Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.2
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pp.86-91
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2020
As the number of elderly people living alone increases, the frequency of fall accidents is also increasing. Falls are a threat to the health of older adults and can reduce their ability to remain independent. To solve this problem, we need real-time technology to recognize and respond to the critical condition of the elderly living alone. Therefore, this paper proposes a modified fall detection algorithm based on YOLO-KCF that can check one of the emergency situations in real time for the elderly living alone. YOLO can detect not only the detection of objects, but also the behavior of objects, namely stand and fall. Therefore, this paper can detect fall using the ratio of change of boundary box between stand and falling situation, and this algorithm can improve the shortcomings of KCF.
Kim, Nak-U;Kim, Tae-Yong;Gang, Eung-Gwan;Choe, Jong-Su
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.3
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pp.78-87
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2002
A macroblock(MB) in MPEG coded domain can have zero, one, or two motion vectors depending on its frame type and prediction direction (forward-, backward-, or hi-directionally). In this paper, we propose a method that converts these motion vectors on MPEG coded domain as a uniform set, independent of the frame type and the direction of prediction, and directly utilizes these re-analyzed motion vectors for understanding video contents. Also, using this frame-type-independent motion vector, we propose novel methods for detecting and tracking moving objects with frame-based detection accuracy on the compressed domain. These algorithms are performed directly from the MPEG bitstreams after VLC decoding with little time consumption. Experimental results show validity and outstanding performance of our methods.
This paper is about an experiment of speaker-independent automatic Korean spoken words recognition using Multi-Layered Perceptron and Error Back-propagation algorithm. The object words are 50 citynames of D.D.D local numbers. 43 of those are 2 syllables and the rest 7 are 3 syllables. The words were not segmented into syllables or phonemes, and some feature components extracted from the words in equal gap were applied to the neural network. That led independent result on the speech duration, and the PARCOR coefficients calculated from the frames using linear predictive analysis were employed as feature components. This paper tried to find out the optimum conditions through 4 differerent experiments which are comparison between total and pre-classified training, dependency of recognition rate on the number of frames and PAROCR order, recognition change due to the number of neurons in the hidden layer, and the comparison of the output pattern composition method of output neurons. As a result, the recognition rate of $89.6\%$ is obtaimed through the research.
This paper presents an efficient collision detection algorithm the performance of which is independent of animation speed. Most of the previous collision detection algorithms are incremental and discrete methods, which find out the neighborhood of the extreme vertex at the previous time instance in order to get an extreme vertex at each time instance. However, if an object collides with another one with a high torque, then the angular speed becomes faster. Hence, the candidate by the incremental algorithms may be farther from the real extreme vertex at this time instance. Therefore, the worst time complexity nay be $O(n^2)$, where n is the number of faces. Moreover, the total time complexity of incremental algorithms is dependent on the time step size of animation because a smaller time step yields more frequent evaluation of Euclidean distance. In this paper, we propose a new method to overcome these drawbacks. We construct a spherical extreme vertex diagram on Gauss Sphere, which has geometric properties, and then generate the distance function of a polyhedron and a plane by using this diagram. In order to efficiently compute the exact collision time, we apply the interval Newton method to the distance function.
This study intends to make a proposal the direction classification to develop the independent study of e-book's visualization. For this, we research into the e-book of Disney animation which achieved recognition in the literary value and amusement First of all, We grasp the meaning of the concept of e-book's aerial-image and perceptual principle. Next, We found the subject that starts the movement, and then observed the factor of the presentation to be possible to experience the actual spatial experience by the motion-produced cues. Through analysis process, We can classify the appearance elements, media, camera, and the readers' motion-produced cues into 13 parts and define as the codes. As we analysis the frequency of use of the analysis object, We separated it into the 46 combination exercises. According to the combination with the independent exercise, We separated them into 4 groups. There are the actual spatial experience, narrative spatial experience, the experience of characters. The basis for these, we can analyze the characteristics of the motion-produced cues. This study has the meaning of the expansion of e-book into the film language system by separating the e-book's narrative visualization type.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.49-57
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2011
Extraction of regions of interest (ROIs) is the first and important step for the applications in computer vision and affects the rest of the application process. However, ROI extraction can be easily affected by the environment such as illumination, camera, etc. Many applications adopt problem-specific knowledge and/or post-processing to correct the error occurred in ROI extraction. In this paper, proposed is a robust framework that could overcome the environmental change and is independent from the rest of the process. The proposed framework uses a differential image and a color distribution to extract ROIs. The color distribution can be learned on-line, which make the framework to be robust to environmental change. Even more, the components of the framework are independent each other, which makes the framework flexible and extensible. The usefulness of the proposed framework is demonstrated with the application of hand region extraction in an image sequence.
