Kim, Chun-Duck;Sim, Dong-Youn;Chung, Ho-Moon;Lee, Jun-Ku;Cha, Kyung-Hwan
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.16
no.5
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pp.43-49
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1997
Generally, echo cancelers of a TV conference system or a audio conference system are to carry out a real time processing in the case of the closed room having long reverberation time because the system requires much time to modify filter coefficients to environmental changes. Therefore this paper proposes a new subband adaptive filtering method using polyphase filter banks of MPEG(Moving Picture Experts Group) audio system to solve the problems. This method divides signal spectra of input and output into several frequency bands, and each band is adaptively filtered by using ES-NLMS (Exponential Step-Normalized Least Mean Square) algorithm. The optimal number of subband is determined by computational simulations. According to the results of simulation, ERLE of the subband model is 2dB smaller than general full band, calculation rate's of the subband model is decreased about 88%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.6
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pp.41-50
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2003
For copyright protection of digital contents, we employ watermarking techniques to embed watermark signals into digital host data. In this paper we propose an adaptive watermarking algorithm for three-dimensional (3-D) mesh models. Watermark signals are inserted into vertex coordinates adaptively according to changes of their position values. While we embed strong watermarks in the areas of large variations, watermarks are weakly inserted in other areas. After we generate triangle strips by traversing the 3-D model and convert the Cartesian coordinates to the spherical coordinate system, we calculate variations of vertex positions along the traversed strips. Then, we insert watermark signals into the vertex coordinates adaptively according to the calculated variations. We demonstrate that imperceptibility of the inserted watermark is significantly improved and show the bit error rate (BER) for robustness.
Proceedings of the Korean Society of Plant Biotechnology Conference
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2002.04b
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pp.41-47
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2002
Adverse environmental conditions such as drought, high salt and cold/freezing are major factors that reduces crop productivity worldwide. According to a survey, 50-80% of the maximum potential yield is lost by these 'environmental or abiotic stresses', which is approximately ten times higher than the loss by biotic stresses. Thus, improving stress-tolerance of crop plants is an important way to improve agricultural productivity. In order to develop such stress-tolerant crop plants, we set out to identify key stress signaling components that can be used to develop commercially viable crop varieties with enhanced stress tolerance. Our primary focus so far has been on the identification of transcription factors that regulate stress responsive gene expression, especially those involved in ABA-mediated stress response. Be sessile, plants have the unique capability to adapt themselves to the abiotic stresses. This adaptive capability is largely dependent on the plant hormone abscisic acid (ABA), whose level increases under various stress conditions, triggering adaptive response. Central to the response is ABA-regulated gene expression, which ultimately leads to physiological changes at the whole plant level. Thus, once identified, it would be possible to enhance stress tolerance of crop plants by manipulating the expression of the factors that mediate ABA-dependent stress response. Here, we present our work on the isolation and functional characterization of the transcription factors.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.3
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pp.453-459
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2008
The neural network is currently being used throughout numerous control system fields. However, it is not easy to obtain an input-output pattern when the neural network is used for the system of a single feedback controller and it is difficult to obtain satisfactory performance with when the load changes rapidly or disturbance is applied. To resolve these problems, this paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for control and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The real plant object for controlling of this mode implements a simple neural network controller replacing the activation function and provides the error back propagation path to calculate the error at the output node. As the controller is designed using a simple structure neural network, the input-output pattern problem is solved naturally and real-time learning becomes possible through the general error back propagation algorithm. The new algorithm applied neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and shows a robust performance for rapid load change and disturbance, in which the permissible error surpasses the range border. The effect of the proposed control algorithm was verified in a test that controlled the speed of a motor equipped with a high speed computing capable DSP on which the proposed algorithm was loaded.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.661-663
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2016
Corruption occurs in the process of processing image signal and the corruption changes the pixel value within the image to damage the original information. AWGN(additive white Gaussian noise) is a representative example. For filters to remove AWGN, there are filters such as MF(mean filter), WF(wiener filter), and AWMF(adaptive weighted mean filter). However images processed through standard previous filters lock preservation characteristics in edge areas. Therefore, threshold value is applied for processing on the standard deviation of the local mask in this study and if the standard deviation is smaller than the threshold value, it is not filtered and if the value is bigger than the threshold value, the study suggested an algorithm that processes using weighted value utilizing standard deviation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.1
