This paper proposes an efficient method for design and implementation of the artificial intelligence (AI) of 'omok' game on the GPU. The proposed AI is designed on a cooperative structure using min-max game tree and genetic algorithm. Since the evaluation function needs intensive computation but is independently performed on a lot of candidates in the solution space, it is computed on the GPU in a massive parallel way. The implementation on NVIDIA CUDA and the experimental results show that it outperforms significantly over the CPU, in which parallel game tree and genetic algorithm on the GPU runs more than 400 times and 300 times faster than on the CPU. In the proposed cooperative AI, selective search using genetic algorithm is performed subsequently after the full search using game tree to search the solution space more efficiently as well as to avoid the thread overflow. Experimental results show that the proposed algorithm enhances the AI significantly and makes it run within the time limit given by the game's rule.
The present study aims to develop a real-time surface image velocimeter (SIV) using an Android smartphone. It can measure river surface velocity by using its built-in sensors and processors. At first the SIV system figures out the location of the site using the GPS of the phone. It also measures the angles (pitch and roll) of the device by using its orientation sensors to determine the coordinate transform from the real world coordinates to image coordinates. The only parameter to be entered is the height of the phone from the water surface. After setting, the camera of the phone takes a series of images. With the help of OpenCV, and open source computer vision library, we split the frames of the video and analyzed the image frames to get the water surface velocity field. The image processing algorithm, similar to the traditional STIV (Spatio-Temporal Image Velocimeter), was based on a correlation analysis of spatio-temporal images. The SIV system can measure instantaneous velocity field (1 second averaged velocity field) once every 11 seconds. Averaging this instantaneous velocity measurement for sufficient amount of time, we can get an average velocity field. A series of tests performed in an experimental flume showed that the measurement system developed was greatly effective and convenient. The measured results by the system showed a maximum error of 13.9 % and average error less than 10 %, when we compared with the measurements by a traditional propeller velocimeter.
The issue about the safety management of gas related work has been studied toward a direction to utilize IoT system recently. For this purpose, the matters of user's demand has been deduced through the literature survey, field survey, and professional consultation, by studying the characteristics of worker, work, and work site. In summary, these are the demands for mobile App, 1)a clear arrangement of contents, 2)a design with high readability, 3)a design with low death, 4) securing of user's accessibility, 5)an effective information transmission plan in the work section where it is impossible to operate the mobile device, 6)an activation of alarm function at the section of high working error, 7)a fast two-way transmission and receipt of safety inspection matter needed at work, 8)a selection of images and contents that can guide the situation to the worker in case of accident, 9)an alarm function for the degree of danger in an area of worker's location. Based on these, a basic design of safety application for gas related work has been proposed, that can secure the user accessibility.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.2
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pp.38-46
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2011
3D motion analysis system which is currently widely used for walking analysis has limitations due to both necessity of wide space for many cameras for measurement, high cost, and complicated preparation procedure, which results in low accessability in use and application for clinical diagnosis. To resolve this problem, we developed 3-dimensional wireless ambulatory measurement system based on inertial sensor which can be easily applicable for clinical diagnosis for lower extremity deformity and developed system was evaluated by applying for 10 elderly people with diabetes mellitus. Developed system was composed of wireless ambulatory measurement module that consists of inertial measurement unit (IMU) which measures the gait characteristics, microcontroller which collects and precesses the inertial data, bluetooth device which transfers the measured data to PC and Window's application for storing and processing and analyzing received data. This system will utilize not only to measure lower extremity (foot) problem conveniently in clinical medicine but also to analyze 3D motion of human in other areas as sports science, rehabilitation.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.12
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pp.889-898
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2013
Due to the popularization of high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy to make high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting counterfeit money to the general public is extremely low and the detection device is expensive. In this paper, a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner and computer system is proposed. First, the printing features of color printers are calculated using morphological operations and gray-level co-occurrence matrix. Then, these features are used to train a support vector machine classifier. This trained classifier is applied for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we measured the detection rate between the original and counterfeit money. Also, the printing source was identified. The proposed algorithm was compared with the algorithm using wiener filter to identify color printing source. The accuracy for identifying counterfeit money was 91.92%. The accuracy for identifying the printing source was over 94.5%. The results support that the proposed algorithm performs better than previous researches.
Kim, Sangdae;Kim, Cheonyong;Cho, Hyunchong;Jung, Kwansoo;Oh, Seungmin
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.11
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pp.256-264
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2020
Industrial Wireless Sensor Networks (IWSNs) is exploited to achieve various objectives such as improving productivity and reducing cost in the diversity of industrial application, and it has requirements such as low-delay and high reliability packet transmission. To accomplish the requirement, the network manager performs graph construction and resource allocation about network topology, and determines the transmission cycle and path of each node in advance. However, this network management scheme cannot treat mobile devices that cause continuous topology changes because graph reconstruction and resource reallocation should be performed as network topology changes. That is, despite the growing need of mobile devices in many industries, existing scheme cannot adequately respond to path failure caused by movement of mobile device and packet loss in the process of path recovery. To solve this problem, a network management scheme is required to prevent packet loss caused by mobile devices. Thus, we analyse the location and movement cycle of mobile devices over time using machine learning for predicting the mobility pattern. In the proposed scheme, the network manager could prevent the problems caused by mobile devices through performing graph construction and resource allocation for the predicted network topology based on the movement pattern. Performance evaluation results show a prediction rate of about 86% compared with actual movement pattern, and a higher packet delivery ratio and a lower resource share compared to existing scheme.
