Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.5
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pp.626-631
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2005
This paper presents the target object search algorithm under dynamic programming (DP) in the Tree-type maze. We organized an experimental environment with the concatenation Y-shape diverged way, small mobile robot, and a target object. By the principle of optimality, the backbone of DP, an agent recognizes that a given whole problem can be solved if the values of the best solution of certain ancillary problem can be determined according to the principle of optimality. In experiment, we used two different control algorithms: a left-handed method and DP. Finally we verified the efficiency of DP in the practical application using a real robot.
The present work proposes a self-controlled multi-stage optimization method for damage identification of structures utilizing standard particle swarm optimization (PSO) algorithm. Damage identification problem is formulated as an inverse optimization problem where damage severity in each element of the structure is considered as optimization variables. An efficient objective function is formed using the first few frequencies and mode shapes of the structure. This objective function is minimized by a self-controlled multi-stage strategy to identify and quantify the damage extent of the structural members. In the first stage, standard PSO is utilized to get an initial solution to the problem. Subsequently, the algorithm identifies the most damage-prone elements of the structure using an adaptable threshold value of damage severity. These identified elements are included in the search space of the standard PSO at the next stage. Thus, the algorithm reduces the dimension of the search space and subsequently increases the accuracy of damage prediction with a considerable reduction in computational cost. The efficiency of the proposed method is investigated and compared with available results through three numerical examples considering both with and without noise. The obtained results demonstrate the accuracy of the present method can accurately estimate the location and severity of multi-damage cases in the structural systems with less computational cost.
There are many trees in a roadside, parks or facilities for landscape. Although we are easily seeing a tree in around, it would be difficult to classify it and to get some information about it, such as its name, species and surroundings of the tree. To find them, you have to find the illustrated books for plants or search for them on internet. The important components of a tree are leaf, flower, bark, and so on. Generally we can classify the tree by its leaves. A leaf has the inherited features of the shape, vein, and so on. The shape is important role to decide what the tree is. And texture included in vein is also efficient feature to classify them. This paper evaluates the performance of a leaf classification system using both shape and texture features. We use Fourier descriptors for shape features, and both gray-level co-occurrence matrices and wavelets for texture features, and used combinations of such features for evaluation of images from the Flavia dataset. We compared the recognition rates and the precision-recall performances of these features. Various experiments showed that a combination of shape and texture gave better results for performance. The best came from the case of a combination of features of shape and texture with a flipped contour for a Fourier descriptor.
According to the rapid increase of multimedia data quantity recently, various means of video data search has been desired. In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.695-698
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2015
In this paper proposes bat tracking in baseball broadcasting using CAMshift and Kalman filter. The bat is changing fast during the swing, the shape also continues to rotate. For this reason, to apply the CAMshift to self adjust the size of the search window in order to use the color information to the invariant of the bat. Because it uses the color information if there are objects of similar color to the background because of the interruption on the track narrows the search range in range of motion detection by using the MHI(Motion History Image). By applying a Kalman filter, limit changing on the size of the search window, and it can be obtained higher track accuracy. But, this proposed method was limited color change by light.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.6
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pp.101-107
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2017
In this paper, We propose the aesthetic exploration of horseback riding is considered to be the process of pursuing physical, mental, emotional, and social beauty. Despite the search effect of aesthetics in various aspects, the study of equestrian aesthetics in the field of physical education in Korea is very insufficient. Equestrian aesthetics is being studied in the field of special physical education and is being studied in the fields of rehabilitation and therapeutic horseback riding. Horse riding is a type of exercise. However, studies that track and observe various changes are inadequate. The purpose of this study is to explore the theory of equestrian aesthetics and to explore the possibility of approaching aesthetic theory from the top of horseback riding and to extend the area of equestrian game aesthetically. Until now, horse riding has been thought to be an aristocratic sport. Today, however, everyone can participate. Horseback riding is a sport for raising livelihoods, and it is a special sport that animals and humans enjoy in harmony. Equestrianism is a method of aesthetics from below, a philosophical method of aesthetics from the top, and a scientific method of empirical or positivistic direction. This study examines equestrian aesthetics from aesthetic point of view through the whole process of horse riding. The purpose of this study is to explore the aesthetics of horse riding through an aesthetic approach from the top, and to study the nature of aesthetics, a philosophical debate on beauty, Art can be divided into two categories: empiricism and positivism. For the sake of simplicity, the former is called the philosophical method, the latter is called the scientific method, and the latter is called the aesthetic from the bottom. Generally, in art, artistic, artistic works, perfumers, if you are grasped in the triangular shape, equestrian aesthetics can be described as triplets such as horse riding, passengers, and spectators. It was not easy to give satisfactory results in suggesting a new theory or a clear discussion due to lack of precedent research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2086-2097
