Motion Estimation(ME) has been developed to reduce temporal redundancy in digital video signals and increase data compression ratio. ME is an Important part of video encoding systems, since it can significantly affect the output quality of encoded sequences. However, ME requires high computational complexity, it is difficult to apply to real time video transmission. for this reason, motion estimation algorithms with low computational complexity are viable solutions. In this paper, we present an efficient method with low computational complexity based on spatial and temporal correlations of motion vectors. The proposed method uses temporally and spatially correlated motion information, the motion vector of the block with the same coordinate in the reference frame and the motion vectors of neighboring blocks around the current block in the current frame, to decide the search pattern and the location of search starting point adaptively. Experiments show that the image quality improvement of the proposed method over MVFAST (Motion Vector Field Adaptive Search Technique) and PMVFAST (Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique) is 0.01~0.3(dB) better and the speedup improvement is about 1.12~l.33 times faster which resulted from lower computational complexity.
This paper presents a method in which the user produces a real-time facial animation by navigating in the space of facial expressions created from a great number of captured facial expressions. The core of the method is define the distance between each facial expressions and how to distribute into suitable intuitive space using it and user interface to generate realtime facial expression animation in this space. We created the search space from about 2,400 raptured facial expression frames. And, when the user free travels through the space, facial expressions located on the path are displayed in sequence. To visually distribute about 2,400 captured racial expressions in the space, we need to calculate distance between each frames. And we use Floyd's algorithm to get all-pairs shortest path between each frames, then get the manifold distance using it. The distribution of frames in intuitive space apply a multi-dimensional scaling using manifold distance of facial expression frames, and distributed in 2D space. We distributed into intuitive space with keep distance between facial expression frames in the original form. So, The method presented at this paper has large advantage that free navigate and not limited into intuitive space to generate facial expression animation because of always existing the facial expression frames to navigate by user. Also, It is very efficient that confirm and regenerate nth realtime generation using user interface easy to use for facial expression animation user want.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.6
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pp.3813-3820
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2014
Recently, with the increase in electrical consumption and the unbalanced power demand and supply, the power reserve rate is becoming smaller and the reliability of the power supply is deteriorating. Under this circumstance, a Battery Energy Storage System (BESS) is considered to be an essential countermeasure for demand side management. On the other hand, an economic evaluation is a critical issue for the introduction of a power system because the cost of BESS is quite high. Therefore, this paper presents economic evaluation method for utility use by considering the best mix method and successive approximation method, and an economic evaluation method for customer use by considering the peak shaving function based on the real time price. From a case study on a model power system and educational customer, it was confirmed that the proposed method is a practical tool for the economic analysis of BESS.
As Programmable Logic Controllers(PLCs) are frequently used to implement real-time safety critical software, testing of PLC software is getting more important. We propose a structural testing technique on Function Block Diagram(FBD) which is one of the PLC programming languages. In order to test FBD networks, we define templates for function blocks including timer function blocks and propose an algorithm based on the templates to transform a unit FBD into a flowgraph. We generate test cases by applying existing testing techniques to the generated flowgraph. While the existing FBD testing technique do not consider infernal structure of FBD to generate test cases and can be applied only to FBD from which the specific intermediate model can be generated, this approach has advantages of systematic test case generation considering infernal structure of FBD and applicability to any FBD without regard to its intermediate format. Especially, the proposed method enables FBD networks including timer function blocks to be tested thoroughly. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we use trip logic of bistable processor of digital nuclear power plant protection systems which is being developed in Korea.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.18-25
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2020
With the development of water internet technology, data communication between objects is expanding. Research related to data communication technology between vehicles that incorporates related technologies into vehicles has been actively conducted. For data communication between mobile terminals, data stability, reliability, and real-time performance must be guaranteed. The 5 GHz Wi-Fi band, which is advantageous in bandwidth, communications speed, and wireless saturation of the wireless network, was selected as the data communications network between vehicles. This study analyzes how to design and implement a 5 GHz Wi-Fi network in a vehicle network. Considering the characteristics of the mobile communication terminal device, a continuous variable communications structure is proposed to enable high-speed data switching. We simplify the access point access procedure to reduce the latency between wireless terminals. By limiting the Transmission Control Protocol Internet Protocol (TCP/IP)-based Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP) server function and implementing it in a broadcast transmission protocol method, communication delay between terminal devices is improved. Compared to the general commercial Wi-Fi communication method, the connection operation and response speed have been improved by five seconds or more. Utilizing this method can be applied to various types of event data communication between vehicles. It can also be extended to wireless data-based intelligent road networks and systems for autonomous driving.