Kim, Jin-Woo;Jung, Kyung-Boo;Jeong, Seung-Do;Choi, Byung-Uk
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.36
no.6
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pp.471-478
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2009
Recently, researches for user interface are remarkably processed due to the explosive growth of 3-dimensional contents and applications, and the spread class of computer user. This paper proposes a novel method to manipulate windows efficiently using only the intuitive motion of hand. Previous methods have some drawbacks such as burden of expensive device, high complexity of gesture recognition, assistance of additional information using marker, and so on. To improve the defects, we propose a novel visual touchless interface. First, we detect hand region using hue channel in HSV color space to control window using hand. The distance transform method is applied to detect centroid of hand and curvature of hand contour is used to determine position of fingertips. Finally, by using the hand motion information, we recognize hand gesture as one of predefined seven motions. Recognized hand gesture is to be a command to control window. In the proposed method, user can manipulate windows with sense of depth in the real environment because the method adopts stereo camera. Intuitive manipulation is also available because the proposed method supports visual touch for the virtual object, which user want to manipulate, only using simple motions of hand. Finally, the efficiency of the proposed method is verified via an application based on our proposed interface.
Recently, there have been large storage demands for manipulating multimedia data. To solve the tremendous storage demands, one of the major researches is the SAN(Storage Area Network) that provides the local file requests directly from shared-disk storage and also eliminates the server bottlenecks to performance and availability. SAN also improve the network latency and bandwidth through new channel interface like FC(Fibre Channel). But to manipulate the efficient storage network like SAN, traditional local file system and distributed file system are not adaptable and also are lack of researches in terms of a metadata structure for large-scale inode object such as file and directory. In this paper, we describe the architecture and design issues of our shared-disk file system and provide the efficient bitmap for providing the well-formed block allocation in each host, extent-based semi flat structure for storing large-scale file data, and two-phase directory structure of using Extendible Hashing. Also we describe a detailed algorithm for implementing the file system's device driver in Linux Kernel and compare our file system with the general file system like EXT2 and shard disk file system like GFS in terms of file creation, directory creation and I/O rate.
For a time-multiplexed FPGA, a circuit is partitioned into several subcircuits, so that they temporally share the same physical FPGA device by hardware reconfiguration. In these architectures, all the hardware reconfiguration information called contexts are generated and downloaded into the chip, and then the pre-scheduled context switches occur properly and timely. Since the maximum number of the LUT's required in the same time determines the size of the chip used in the synthesis, it needs to be minimized, if possible. Many previous work use their own approaches, which are very similar to either scheduling method in high level synthesis or multi-way circuit partitioning method, to solve the problem. In this paper, we propose a method which estimates the lower bound on the number of LUT's without performing any actual synthesis. The estimated lower bounds help to evaluate the results of the previous work. If the estimated lower bound on the number of LUT's exactly matches the number of LUT's of the result from the previous work, the result must be optimal. In contrast, if they do not match, the following two cases are expected : the more exact lower bound may exist, or we might find the new synthesis result better than the result from the previous work. Experimental results show that our lower bound estimation method is very accurate. In almost al] cases experimented, the estimated lower bounds on the number of LUT's exactly match those of the previous synthesis results respectively, implying that the best results from the previous work are optimal as well as our method predicted the exact lower bound for those examples.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.30-39
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2006
Iris recognition is that identifies a user based on the unique iris texture patterns which has the functionalities of dilating or contracting pupil region. Iris recognition systems extract the iris pattern in iris image captured by iris recognition camera. Therefore performance of iris recognition is affected by the quality of iris image which includes iris pattern. If iris image is blurred, iris pattern is transformed. It causes FRR(False Rejection Error) to be increased. Optical defocusing is the main factor to make blurred iris images. In conventional iris recognition camera, they use two kinds of focusing methods such as lilted and auto-focusing method. In case of fixed focusing method, the users should repeatedly align their eyes in DOF(Depth of Field), while the iris recognition system acquires good focused is image. Therefore it can give much inconvenience to the users. In case of auto-focusing method, the iris recognition camera moves focus lens with auto-focusing algorithm for capturing the best focused image. However, that needs additional H/W equipment such as distance measuring sensor between users and camera lens, and motor to move focus lens. Therefore the size and cost of iris recognition camera are increased and this kind of camera cannot be used for small sized mobile device. To overcome those problems, we propose method to increase DOF by iris image restoration algorithm based on focus value of iris image. When we tested our proposed algorithm with BM-ET100 made by Panasonic, we could increase operation range from 48-53cm to 46-56cm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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