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pp.28-35
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2014
Surveillance cameras in national border and coastline area often occur the video distortion because of rapidly changing weather and light environments. It is positively necessary to enhance the distorted video quality for keeping surveillance. In this paper, we propose an adaptive video enhancement algorithm in the various environment changes. To solve an unstable performance problem of the existing method, the proposed method is based on Retinex algorithm and uses enhanced curves which is adapted in foggy and low-light conditions. In addition, we mixture the weighted HSV color model to keep color constancy and reduce noise to obtain clear images. As a results, the proposed algorithm improves the performance of well-balanced contrast enhancement and effective color restoration without any quality loss compared with the existing algorithm. We expect that this method will be used in surveillance camera systems and offer help of national defence with reliability.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.4
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pp.511-518
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2007
This paper presents an efficient face recognition method by using both centroid shift and mutual information estimation of images. The centroid shift is to move an image to center coordinate calculated by first moment, which is applied to improve the recognition performance by excluding the needless backgrounds in face image. The mutual information which is a measurements of correlations, is applied to efficiently measure the similarity between images. Adaptive partition mutual information(AP-MI) estimation is especially applied to find an accurate dependence information by equally partitioning the samples of input image for calculating the probability density function(PDF). The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 48 face images(12 persons * 4 scenes) of 64*64 pixels. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate) than a conventional method without centroid shift. The proposed method has also robust performance to changes of facial expression, position, and angle, etc. respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12C
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pp.1055-1061
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2008
H.264 is the prominent video coding standard in various applications such as real-time streaming and digital multimedia broadcasting, since it provides enhanced compression performance, error resilience tools, and network adaptation. Compression efficiency of H.264 has been improved, however, it requires more computing and memory access than traditional methods. In this paper we proposed adaptive intra fast algorithm for real-time video surveillance system reducing the encoding complexity of H264/A VC. For this aim, temporal interrelationship between macroblock in the previous and the current frame is used to decide the encoding mode of macroblock fast. As a result, though video quality was deteriorated a little, less than 0.04dB, and bit rate was somewhat increased in suggested method, however, proposed method improved encoding time significantly and, in particular, encoding time of an image with little changes of neighboring background such as surveillance video was more shortened than traditional methods.
We assessed the effect of Se-methylselenocysteine (MSC) treatment, at a dose of 0.75 mg/rat/day for 1 or 2 weeks, on the activities of antioxidant systems in Sprague-Dawley rat tissues. Significant changes in glutathione and antioxidant enzyme activities, with different patterns among tissues, were evidenced. Glutathione content and its reduction state in the liver, lung, and kidney were elevated upon MSC treatment, whereas they were significantly lowered in the spleen. Among the tissues exhibiting glutathione increase, there were different enzymatic responses: $\gamma$-glutamylcysteine ligase activity, the rate-limiting enzyme in the glutathione synthesis pathway, was increased in the liver, whereas the activities of the enzymes associated with glutathione recycling, namely, glutathione peroxidase, glutathione reductase, and glucose 6-phosphate dehydrogenase, were significantly increased in the lung and the kidney. The superoxide dismutase activity was decreased in all tissues upon MSC treatment, whereas catalase activity was increased in all tissues but the liver. Lipid peroxidation level was transiently increased at 1 week in the lung and the kidney, whereas it was persistently increased in the spleen. The increase was not evident in the liver. The results indicate that the MSC treatment results in an increase in the antioxidant capacity of the liver, lung, and kidney principally via an increase in glutathione content and reduction, which appeared to be a result of increased synthesis or recycling of glutathione via tissue-dependent adaptive response to oxidative stress triggered by MSC. The spleen appeared to be very sensitive to oxidative stress, and therefore, the adaptive response could not provide protection against oxidative damage.
In the wireless sensor networks using a multi-hop, quality variation of links occurs irregularly due to the hardware restriction and environmental factor. If an appropriate route, which is affected by the quality variation, is not selected. Traditionally, a beacon is periodically broadcasted and the link quality is estimated. However, the periodically beacon based scheme cannot efficiently estimate the quality of the link changing irregularly. In this paper, a scheme to estimate the link quality adaptively according to network state is proposed. When the link quality changes, the scheme adapts to a change agilely and packet losses are reduced. When there is no change of the link quality, the link quality is estimated in the long period and the energy consumption is reduced. Through performance evaluations, we prove that our adaptive link estimation scheme improves the energy efficiency and packet reception ratio than the periodic estimation scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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