Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.1
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pp.21-31
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2002
This study applied each Neural Networks theory and Fuzzy Set theory to improve accuracy in remotely sensed images. Remotely sensed data have been used to map land cover. The accuracy is dependent on a range of factors related to the data set and methods used. Thus, the accuracy of maps derived from conventional supervised image classification techniques is a function of factors related to the training, allocation, and testing stages of the classification. Conventional image classification techniques assume that all the pixels within the image are pure. That is, that they represent an area of homogeneous cover of a single land-cover class. But, this assumption is often untenable with pixels of mixed land-cover composition abundant in an image. Mixed pixels are a major problem in land-cover mapping applications. For each pixel, the strengths of class membership derived in the classification may be related to its land-cover composition. Fuzzy classification techniques are the concept of a pixel having a degree of membership to all classes is fundamental to fuzzy-sets-based techniques. A major problem with the fuzzy-sets and probabilistic methods is that they are slow and computational demanding. For analyzing large data sets and rapid processing, alterative techniques are required. One particularly attractive approach is the use of artificial neural networks. These are non-parametric techniques which have been shown to generally be capable of classifying data as or more accurately than conventional classifiers. An artificial neural networks, once trained, may classify data extremely rapidly as the classification process may be reduced to the solution of a large number of extremely simple calculations which may be performed in parallel.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.4
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pp.420-425
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1999
The maximum demand controller is an electrical equipment installed at the consumer side of power system
for monitoring the electrical energy consumed during every integrating period and preventing the target
maximum demand (MD) being exceeded by disconnecting sheddable loads. By avoiding the peak loads and
spreading the energy requirement the controller contributes to maximizing the utility factor of the generator
systems. It results in not only saving the energy but also reducing the budget for constructing the natural base
facilities by keeping thc number of generating plants ~ninimumT. he conventional MD controllers often bring
about the large number of control actions during the every inteyating period and/or undesirable loaddisconnecting
operations during the beginning stage of the integrating period. These make the users aviod the
MD controllers. In this paper. fuzzy control technique is used to get around the disadvantages of the
conventional MD control system. The proposed MD controller consists of the predictor module and the fuzzy
MD control module. The proposed forecasting method uses the SOFM neural network model, differently from
time series analysis, and thus it has inherent advantages of neural network such as parallel processing,
generalization and robustness. The MD fuzzy controller determines the sensitivity of control action based on
the time closed to the end of the integrating period and the urgency of the load interrupting action along the
predicted demand reaching the target. The experimental results show that the proposed method has more
accurate forecastinglcontrol performance than the previous methods.
Exercises using a Balance Board (BB) are effective in developing balance, strengthening core muscles, and improving physical fitness and concentration. In particular, the Smart Balance Board (SBB), which integrates with various digital content, provides appropriate feedback compared to traditional balance boards, maximizing the effectiveness of the exercise. However, most systems only offer visual and auditory feedback, failing to evaluate the impact on user engagement, interest, and the accuracy of exercise postures. This study proposes an Immersive Smart Balance Board (I-SBB) that utilizes multiple sensors to enable training with various feedback mechanisms and precise postures. The proposed system, based on Arduino, consists of a gyro sensor for measuring the board's posture, a communication module for wired/wireless communication, an infrared sensor to guide the user's foot placement, and a vibration motor for tactile feedback. The board's posture measurements are smoothly corrected using a Kalman Filter, and the multi-sensor data is processed in real-time using FreeRTOS. The proposed I-SBB is shown to be effective in enhancing user concentration and engagement, as well as generating interest, by integrating with diverse content.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.2
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pp.138-148
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2001
Digital Video (DV) coding standards for digital video cassette recorder are based mainly on DCT and variable length coding. DV has low hardware complexity but high compressed bit rate of about 26 Mb/s. Thus, it is necessary to encode video with low complex video coding at the studios and then transcode compressed video into MPEG-2 for video-on-demand system. Because these coding methods exploit DCT, transcoding in the DCT domain can reduce computational complexity by excluding duplicated procedures. In transcoding DV into MPEC-2 intra coding, multiplying matrix by transformed data is used for 4:1:1-to-4:2:2 chroma format conversion and the conversion from 2-4-8 to 8-8 DCT mode, and therefore enables parallel processing. Variance of sub block for MPEG-2 rate control is computed completely in the DCT domain. These are verified through experiments. We estimate motion hierarchically using DCT coefficients for transcoding into MPEG-2 inter coding. First, we estimate motion of a macro block (MB) only with 4 DC values of 4 sub blocks and then estimate motion with 16-point MB using IDCT of 2$\times$2 low frequencies in each sub block, and finish estimation at a sub pixel as the fifth step. ME with overlapped search range shows better PSNR performance than ME without overlapping.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.20
no.3
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pp.213-220
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2000
The method of photoelasticity allows one to obtain principal stress differences and principal stress directions in a photoelastic model. In the classical approach, the photoelastic parameters are measured manually point by point. The previous methods require much time and skill in the identification and measurement of photoelastic data. Fringe phase shifting method has been recently developed and widely used to measure and analyze fringe data in photo-mechanics. This paper presents the test results of photoelastic fringe phase shifting technique for the stress analysis of a circular disk under compression and an edge-cracked plate subjected to tensile load. The technique used here requires four phase stepped photoelastic images obtained from a circular polariscope by rotating the analyzer at $0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$ and $135^{\circ}$. Experimental results are compared with those or FEM. Good agreement between the results can be observed. However, some error may be included if the technique is used to general direction which is not parallel to isoclinic fringe.