A shopbot is a software agent whose goal is to maximize buyer´s satisfaction through automatically gathering the price and quality information of goods as well as the services from on-line sellers. In the response to shopbots´ activities, sellers on the Internet need the agents called pricebots that can help them maximize their own profits. In this paper we adopts Q-learning, one of the model-free reinforcement learning methods as a price-setting algorithm of pricebots. A Q-learned agent increases profitability and eliminates the cyclic price wars when compared with the agents using the myoptimal (myopically optimal) pricing strategy Q-teaming needs to select a sequence of state-action fairs for the convergence of Q-teaming. When the uniform random method in selecting state-action pairs is used, the number of accesses to the Q-tables to obtain the optimal Q-values is quite large. Therefore, it is not appropriate for universal on-line learning in a real world environment. This phenomenon occurs because the uniform random selection reflects the uncertainty of exploitation for the optimal policy. In this paper, we propose a Mixed Nonstationary Policy (MNP), which consists of both the auxiliary Markov process and the original Markov process. MNP tries to keep balance of exploration and exploitation in reinforcement learning. Our experiment results show that the Q-learning agent using MNP converges to the optimal Q-values about 2.6 time faster than the uniform random selection on the average.
This study developed a software platform using machine learning of artificial intelligence to optimize the distillation column system. The distillation column is representative and core process in the petrochemical industry. Process stabilization is difficult due to various operating conditions and continuous process characteristics, and differences in process efficiency occur depending on operator skill. The process control based on the theoretical simulation was used to overcome this problem, but it has a limitation which it can't apply to complex processes and real-time systems. This study aims to develop an empirical simulation model based on machine learning and to suggest an optimal process operation method. The development of empirical simulations involves collecting big data from the actual process, feature extraction through data mining, and representative algorithm for the chemical process. Finally, the platform for the distillation column was developed with verification through a developed model and field tests. Through the developed platform, it is possible to predict the operating parameters and provided optimal operating conditions to achieve efficient process control. This study is the basic study applying the artificial intelligence machine learning technique for the chemical process. After application on a wide variety of processes and it can be utilized to the cornerstone of the smart factory of the industry 4.0.
Modeling hand poses and tracking its movement are one of the challenging problems in computer vision. There are two typical approaches for the reconstruction of hand poses in 3D, depending on the number of cameras from which images are captured. One is to capture images from multiple cameras or a stereo camera. The other is to capture images from a single camera. The former approach is relatively limited, because of the environmental constraints for setting up multiple cameras. In this paper we propose a method of reconstructing 3D hand poses from a 2D input image sequence captured from a single camera by means of Belief Propagation in a graphical model and recognizing a finger clicking motion using a hidden Markov model. We define a graphical model with hidden nodes representing joints of a hand, and observable nodes with the features extracted from a 2D input image sequence. To track hand poses in 3D, we use a Belief Propagation algorithm, which provides a robust and unified framework for inference in a graphical model. From the estimated 3D hand pose we extract the information for each finger's motion, which is then fed into a hidden Markov model. To recognize natural finger actions, we consider the movements of all the fingers to recognize a single finger's action. We applied the proposed method to a virtual keypad system and the result showed a high recognition rate of 94.66% with 300 test data.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.4
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pp.187-194
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2016
When performing experiments in indoor and outdoor environment, we need a system that monitors a volunteer to prevent dangerous situations and efficiently manages the data in real time. We developed a guidance device for visually impaired person that guides the user to walk safely to the destination in the previous study. We set a POI (Point of Interest) of a specific location indoors and outdoors and tracks the user's position and navigate the walking path using artificial markers and ZigBee modules as landmark. In addition, we develop path finding algorithm to be used for navigation in the guidance device. In the test bed, the volunteers are exposed to dangerous situations and can be an accident due to malfunction of the device since they are visually impaired person or normal person wearing a eye patch. Therefore the device requires a system that remotely monitors the volunteer wearing guidance device and manages indoor or outdoor a lot of map data. In this paper, we introduce a managing system that monitors the volunteers remotely and handles map data efficiently. We implement a management system which can monitor the volunteer in order to prevent a hazardous situation and effectively manage large amounts of data. In addition, we verified the effectiveness of the proposed system through various experiments.
The purpose of this research is to develop stereotactic localization and radiation measurement system for the efficient and precise radiosurgery. The algorithm to obtain a 3-D stereotactic coordinates of the target has been developed using a Fisher CT or angio localization. The procedure of stereotactic localization was programmed with PC computer, and consists of three steps: (1) transferring patient images into PC; (2) marking the position of target and reference points of the localizer from the patient image; (3) computing the stereotactic 3-D coordinates of target associated with position information of localizer. Coordinate transformation was quickly done on a real time base. The difference of coordinates computed from between Angio and CT localization method was within 2 mm, which could be generally accepted for the reliability of the localization system developed. We measured dose distribution in small fields of NEC 6 MVX linear accelerator using various detector; ion chamber, film, diode. Specific quantities measured include output factor, percent depth dose (PDD), tissue maximum ratio (TMR), off-axis ratio (OAR). There was small variation of measured data according to the different kinds of detectors used. The overall trends of measured beam data were similar enough to rely on our measurement. The measurement was performed with the use of hand-made spherical water phantom and film for standard arc set-up. We obtained the dose distribution as we expected. In conclusion, PC-based 3-D stereotactic localization system was developed to determine the stereotactic coordinate of the target. A convenient technique for the small field measurement was demonstrated. Those methods will be much helpful for the stereotactic radiosurgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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