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2021
The current cultural assets are being restored depending on the opinions of experts (craftsmen). We intend to introduce digitalized artificial intelligence techniques, excluding the personal opinions of experts on reconstruction of such cultural properties. The first step toward restoring digitized cultural properties is separation. The restoration of cultural properties should be reorganized based on recorded documents, period historical backgrounds and regional characteristics. The cultural properties in the form of photographs or images should be collected by separating the background. In addition, when restoring cultural properties most of them depend a lot on the tendency of the restoring person workers. As a result, it often occurs when there is a problem in the accuracy and reliability of restoration of cultural properties. In this study, we propose a search method for learning stored digital cultural assets using AI technology. Pagoda was selected for restoration of Cultural Properties. Pagoda data collection was collected through the Internet and various historical records. The pagoda data was classified by period and region, and grouped into similar buildings. The collected data was learned by applying the well-known CNN algorithm for artificial intelligence learning. The pagoda search used Yolo Marker to mark the tower shape. The tower was used a total of about 100-10,000 pagoda data. In conclusion, it was confirmed that the probability of searching for a tower differs according to the number of pagoda pictures and the number of learning iterations. Finally, it was confirmed that the number of 500 towers and the epochs in training of 8000 times were good. If the test result exceeds 8,000 times, it becomes overfitting. All so, I found a phenomenon that the recognition rate drops when the enemy repeatedly learns more than 8,000 times. As a result of this study, it is believed that it will be helpful in data gathering to increase the accuracy of tower restoration.
Water distribution systems (WDSs) are a representative infrastructure injecting chlorine to disinfect the pathogenic microorganisms and supplying water from sources to consumers. Also, WDSs prescribe to maintain the usual standard (0.1-4.0 mg/L) of residual chlorine. However, the user's usage pattern, water age, network shape, and type affect the hydraulic features (i.e. nodal pressure, pipe velocity) and water quality features (i.e., the residual chlorine concentration). Therefore, this study developed an optimization approach for optimizing WDSs considering water quality-hydraulic factors using Multi-objective Harmony Search (MOHS). The design cost and the system resilience were applied as the design objective functions, and the nodal pressure and the concentration of residual chlorine are used as constraints. The derived optimal designs through this approach were analyzed according to network characteristics such as the network shapes and type. These optimal designs can meet the safety of economic and water quality aspects to increase user acceptance.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.11a
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pp.248-251
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2006
This paper provides the basic theory and numerical results of shell design optimization considering the appearance of close natural frequencies in optimization process. In this study the fundamental natural frequency to be maximized is considered as the objective function and the initial volume of structures is used as the constraint function. In addition, the constraints related to natural frequency is also adopted to avoid the natural frequency closeness phenomenon during the optimization iteration. The Coon's patch is used to represent the shape and thickness distribution of shells. A degenerated shell finite element is adopted to calculate the fundamental natural frequency of the shells. The SQP available in the optimizer DoT is used to search optimum solution. From numerical results, the introduction of the frequency constraint into shell design optimization can deeply affect on the final optimum shape of shells although it is likely to be used to avoid the frequency closeness phenomenon.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.5
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pp.698-704
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2010
The machine vision system has been widely applied at automatic inspection field of the industries. Especially, the machine vision system shows good performance at difficult inspection field by contact method. In this paper, the automatic system of a slant method to inspect screw/bolt shape using machine vision is developed. The inspection system uses pattern matching method that search similar degree of the lucidity, the average lucidity, length and angle of inspection set up area using a circular scan and a line scan method. Also the feeding method for inspection product is the slant method, and feed rate is controlled by the ramp angle adjustment. This inspection system is composed of a feeding device, a transfer device, vision systems, a lighting device and computer, and is composed the sorting discharge system of the inferior product. The performance test carried out the feeding speed, the shape correct degree and the sorting discharge speed according to the type of screw/bolt. This sorting inspection system showed a satisfied test results in whole inspection items. Presently, this sorting inspection system is being used in the manufacturing process of screw/bolt usefully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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