Nam, Hyohyun;Lee, Gyo Sub;Lee, Hyunjae;Park, In Jun;Shin, Changhwan
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.14
no.1
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pp.8-22
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2014
In the past few decades, CMOS logic technologies and devices have been successfully developed with the steady miniaturization of the feature size. At the sub-30-nm CMOS technology nodes, one of the main hurdles for continuously and successfully scaling down CMOS devices is the parametric failure caused by random variations such as line edge roughness (LER), random dopant fluctuation (RDF), and work-function variation (WFV). The characteristics of each random variation source and its effect on advanced device structures such as multigate and ultra-thin-body devices (vs. conventional planar bulk MOSFET) are discussed in detail. Further, suggested are suppression methods for the LER-, RDF-, and WFV-induced threshold voltage (VTH) variations in advanced CMOS logic technologies including the double-patterning and double-etching (2P2E) technique and in advanced device structures including the fully depleted silicon-on-insulator (FD-SOI) MOSFET and FinFET/tri-gate MOSFET at the sub-30-nm nodes. The segmented-channel MOSFET (SegFET) and junctionless transistor (JLT) that can suppress the random variations and the SegFET-/JLT-based static random access memory (SRAM) cell that enhance the read and write margins at a time, though generally with a trade-off between the read and the write margins, are introduced.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.5
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pp.1-9
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2010
Generally, dynamic hand gesture recognition is formed through preprocessing step, hand tracking step and hand shape detection step. In this paper, we present advanced dynamic hand gesture recognizing method that improves performance in preprocessing step and hand shape detection step. In preprocessing step, we remove noise fast by using dynamic table and detect skin color exactly on complex background for controling skin color range in skin color detection method using YCbCr color space. Especially, we increase recognizing speed in hand shape detection step through detecting Start Image and Stop Image, that are elements of dynamic hand gesture recognizing, using Guideline. Guideline is edge of input hand image and hand shape for comparing. We perform various experiments with nine web-cam video clips that are separated to complex background and simple background for dynamic hand gesture recognition method in the paper. The result of experiment shows similar recognition ratio but high recognition speed, low cpu usage, low memory usage than recognition method using learning exercise.
In this study, a deep learning-based tillage boundary detection method for autonomous tillage by a tractor was developed, which consisted of image cropping, object classification, area segmentation, and boundary detection methods. Full HD (1920 × 1080) images were obtained using a RGB camera installed on the hood of a tractor and were cropped to 112 × 112 size images to generate a dataset for training the classification model. The classification model was constructed based on convolutional neural networks, and the path boundary was detected using a probability map, which was generated by the integration of softmax outputs. The results show that the F1-score of the classification was approximately 0.91, and it had a similar performance as the deep learning-based classification task in the agriculture field. The path boundary was determined with edge detection and the Hough transform, and it was compared to the actual path boundary. The average lateral error was approximately 11.4 cm, and the average angle error was approximately 8.9°. The proposed technique can perform as well as other approaches; however, it only needs low cost memory to execute the process unlike other deep learning-based approaches. It is possible that an autonomous farm robot can be easily developed with this proposed technique using a simple hardware configuration.
Graphs have provided a powerful methodology to solve a lot of real-world problems, and therefore there have been many proposals on the graph representations and algorithms. But, because most of them considered only memory-based graphs, there are still difficulties to apply them to large-scale problems. To cope with the difficulties, this paper proposes a graph representation and graph algorithms based on the well-developed relational database theory. Graphs are represented in the form of relations which can be visualized as relational tables. Each vertex and edge of a graph is represented as a tuple in the tables. Graph algorithms are also defined in terms of relational algebraic operations such as projection, selection, and join. They can be implemented with the database language such as SQL. We also developed a library of basic graph operations for the management of graphs and the development of graph applications. This database approach provides an efficient methodology to deal with very large- scale graphs, and the graph library supports the development of graph applications. Furthermore, it has many advantages such as the concurrent graph sharing among users by virtue of the capability of database.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.4B
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pp.298-305
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2003
In this paper, we proposed a high performance lookup controller for IP packet forwarding engine of ATM based label edge routers. The lookup controller is designed to provide services such as MPLS, VPN, ELL, and RT services as well as the best effort. For high speed searching for IP addresses, we employed a TCAM based hardware search device not using traditional algorithmic approaches. We also implement lookup control functions into FPGA for fast processing of packet header and lookup control. The proposed lookup controller is designed to support differenciated services for users and to process in pipelined mechanism for performance improvement. A two-step search scheme is also applied to perform lookup for the key combined with multi-field of packet header. We found that the proposed lookup controller provides the performance of about 16M packets per second through simulations.
