• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.1-6
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• 2019

Foreground/background segmentation in video sequences is often one of the first tasks in machine vision applications, making it a critical part of the system. In this paper, we present an improved sample-based technique that provides robust background image as well as segmentation mask. The conventional multiple interval sampling (MIS) algorithm have suffer from the unbalance of computation time per frame and the rapid change of confidence factor of background pixel. To balance the computation amount, a random-based pixel update scheme is proposed and a spatial and temporal smoothing technique is adopted to increase reliability of the confidence factor. The proposed method allows the sampling queue to have more dispersed data in time and space, and provides more continuous and reliable confidence factor. Experimental results revealed that our method works well to estimate stable background image and the foreground mask.

• 대한전자공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.22-26
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• 1981

실제로 제한된 대역이나 협대역의 random신호를 interpolate할 경우 sampling이론에 근거하여 유한한 항들을 취하는 truncated expansion은 매우 유용하다. 본 논문은 해양 시스템의 동적 분석에 있어 효과적이고도 통계학적으로 대확한algorithm을 얻는데 목적을 두고 있다. Truncated sampling expansion의 통계학적 정확도가 조사되어지고 간단한 해양 시스템의 예를 들어, 실제 wave data를 가지고, 정확도를 많이 향상시키면서도 계산면에서 거의 복잡성을 주지 않는 새로운 algorithm을 보여 준다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제5권2호
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• pp.115-126
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• 1997

Importance sampling methods have been developed with the aim of reducing the computational costs inherent in Monte Carlo methods. This study proposes a new algorithm called the adaptive kernel method which combines and modifies some of the concepts from adaptive sampling and the simple kernel method to evaluate the structural reliability of time variant problems. The essence of the resulting algorithm is to select an appropriate starting point from which the importance sampling density can be generated efficiently. Numerical results show that the method is unbiased and substantially increases the efficiency over other methods.

• 센서학회지
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• 제1권2호
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• pp.155-163
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• 1992

위상배열 안테나 레이다에서는 기계적 관성에 관계없이 레이다 빔의 신속한 조향이 가능하기 때문에 측정을 원하는 목표와 그 목표에 대한 측정시간, 측정표본속도를 선택적으로 취할 수 있게 된다. 이 논문에서는 주어진 측정 파라미터에 대해 이러한 위상배열 레이다 시스템을 위한 3차원 가변 포본화 빈도 추적 필터를 설계했다. 이 추적 필터는 추적목표의 탐지확률을 적정한 값 이상으로 유지하기 위해서 목표의 각도 예측오차를 안테나 빔 폭의 일정한 비율이내로 줄일 수 있어야 한다. 여기서 설계한 추적 필터는 이러한 요구를 만족하는 범위에서 표본화 빈도를 낮출 수 있도록 목표까지의 거리와 기동에 따라 표본화 빈도를 선택하게 된다. 이 추적 필터설계의 타당성은 여러가지 기동목표에 대한 수치실험을 통해 확인했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.895-900
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• 2023

그래프에서 전체 노드중 일부 노드를 선택하고 선택된 노드에서 발생하는 신호로부터 원 신호를 복원하는 저 복잡도를 갖는 샘플링 기술에 대해 연구한다. 이를 위해, 매 단계에서 한 개의 노드를 선택하는 탐욕 알고리즘을 기반으로, 기존의 방식인 최소 비용값을 갖는 노드를 찾기 위해 전체노드를 탐색 및 계산하는 방식을 취하지 않고 임계값을 설정하여 임계값 이하의 값을 갖는 노드를 선택하도록 하여 탐색 및 비용함수 계산비용을 줄이는 방식을 제안한다. 복원성능 저하를 막기 위해 정확한 임계값 설정이 요구되며, 이를 위해 임계값을 구하기 위한 매 단계에서 샘플링 집합 크기와의 관계식을 정립한다. 다양한 그래프상에서 복원성능 및 복잡도 (실행시간) 평가를 수행하여, 기존 방식 대비 복원성능을 유지하면서 평균 1.3배 이상 빠른 실행시간이 보임을 확인했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.321-323
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• 2006

