Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.7
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pp.17-24
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2009
Increasing use of information system has led to larger amount of developing expenses and demands on software. Until recent days, the model using regression analysis based on statistical algorithm has been used. However, Machine learning is more investigated now. This paper estimates the software cost using SVR(Support Vector Regression). a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of parameters applying immune algorithm. In this paper, software cost estimation is performed by SVR based on immune algorithm while changing populations, memory cells, and number of allele. Finally, this paper analyzes and compares the result with existing other machine learning methods.
In this paper, a novel frame rate up conversion (FRUC) algorithm using adaptive extended bilateral motion estimation (AEBME) is proposed. Conventionally, extended bilateral motion estimation (EBME) conducts dual motion estimation (ME) processes on the same region, therefore involves high complexity. However, in this proposed scheme, a novel block type matching procedure is suggested to accelerate the ME procedure. We calculate the edge information using sobel mask, and the calculated edge information is used in block type matching procedure. Based on the block type matching, decision will be made whether to use EBME. Motion vector smoothing (MVS) is adopted to detect outliers and correct outliers in the motion vector field. Finally, overlapped block motion compensation (OBMC) and motion compensated frame interpolation (MCFI) are adopted to interpolate the intermediate frame in which OBMC is employed adaptively based on frame motion activity. Experimental results show that this proposed algorithm has outstanding performance and fast computation comparing with EBME.
Seo, Won-Kyo;Jang, Seong-Gyun;Shin, Kwang-Sik;Chung, Wan-Young
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.375-378
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2007
This paper describes indoor location estimation intelligent robot. It is loaded indoor location estimation function using RSSI based indoor location estimation system and wireless sensor networks. Spartan III(Xilinx, U.S.A.) is used as a main control device in the mobile robot and the current direction data is collected in the indoor location estimation system. The data is transferred to the wireless sensor network node attached to the mobile robot through Zigbee/IEEE 802.15.4, a wireless communication. After receiving it, with the data of magnetic compass the node is aware of and senses the direction the robot head for and the robot moves to its destination. Indoor location estimation intelligent robot is can be moved efficiently and actively without obstacle on flat ground to the appointment position by user.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.10
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pp.1-7
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2010
A new frequency offset estimation algorithm for chirp spread spectrum based on matched filter is proposed. Generally, the differential phase between successive symbols is used for the conventional frequency offset estimation algorithm. However, if the conventional frequency offset estimation algorithm is used for CSS, phase ambiguity arises because of long symbol duration and guard time. The phase ambiguity causes performance degradation of matched filter since the received signal is corrupted by the integer frequency offset. In this paper, we propose a new frequency offset estimation algorithm which separates integer and fractional frequency offset estimation for removing the phase ambiguity. The proposed algorithm estimates the integer frequency offset by using differential phase between matched filtering results of sub-chirps and successive symbols. Then, the fractional frequency offset is estimated by using the differential phase between successive symbols Simulation results show that the proposed algorithm well removes the phase ambiguity, and have almost same estimation performance compared with conventional one when there is not the phase ambiguity.
One of the main research trends in image based modeling and rendering is how to implement plenoptic function. For this purpose, this paper proposes a novel approach based on a set of randomly placed panoramas. The proposed approach, first of all, adopts a simple computer vision technique to approximate omni-directional depth information of the surrounding scene, and then corrects/interpolates panorama images to generate an output image at a vantage viewpoint. Implementation results show that the proposed approach achieves smooth navigation at an interactive rate.
This paper implements H.263 codec using SIMD(single instruction multiple data) method in real time based on PC. This system uses INS algorithm previously proposed by the authors as motion estimation module. SIMD method is used in DCT, IDCT, quantization, motion estimation, and display module. The developed algorithms are implemented using TMN5. Using the above algorithm, H.263 Codec can communicate more than 15 frames/sec in CIF resolution on a Pentium-IV 1.7GHz computer.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.2
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pp.325-335
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2002
In this paper we introduce some adaptive M-estimators using selector statistics to estimate the center of symmetric and continuous underlying distributions. This selector statistics is based on the idea of Hogg(1983) and Hogg et. al. (1988) who used averages of some order statistics to discriminate underlying distributions. In this paper, we use the functions of sample quantiles as selector statistics and determine the suitable quantile points based on maximizing the distance index to discriminate distributions under consideration. In Monte Carlo study, this robust estimation method works pretty good in wide range of underlying distributions.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.12
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pp.22-31
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2015
Recently, 3rd Generation Partnership Project (3GPP) has developed device-to-device (D2D) communication to cope with the explosively increasing mobile data traffic. The D2D communication uses sidelink based on single carrier-frequency division multiple access (SC-FMDA) due to its low peak-to-average power ratio (PAPR). In addition, demodulation reference signal (DMRS) is designed to support multiple input multiple output (MIMO). In this paper, we propose the DFT-based channel estimation scheme for sidelink in D2D communication. The proposed scheme uses the 2-Dimensional Minimum Mean Square Error (2-D MMSE) interpolation scheme for the user moving at a high speed. We perform the system level simulation based on 20MHz bandwidth of 3GPP LTE-Advanced system. Simulation results show that the proposed channel estimation scheme can improve signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), throughput and spectral efficiency of conventional scheme.
The design of a measurement system to perform Harmonic State Estimation (HSE) is a very complex problem. In particular, the number of available harmonic instruments(Continuous Harmonic Analysis in Real Time : CHART) is always limited. Therefore, a systematic procedure is needed to design the optimal placement of measurement points. This paper presents a new HSE algorithm which is based on an optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs). This HSE has been applied to the New Zealand AC Power System for the validation of the new HSE algorithm. The study results have indicated an economical and effective method for optimal placement of measurement points using GAs in the HSE.
Kim, Won Hoi;Gil, Jong In;Choi, Changyeol;Kim, Manbae
Journal of Broadcast Engineering
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v.22
no.4
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pp.429-437
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2017
2D-to-3D conversion technology has been studied over past decades and integrated to commercial 3D displays and 3DTVs. Generally, depth cues extracted from a static image is used for generating a depth map followed by DIBR (Depth Image Based Rendering) for producing a stereoscopic image. Further, motion is also an important cue for depth estimation and is estimated by block-based motion estimation, optical flow and so forth. This papers proposes a new method for motion depth generation using Motion History Image (MHI) and evaluates the feasiblity of the MHI utilization. In the experiments, the proposed method was performed on eight video clips with a variety of motion classes. From a qualitative test on motion depth maps as well as the comparison of the processing time, we validated the feasibility of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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