Beyond the mid-2010s, there has been increasing cases of using 'Reminiscence' as a trigger for recalling 'Past' in pre-production process of creative contents. In previous researches on this phenomenon, it has been recognized that retro, recall, compassion, and memory are similar. In order to look closely to grasp the psychological tendency of the contents user in detail, the study about 'Reminiscence' was conducted. The researcher analyzed 'Reminiscence' as a process of restructuration based on the experience and desire of the person individual which were derived from the past and further analyzed it as a lack of desire due to the time can never return. The study hopefully can make a balance against the cutting edge content distribution technology biased production tendency.
Currently used shortest path search algorithms involve graphs with vertices and weighted edges between each vertex. However, when finding the shortest path with a randomly shaped obstacle(an island, for instance) positioned in between the starting point and the destination, using such algorithms involves high memory inefficiency and is significantly time consuming - all positions in the map should be considered as vertices and every line connecting any of the two adjacent vertices should be considered an edge. Therefore, we propose a new method for finding the shortest path in such conditions without using weighted graphs. This algorithm will allow finding the shortest obstacle bypass given only the positions of the obstacle boundary, the starting point and the destination. When the row and column size of the minimum boundary rectangle to include an obstacle is m and n, respectively, the proposed algorithm has the maximum time complexity, O(mn). This performance shows the proposed algorithm is very efficient comparing with the currently used algorithms.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.20
no.3
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pp.243-254
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2016
This study has produced a checker of the shortest path search problem with a total of 19 questions as a web-based computer evaluation based on the 'TRAFFIC' questions of PISA 2012. It is because the computer has been settled as an indispensable and significant instrument in the process of solving the problems of everyday life and as a media that is underlying in assessment. Therefore, information gifted students should be able to solve the problem using the computer and give clear enough commands to the computer so that it can perform the procedure. In addition, since it is the age that the computational thinking is affecting every sectors, it should give students new educational stimuli. The relationship between the rate of correct answers and the time took to solve the problem through the shortest route search process showed a significant correlation the variable that affected the problem solving as the difficulty of the question rises due to the increase of nodes and edges turned out to be the node than the edge. It was revealed that information gifted students went through algorithmic thinking in the process of solving the shortest route search problem. And It could be confirmed cognitive characteristics of the information gifted students such as 'ability streamlining' and 'information structure memory'.
This paper presents a robust algorithm for segmenting a vehicle license plate area from a road image. We consider the features of license plates in three aspects : 1) edges due to the characters in the plate, 2) colors in the plate, and 3) geometric properties of the plate. In the preprocessing step, we compute the thresholds based on each feature to decide whether a pixel is inside a plate or not. A statistical approach is applied to the sample images to compute the thresholds. For a given road image, our algorithm binarizes it by using the thresholds. Then, we select three candidate regions to be a plate by searching the binary image with a moving window. The plate area is selected among the candidates with simple heuristics. This algorithm robustly detects the plate against the transformation or the difference of color intensity of the plate in the input image. Moreover, the preprocessing step requires only a small number of sample images for the statistical processing. The experimental results show that the algorithm has 97.8% of successful segmentation of the plate from 228 input images. Our prototype implementation shows average processing time of 0.676 seconds per image for a set of $1280{\times}960$ images, executed on a 3GHz Pentium4 PC with 512M byte memory.
The carelessly and illegally copied contents are raising serious social problem as internet and multimedia technologies are advancing. Therefore, development of video copy detection system must be settled without delay. In this paper, we propose the hierarchical video copy detection method that estimates similarity using statistical characteristics between original video and manipulated(transformed) copy video. We rank according to luminance value of video to be robust to spacial transformation, and choose similar videos categorized as candidate segments in huge amount of database to reduce processing time and complexity. The copy videos generally insert black area in the edge of the image, so we remove rig black area and decide copy or not by using statistical characteristics of original video and copied video with center part of frame that contains important information of video. Experiment results show that the proposed method has similar keyframe accuracy to reference method, but we use less memory to save feature information than reference's, because the number of keyframes is less 61% than that of reference's. Also, the proposed method detects if the video is copied or not efficiently despite expansive spatial transformations such as blurring, contrast change, zoom in, zoom out, aspect ratio change, and caption insertion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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