The IEEE 802.15.4 uses a CSMA/CA algorithm on access of media. The CSMA/CA algorithm does Random Backoff before the data is transmitted to avoid collisions. The random backoff is a kind of unavoidable delays and introduces the side effect of energy consumptions. To cope with those problems we propose a new media access algorithm, the Priority Based Ordered Media Access (PBOMA) algorithm, which uses different IFSs. The PBOMA algorithm uses Sampling Rate and Beacon Interval to get a different access probability(or IFS). The access probability is higher, the IFS is shorter. Note that The transfer of urgent data uses tone signal to transmit it immediately. The proposed algorithm is expected to reduce the energy consumptions and the delay.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권1호
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• pp.44-53
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• 2008

An interacting multiple model (IMM) estimation algorithm based on the mixing of the predicted state estimates is proposed in this paper for a right continuous jump-linear system model different from the left-continuous system model used to develop the existing IMM algorithm. The difference lies in the modeling of the mode switching time. Performance of the proposed algorithm is compared numerically with that of the existing IMM algorithm for noisy system identification. Based on the numerical analysis, the proposed algorithm is applied to target tracking with a large sampling period for performance comparison with the existing IMM.

• 한국항공운항학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-8
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• 2019

Optimal path planning refers to find the safe route to the destination at a low cost, is a major problem with regard to autonomous navigation. Sampling Based Planning(SBP) approaches, such as Rapidly-exploring Random Tree Star($RRT^*$), are the most influential algorithm in path planning due to their relatively small calculations and scalability to high-dimensional problems. $RRT^*$-Smart introduced path optimization and biased sampling techniques into $RRT^*$ to increase convergent rate. This paper presents an improvement plan that has changed the biased sampling method to increase the initial convergent rate of the $RRT^*$-Smart, which is specified as m$RRT^*$-Smart. With comparison among $RRT^*$, $RRT^*$-Smart and m$RRT^*$-Smart in 2 & 3-D environments, m$RRT^*$-Smart showed similar or increased initial convergent rate than $RRT^*$ and $RRT^*$-Smart.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_2호
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• pp.333-341
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• 2024

The current public survey performance review extracts samples according to the set screening ratio, and examines the extracted samples to determine the suitability or inadequacy of the survey performance. The examiner directly judges the survey performance submitted by the performer, and extracts it in consideration of various field conditions and topography for each subject. However, it is necessary to secure fairness in the examination as it is extracted with different extraction methods for each subject and the judgment of the examiner. Accordingly, in order to automate sampling for public survey performance review, the detailed sampling criteria of the reviewer were investigated to prepare a volume calculation table, and the automation of sampling using Python was studied. In addition, by reviewing items that can and cannot be automated, the application of the automated decision tree algorithm of sampling was reviewed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.465-469
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• 2017

본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법을 제안한다. 기존 휴먼 바디 추적 방법은 크게 센서 기반 방법과 비전 기반 방법으로 구분된다. 센서 기반 방법은 위치 정보의 누적 오차로 인해 추적 성능이 떨어지는 단점이 있다. 비전 기반 방법은 누적 오차가 없지만 스마트폰 적용을 위한 연산량 감소가 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 적용을 위한 휴먼 바디 추적 방법으로 개선된 HOG 알고리즘을 이용한다. 개선된 HOG 알고리즘은 다운샘플링과 프레임 샘플링을 통해 구현된다. 다운샘플링에는 가우시안 피라미드가 적용되고, 프레임 샘플링에는 uniform sampling이 적용된다. 제안한 알고리즘을 2개 기기, 4개 해상도, 4개 프레임에서 측정하였고, 실시간으로 적용이 가능한 다운샘플링과 프레임 샘플링 파라미터 중에서 가장 검출률이 좋은 값을 도출하였다.