Kim Hyunjun;Bae Chulho;Kim Sungbin;Lee Hoyong;Kim Moonhyun;Suh Myungwon
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.5
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pp.163-170
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2005
Urban transit is a complex system that is combined electrically and mechanically, it is necessary to construct maintenance system for securing safety accompanying high-speed driving and maintaining promptly. Expert system is a computer program which uses numerical or non-numerical domain-specific knowledge to solve problems. In this research, we intend to develop the expert system which diagnose failure causes quickly and display measures. For the development of expert system, standardization of failure code classification system and creation of BOM(Bill Of Materials) have been first performed. Through the analysis of failure history and maintenance manuals, knowledge base has been constructed. Also, for retrieving the procedure of failure diagnosis and repair linking with the knowledge base, we have built RBR(Rule Based Reasoning) engine by pattern matching technique and CBR(Case Based Reasoning) engine by similarity search method. This system has been developed based on web to maximize the accessibility.
This paper deals with Iris recognition as one of biometric techniques which is applied to identify a person using his/her behavior or congenital characteristics. The Iris of a human eye has a texture that is unique and time invariant for each individual. First, we obtain the feature vector from the 2D Iris pattern having a property of size invariant and using the fuzzy LDA which is further through four types of 2D Gabor wavelet. At the recognition process, we compute the similarity measure based on the correlation values. Here, since we use four different matching values obtained from four different directional Gabor wavelet and select the maximum value, it is possible to minimize the recognition error rate. To show the usefulness of the proposed algorithm, we applied it to a biometric database consisting of 300 Iris Patterns extracted from 50 subjects and finally got more higher than $90\%$ recognition rate.
This paper introduces the development of a transient monitoring system to detect the early stage of a transient, to identify the type of the transient scenario, and to inform an operator with the remaining time to turbine trip when there is no operator's relevant control. This study focused on the transients originating from a secondary system in nuclear power plants (NPPs), because the secondary system was recognized to be a more dominant factor to make unplanned turbine-generator trips which can ultimately result in reactor trips. In order to make the proposed methodology practical forward, all the transient scenarios registered in a simulator of a 1,000 MWe pressurized water reactor were archived in the transient pattern database. The transient patterns show plant behavior until turbine-generator trip when there is no operator's intervention. Meanwhile, the operating data periodically captured from a plant computer is compared with an individual transient pattern in the database and a highly matched section among the transient patterns enables isolation of the type of transient and prediction of the expected remaining time to trip. The transient pattern database consists of hundreds of variables, so it is difficult to speedily compare patterns and to draw a conclusion in a timely manner. The transient pattern database and the operating data are, therefore, converted into a smaller dimension using the principal component analysis (PCA). This paper describes the process of constructing the transient pattern database, dealing with principal components, and optimizing similarity measures.
Park, Bokuk;Park, Jinkwan;Kim, Taeyong;Cho, Hwan-Gue
Journal of KIISE
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v.43
no.4
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pp.404-410
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2016
Automated road map generation poses significant research challenges since GPS-based navigation systems prevail in most general vehicles. This paper proposes an automated detecting method for intersection points using GPS vehicle trajectory data without any background digital map information. The proposed method exploits the fact that the trajectories are generally split into several branches at an intersection point. One problem in previous work on this intersection detecting is that those approaches require stopping points and direction changes for every testing vehicle. However our approach does not require such complex auxiliary information for intersection detecting. Our method is based on partial trajectory matching among trajectories since a set of incoming trajectories split other trajectory cluster branches at the intersection point. We tested our method on a real GPS data set with 1266 vehicles in Gangnam District, Seoul. Our experiment showed that the proposed method works well at some bigger intersection points in Gangnam. Our system scored 75% sensitivity and 78% specificity according to the test data. We believe that more GPS trajectory data would make our system more reliable and applicable in a practice.
In searching for yeast to be utilized as biocontrol agents, a single yeast strain was isolated from Camellia sinensis based on its morphological, cultural, physiological, and biochemical properties, as well as by molecular techniques. This single strain was pink to red in color and designated as strain JY-1. The effects of temperature, pH, NaCl concentration, and ethanol concentration on the growth of the JY-l strain were examined for the JY-1. Growth occurred at temperatures ranging from 20 to $35^{\circ}C$, and between pH 3.0 and 12.0, with optimal growth at $25-30^{\circ}C$ and pH 5.0. The yeast also grew in the presence of 0-2% (w/v) NaCl and 0-4% (v/v) EtOH. The isolate was further classified based on biochemical characteristics using the VITEK system. The biochemical data obtained using this system were similar to those of Rhodotorula glutinis/Rhodotorula mucilaginosa (exhibiting a 93% matching level). Molecular phylogenetic analysis based on l8S rDNA sequences indicated that the yeast represented a basidiomycetous species, and its highest degree of sequence similarity was with Rhodosporidium azoricum, strain JCM11251 (99%).
