracking range of the conventional method and effectively aid compensation scheme in terms of I/Q channel imbalances, the frequency/phase offset compensation in RF-front end signal stage is proposed in this paper. In RF-front end, the varying phase offset besides the fixed large frequency/phase offset are corrected by using early-late phase compensator. A more simple frequency and phase tacking function in digital signal processing stage of direct conversion receiver is effectively available by an ingenious frequency/phase offset tracking method in RF front-end stage.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.13
no.6
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pp.490-500
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1988
In recent years the acquisition, processing and interpretation of three dimensional seisimic data, for the purpose of locating gas and reservoirs, have become practical. This paper exlores one way in which the volume data can be searched and visualized, which may aid the interpreter. The illusion of looking at a three dimensional volume can be obrained by fusing a stereoscopic pair of pictures. Each picture can be made by projecting each data point of the volume into a plane from a point where the eye is placed. The data valuse along any projection line can be summed to form the picture, or only a segment along the line can be selected. By selective projection, the volume can be searched and obscuring layers removed. The stereoscopic pictures show the physical models in there ture spatial positions. Projection of the envelope function of the seismic traces is shown to give improved depth perception compared with projection of the position amplitudes.
With the advent of high speed digital signal processing chips, new digital techniques have been introduced to the hearing instrument. This advanced hearing instrument circuitry has led to the need or and the development of new fitting approach. A number of different fitting approaches have been developed over the past few years, yet there has been little agreement on which approach is the "best" or most appropriate to use. However, when we develop not only new hearing aid, but also its fitting method, the intensive subject-based clinical tests are necessarily accompanied. In this paper, we present an objective method to evaluate and predict the performance of hearing aids without the help of such subject-based tests. In the hearing impairment simulation (HIS) algorithm, a sensorineural hearing impairment model is established from auditory test data of the impaired subject being simulated. Also, in the hearing impairment simulation system the abnormal loudness relationships created by recruitment was transposed to the normal dynamic span of hearing. The nonlinear behavior of the loudness recruitment is defined using hearing loss unctions generated from the measurements. The recruitment simulation is validated by an experiment with two impaired listeners, who compared processed speech in the normal ear with unprocessed speech in the impaired ear. To assess the performance, the HIS algorithm was implemented in real-time using a floating-point DSP.
Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.
Kim, Dong-Wook;Kim, Chang-Hwan;Jung, Ho-Kyun;Kang, Yong-Gu
Elastomers and Composites
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v.48
no.2
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pp.114-124
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2013
To study the effects of structural difference and fatty acid chain length of glyceride, new dispersion agents having various glyceride structures such as mono-, di-, and tri-, were prepared using glycerol extracted from palm oil and fatty acid having various chain length ranges from 12 to 18. These dispersion agents were mixed with the rubber compounds and compared with conventional metal salt dispersion agents. Glyceride dispersion agent provided remarkable improvement in silica dispersion, compared to metal salt fatty acidic one, even though the viscosity of mixtures was relatively high due to low lubricating effect, and this was approved by mechanical properties, wear properties, and Payne effect. Also, the longer in chain length of fatty acid and the smaller in numbers of fatty acid, the dispersity of silica was improved.
GNSS is a satellite-based radio navigation aid. For using it in civil air navigation area, any
GNSS service should meet the requirements of accuracy, integrity, continuity and availability in
each flight phase established by ICAO. In this study, a remote integrity monitoring system(RIMS)
for GNSS are proposed and explained to utilize it in the design of GNSS augmentation system
such as GBAS and GRAS. The RIMS consists of signal-in-space receiving subsystem and signal
processing subsystem. Each GPS receiver is connected to Host PC by the serial to ethernet
converting device which is able to convert serial port connection to LAN port connection in
order to exchange information via the internet. We can overcome the siting limitation of GPS
receiver and antenna, and reduce signal loses in the cable between GPS antenna and receiver.
This system is providing the development environment for GBAS CAT-I system.
Voice conversion can be applied to various voice processing applications. It can also play an important role in data augmentation for speech recognition. The conventional method uses the architecture of voice conversion with speech synthesis, with Mel filter bank as the main parameter. Mel filter bank is well-suited for quick computation of neural networks but cannot be converted into a high-quality waveform without the aid of a vocoder. Further, it is not effective in terms of obtaining data for speech recognition. In this paper, we focus on performing voice-to-voice conversion using only the raw spectrum. We propose a deep learning model based on the transformer network, which quickly learns the voice conversion properties using an attention mechanism between source and target spectral components. The experiments were performed on TIDIGITS data, a series of numbers spoken by an English speaker. The conversion voices were evaluated for naturalness and similarity using mean opinion score (MOS) obtained from 30 participants. Our final results yielded 3.52±0.22 for naturalness and 3.89±0.19 for similarity.
Recently, some of people are keep in research and development of the further more efficient and convenient auction systems using intelligent software agents in electronic commerce. The purpose of this thesis is that a simple auction system has web bulletin boards, is aided by intelligent agent, and generates pertinent auction duration time and starting price for auction goods of auctioneer into a auction system, then the auctioneer gets the highest margin. The seller who want to sell goods, is using internet sends mail that has information for goods to agent of internet auction system. The agent undertake filtering process for already learned information about similar goods. And it calculate duration time and start price from stored bidding history database. In this thesis we propose a mailing agent system pushing information in internet auction that enables to aid decision for auctioneer about the starting time and price which delivers the highest margin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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