KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.2
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pp.145-150
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2013
A film colored overlay has been used as an assistive device for dyslexics, Recently, several virtual colored overlays which can be used in computer were developed. But mobile virtual overlay has not been developed yet. In this paper, I implemented a mobile overlay application which is based android operating system and displays a colored overlay of screen all the time while user can freely interact with rest of apps in normal manner by using root window and service. A method is presented to determine the source color of a virtual overlays by estimating alpha value of alpha blending algorithm through measurement of the chromaticity and transmissivity of film overlays and I implemented all colors which are presented by using Intuitive Overlays. Test results of the developed virtual overlay show that all colors of the overlays are almost identical to the colors of Intuitive Overlay by using the chroma meter CS-200A.
Over the past decade, the topic of work breakdown structure (WBS) has gained an increasing amount of attention from information technology professionals as an effective tool for managing the complexity of a large-scale information system development project. It is a method for planning and controlling a large-scale information system development. A WBS provides the basis for project organization, cost estimation, task scheduling, and contract management. Based on the authors' practical experience, this paper discusses how to establish a specific WBS and some considerations for developing a well-defined WBS. The model of WBS suggested in this study will provide useful insight and guidelines for establishing the spec-ific WBS for a large-scale information systems development.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1469-1476
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2022
Recently, many researches have been conducted to estimate blood pressure using ECG(Electrocardiogram) and PPG(Photoplentysmography) signals. In this paper, we designed and implemented a mobile system to monitor blood pressure in real time by using 1-D convolutional neural networks. The proposed model consists of deep 11 layers which can learn to extract various features of ECG and PPG signals. The simulation results show that the more the number of convolutional kernels the learned neural network has, the more detailed characteristics of ECG and PPG signals resulted in better performance with reduced mean square error compared to linear regression model. With receiving measurement signals from wearable ECG and PPG sensor devices attached to the body, the developed system receives measurement data transmitted through Bluetooth communication from the devices, estimates systolic and diastolic blood pressure values using a learned model and displays its graph in real time.
The aim of current work is to evaluate thermo-electrical characteristics of graphene nanoplatelets Reinforced Composite (GNPRC) coupled with magneto-electro-elastic (MEE) face sheet. In this regard, a cylindrical smart nanocomposite made of GNPRC with an external MEE layer is considered. The bonding between the layers are assumed to be perfect. Because of the layer nature of the structure, the material characteristics of the whole structure is regarded as graded. Both mechanical and thermal boundary conditions are applied to this structure. The main objective of this work is to determine critical temperature and critical voltage as a function of thermal condition, support type, GNP weight fraction, and MEE thickness. The governing equation of the multilayer nanocomposites cylindrical shell is derived. The generalized differential quadrature method (GDQM) is employed to numerically solve the differential equations. This method is integrated with Deep Learning Network (DNN) with ADADELTA optimizer to determine the critical conditions of the current sandwich structure. This the first time that effects of several conditions including surrounding temperature, MEE layer thickness, and pattern of the layers of the GNPRC is investigated on two main parameters critical temperature and critical voltage of the nanostructure. Furthermore, Maxwell equation is derived for modeling of the MEE. The outcome reveals that MEE layer, temperature change, GNP weight function, and GNP distribution patterns GNP weight function have significant influence on the critical temperature and voltage of cylindrical shell made from GNP nanocomposites core with MEE face sheet on outer of the shell.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.6
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pp.315-320
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2017
Estimating the correct pose of augmented objects on the real camera view efficiently is one of the most important questions in image tracking area. In computer vision, Homography is used for camera pose estimation in augmented reality system with markerless. To estimating Homography, several algorithm like SURF features which extracted from images are used. Based on extracted features, Homography is estimated. For this purpose, RANSAC algorithm is well used to estimate homography and DCS-RANSAC algorithm is researched which apply constraints dynamically based on Constraint Satisfaction Problem to improve performance. In DCS-RANSAC, however, the dataset is based on pattern of feature distribution of images manually, so this algorithm cannot classify the input image, pattern of feature distribution is not recognized in DCS-RANSAC algorithm, which lead to reduce it's performance. To improve this problem, we suggest the KCS-RANSAC algorithm using K-means clustering in CS-RANSAC to cluster the images automatically based on pattern of feature distribution and apply constraints to each image groups. The suggested algorithm cluster the images automatically and apply the constraints to each clustered image groups. The experiment result shows that our KCS-RANSAC algorithm outperformed the DCS-RANSAC algorithm in terms of speed, accuracy, and inlier rate.