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.716-721
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2003
This paper deals with the iris recognition as one of biometric techniques which are applied to identify a person using his/her behavior or congenital characteristics. The iris of a human eye has a texture that is unique and time invariant for each individual. First, we obtain the feature vector from the 2D iris pattern having a property of size invariant and divide it into 24 sectors which are further through three types of 2D Gabor filters. At the recognition process, we compute the similarity measure based on the correlation values. Here, since we use three different matching values obtained from three different directional Gabor filters and select the maximum value among them, it is possible to minimize the recognition error rate. To show the usefulness of the proposed algorithm, we applied it to a biometric database consisting of 50 iris patterns extracted from 10 subjects and finally get more higher than 90% recognition rate.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.1
no.1
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pp.79-85
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2015
According to the growing use of the personal GPS in the mobile device recently, the LBS (Local bases service), which processes and refines the GPS information, such as a position-tracking service, a public safety service, a local based information service, has increased steadily. Due to the refraction or reflection of GPS, however, it is impossible to use GPS around or in buildings. Therefore, it is necessary to correct the errors of GPS. We propose the method which corrects the errors of GPS and creates the refined trajectory using intersection region indexing. After analyzing the trajectory, receiving trajectories from many people and identifying the similarity between of trajectories, we will recommend the favorite route and useful information such as restaurant, convenience store, bus station and emergency call service.
The present work is aimed at providing additional new pure cultures of oxalate utilizing bacteria and its preliminary characterization for further work in the field of oxalate-metabolism and taxonomic studies. The taxonomy of 14 mesophilic, aerobic oxalotrophic bacteria isolated by an enrichment culture technique from soils rhizosphers, and the juice of the petiole/stem tissue of plants was investigated. Isolates were characterized with 95 morphological, biochemical and physiological tests. Cellular lipid components and carotenoids of isolates were also studied as an aid to taxonomic characterization. All isolates were Gram-negative, oxidase and catalase positive and no growth factors were required. In addition to oxalates, some of the strains grow on methanol and/or formate. The taxonomic similarities among isolates, reference strains or previously reported oxalotrophic bacteria were analysed by using the Simple Matching (S/ sub SM/) and Jaccard (S$\_$J/) Coefficients. Clustering was performed by using the unweighted pair group method with arithmetic averages (UPGMA) algorithm. The oxalotrophic strains formed five major and two single-member clusters at the 70-86% similarity level. Based on the numerical taxonomy, isolates were separated into three phenotypic groups. Pink-pigmented strains belonged to Methylobacterium extorquens, yellow-pigmented strains were most similar to Pseudomonas sp. YOx and Xanthobacter autorophicus, and heterogeneous non-pigmented strains were closely related to genera Azospirillum, Ancylobacter, Burkholderia and Pseudomonas. New strains belonged to the genera Pseudomonas, Azospirillum and Ancylobacter that differ taxonomically from other known oxalate oxidizers were obtained. Numerical analysis indicated that some strains of the yellow-pigmented and nonpigmented clusters might represent new species.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.5
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pp.892-898
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2012
Rough classification methods are used to improving the recognition speed in many character recognition problems. In this case, some irreversible result can occur by an error in rough classification. Methods for duplicating each model in several classes are used in order to reduce this risk. But the errors by rough classfication can not be completely ruled out by these methods. In this paper, an recognition method is proposed to increase speed that matches models selectively without any increase in error. This method constructs a model graph using similarity between models. Then a search process begins from a particular point in the model graph. In this process, matching of unnecessary models are reduced that are not similar to the input pattern. In this paper, the proposed method is applied to the recognition problem of handwriting numbers and upper/lower cases of English alphabets. In the experiments, the proposed method was compared with the basic method that matches all models with input pattern. As a result, the same recognition rate, which has shown as the basic method, was obtained by controlling the out-degree of the model graph and the number of maintaining candidates during the search process thereby being increased the recognition speed to 2.45 times.
Cow image processing technique would be useful not only for recognizing an individual but also for establishing the image database and analyzing the shape of cows. A cow (Holstein) has usually the unique speckle pattern. In this study, the individual recognition of cow was carried out using the speckle pattern and the content-based image retrieval technique. Sixty cow images of 16 heads were captured under outdoor illumination, which were complicated images due to shadow, obstacles and walking posture of cow. Sixteen images were selected as the reference image for each cow and 44 query images were used for evaluating the efficiency of individual recognition by matching to each reference image. Run-lengths and positions of runs across speckle area were calculated from 40 horizontal line profiles for ROI (region of interest) in a cow body image after 3 passes of 5$\times$5 median filtering. A similarity measure for recognizing cow individuals was calculated using Euclidean distance of normalized G-frame histogram (GH). normalized speckle run-length (BRL), normalized x and y positions (BRX, BRY) of speckle runs. This study evaluated the efficiency of individual recognition of cow using Recall(Success rate) and AVRR(Average rank of relevant images). Success rate of individual recognition was 100% when GH, BRL, BRX and BRY were used as image query indices. It was concluded that the histogram as global property and the information of speckle runs as local properties were good image features for individual recognition and the developed system of individual recognition was reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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