Park, Esther;Lee, Hyoung-Gyu;Kim, Min-Jeong;Rim, Hae-Chang
Korean Journal of Cognitive Science
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v.22
no.1
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pp.57-78
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2011
Paraphrasing is the act of writing a text using other words without altering the meaning. Paraphrases can be used in many fields of natural language processing. In particular, paraphrases can be incorporated in machine translation in order to improve the coverage and the quality of translation. Recently, the approaches on paraphrase extraction utilize bilingual parallel corpora, which consist of aligned sentence pairs. In these approaches, paraphrases are identified, from the word alignment result, by pivot phrases which are the phrases in one language to which two or more phrases are connected in the other language. However, the word alignment is itself a very difficult task, so there can be many alignment errors. Moreover, the alignment errors can lead to the problem of selecting incorrect pivot phrases. In this study, we propose a method in paraphrase extraction that discriminates good pivot phrases from bad pivot phrases. Each pivot phrase is weighted according to its reliability, which is scored by considering the lexical and part-of-speech information. The experimental result shows that the proposed method achieves higher precision and recall of the paraphrase extraction than the baseline. Also, we show that the extracted paraphrases can increase the coverage of the Korean-English machine translation.
The mechanical seals, which are installed in rotating machines like pump and compressor, are generally used as sealing devices in the many fields of industries. The failure of mechanical seals such as leakage, crack, breakage, fast and severe wear, excessive torque, and squeaking results in big problems. To identify abnormal phenomena on mechanical seals and to propose the proper monitoring parameter for the failure of mechanical seals, sliding wear experiments were conducted. Acoustic emission, torque, and temperature were measured during experiments. Optical microstructure was observed for the wear processing after every 10 minute sliding at rotation speed of 1750 rpm and scanning electron microscopy was also observed. Except for the initial part of every experiment, the variation of acoustic emission was well coincided with torque variation during the experiments. This study concludes that acoustic emission and torque are proper monitoring parameters for the failure of mechanical seals. The intensity of acoustic emission signals is measured in root mean square voltage. Temperature of sealing face will be used as a parallel parameter for increasing the reliability of monitoring system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.6
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pp.1361-1373
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2016
Recently the need for user authentication with increasing, there are a variety of mechanisms, such as password, graphic authentication, token, biometrics and multiple authentication. in particular, the data of the 2-dimensional(2D) factors such as password, graphic authentication, biometrics is used because of the convenience. The stored information is problematic in that additional data recording needs to be performed whenever authentication data is updated. Furthermore, this storage method is problematic in that the time it takes to perform authentication increases because the time it takes to compare storage data with authentication data increases in proportion to an increase in the amount of the storage data. Accordingly, authentication through the rapid comparison of storage data with authentication data is a very important factor in data recording and authentication technology using memory. Using the three-dimensional(3D) optical memory by variously changing the recoding elements during recoding of data constitutes the way that multiple recoding different data storage. This enables high-density recoding in this way, and by applying the possible parallel processing at the time of recording and restoring method, provided that it is possible to quickly record and restore the data. In addition, each time to solve problems that require additional data recorded by a combination of the stored data record in the old data using a combination of the authentication. The proposed mechanism is proposed an authentication method using scheme after the recoding data in 3D optical memory to apply the conditions corresponding to the recoding condition when restoring the recorded data and through the experiment it was confirmed possible application as an authentication mechanism.
Abstract Perspective views provide a powerful depth cue and thus aid the interpretation of complicated images. The main drawback of current perspective volume rendering is the long execution time. In this paper, we present an efficient perspective volume rendering algorithm based on coherency between rays. Two sets of templates are built for the rays cast from horizontal and vertical scanlines in the intermediate image which is parallel to one of volume faces. Each sample along a ray is calculated by interpolating neighboring voxels with the pre-computed weights in the templates. We also solve the problem of uneven sampling rate due to perspective ray divergence by building more templates for the regions far away from a viewpoint. Since our algorithm operates in object-order, it can avoid redundant access to each voxel and exploit spatial data coherency by using run-length encoded volume. Experimental results show that the use of templates and the object-order processing with run-length encoded volume provide speedups, compared to the other approaches. Additionally, the image quality of our algorithm improves by solving uneven sampling rate due to perspective ray di vergence.
One of the basic tasks for robots to interact with humans is to quickly and accurately grasp human behavior. Therefore, it is necessary to increase the accuracy of human pose recognition when the robot is estimating the human pose and to recognize it as quickly as possible. However, when the human pose is estimated using deep learning, which is a representative method of artificial intelligence technology, recognition accuracy and speed are not satisfied at the same time. Therefore, it is common to select one of a top-down method that has high inference accuracy or a bottom-up method that has high processing speed. In this paper, we propose two methods that complement the disadvantages while including both the advantages of the two methods mentioned above. The first is to perform parallel inference on the server using multi GPU, and the second is to mix bottom-up and One-class Classification. As a result of the experiment, both of the methods presented in this paper showed improvement in speed. If these two methods are applied to the entertainment robot, it is expected that a highly reliable interaction with the audience can be performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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