Voice activity detection (VAD) is generally conducted by extracting features from the acoustic signal and a decision rule. The performance of such VAD algorithms driven by the input acoustic signal highly depends on the acoustic noise. When video signals are available as well, the performance of VAD can be enhanced by using the visual information which is not affected by the acoustic noise. Previous visual VAD algorithms usually use single visual feature to detect the lip activity, such as active appearance models, optical flow or intensity variation. Based on the analysis of the weakness of each feature, we propose to combine intensity change measure and the optical flow in the mouth region, which can compensate for each other's weakness. In order to minimize the computational complexity, we develop simple measures that avoid statistical estimation or modeling. Specifically, the optical flow is the averaged motion vector of some grid regions and the intensity variation is detected by simple thresholding. To extract the mouth region, we propose a simple algorithm which first detects two eyes and uses the profile of intensity to detect the center of mouth. Experiments show that the proposed combination of two simple measures show higher detection rates for the given false positive rate than the methods that use a single feature.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.2
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pp.74-79
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2011
HDR(high dynamic range) imaging techniques supports wider dynamic range than normal images captured from general still camera. These usually need several shots to obtain LDR(low dynamic range) images, causing ghosting artifacts. Accordingly, this paper suggests a method to generate new LDR images from a single Bayer image using Exposure LUT(look-up table) by considering channel dependency. We prior construct exposure LUT for each RGB channel, showing the relationship between input and average output luminance values. In the process, by applying the average luminance of input image and current exposure to LUT, new exposures which are determined by user choice are first estimated. Next, LDR images which are corresponded to new exposures are generated based on each LUT. Saturated areas are improved by considering channel dependency in the last procedure. In the experimental comparison, high PSNR values are obtained between estimated and captured images. Also, we have similar appearance on displayed images.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.5
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pp.470-476
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2014
A point of interest is a specific point location such as a cafe, a gallery, a shop, or a park. It consists of a name, a category, a location, and so on. Its information is necessary for location-based application, above all category is basic information. However, category information should be automatically gathered because it costs high to gather it manually. In this paper, we propose a novel method to estimate category of POIs automatically using an inner word and local context. An inner word is a word that contains POI's name. Their name sometimes expose category information. Thus, their name is used as inner word information in estimating category of POIs. Local context information means words around a POI's name in a document that mentioned the name. The context include information to estimate category. The evaluation of the proposed method is performed on two data sets. According to the experimental results, proposed model using combination inner word and local context show higher accuracy than that of model using each.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.2
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pp.221-229
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2020
As the cosmetics beauty industry grows into a key next-generation industry, the establishment of an industrialization center is needed, but failure to verify the adequacy and feasibility of the investment could lead to financial burdens. In this study, the project costs and facilities of an industrial center are reviewed to analyze its economic feasibility based on the cost estimates, revenue estimates, estimated profit or loss calculations, and estimated operating cash flows. The profit estimation criteria were analyzed by applying 90 per cent of expected orders for research projects (24 billion won) and 12 per cent of rental rates for testing equipment (4.5 billion won for construction), and the benefit/cost ratio is higher than 1.02 per cent and the net present value is higher than '0' won, and the internal rate of return is also more than 5.06 per cent for all three analytical methods. Therefore, in order for the construction of a cosmetics beauty industrialization center to be economically feasible, it is necessary to maintain research project orders of more than 90 percent and return on equipment rent of more than 12 percent, and a strategic approach is needed to diversify business profits.
In WATM networks, in order to perform dynamic slot allocation required slots of mobile terminals are estimated based on DP (Dynamic Parameter) reflecting characteristics of traffic. In VBR (Variable Bit Rate) traffic, slot allocation is done at MT considering both time-dependent characteristics and QoS (Quality of Service) requirements. In this paper, DPs-buffer state information and buffer state change-are transmitted through in-band signaling. BS (Base Station) performs dynamic slot allocation considering traffic characteristics of each MT (Mobile Terminal), in other words, buffer state information informs the potentiality of 'buffer full state'to BS if MT buffer is over the specific threshold value and buffer state change notifies change in buffer state of incoming cells to MT. If buffer state information is equal to 'low (more than threshold)' and 'abrupt increase' it generates 'buffer full' state cell transmission delay or cell loss might occur. At this time BS should assign additional slots to MT, and then MT consumes cells in its buffer. In simulation, the proposed scheme shows better performance in cell delay and loss than EPSA (Estimation-Prorated Slot Assignment) in-band scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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