Kim, Jeong-Hun;Choi, Dae-Sung;Lee, Hyung-Soo;Lee, Jung-Woo
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.10
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pp.1909-1916
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2017
Recently, deep learning algorithms have good performance in various fields, but they are not actively applied to sonar systems. In this study, we carried out experiments to classify active sonar returns into a metal object such as a mine and a rock using a convolutional neural network which is one of the deep learning algorithms. Data augmentation is applied on this paper to avoid overfitting and increase performance. And we analyzed performance variation depending on hyperparameter value and change of the number of training data through data augmentation. The experiments are performed with two training data; an aspect-angle independent and an aspect-angle dependent. As a result, the performances are 88.9% and 94.9% in aspect-angle independent and dependent, respectively. These are up to 4.5% point higher than the performance obtained by applying artificial neural network and support vector machine algorithm in the previous study.
Since embedded software is very dependent for target hardware architecture, characteristics of the platform must be considered when designing the software. Furthermore, MPSoCs consists of heterogeneous hardware components that are specified in micro level. Thus mapping of embedded software for MPSoCs should be considered the characteristics. In this paper, we provide an approach to automatic mapping PIM (Platform Independent Model) of an embedded software to PSM(Platform Specific Model) for MPSoC(Multi Processor System On Chip) and verify its effectiveness with simulation. In the proposed approach, tasks are derived from an object oriented model based on the UML (Unified Modeling Language). And then the types of the derived tasks are identified. With the identified types and inter relationship between tasks, the tasks are assigned to appropriate heterogeneous hardware components. We expect that the approach improve accuracy of the assigning and concurrency of the deployed software.
Kim, Jong-Hwan;Sin, Woo-Jin;Jang, Ja-Won;Kim, Ji-Yun;Min, Sung-Soon;Hwang, Won-Duek
The Journal of Internal Korean Medicine
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v.25
no.4
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pp.65-74
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2004
Object : This is a study of acute stage stroke patients designed for comparison of combined Eastern and Western medical treatments and Oriental treatments alone. Methods : 51 patients were diagnosed by Brain-CT and Brain-MRI scan as having suffered stroke. They had entered Dong-eui hospital within seven days of attack, and remained over seven days, all between November 2002 and August 2003. Patients were divided into two groups: a group treated with both Eastern and Western medical treatments, and a group treated only with Oriental medical treatments (but examinations were done and medications were given in hypertension, Diabetes Mellitus and so on). Results : The Eastern-Western medical treatment group showed significant changes in NIHSS. A rate of improvement figure of 24.94% was obtained for the Eastern-Western medical treatment group, and for the Oriental medical group a figure of 7.84% was obtained. Conclusion : The East-West medical treatment group had significant rate of development that measure for NIHSS by treated comparatively dependent patients. And oriental medical treatment group had significant rate of development that measure for NIHSS by treated comparatively independent patients. The NIHSS measure for the Eastern-Western medical treatment group shows a significant rate of improvement for relatively dependent patients, and the NIHSS measure for the Oriental medical treatment group shows a significant rate of development for relatively independent patients.
This research aimed at comparative analysis of body composition and basic physical strength of model majored female college students and general female college students. The research object was composed of 15 model majored female college students of D University, who learned the purpose of this research enough and wrote the consent form of voluntary participation and 15 general female college students, who have no medical history and currently no special disease, and no experience in regular exercise. They underwent body composition inspection, left right grasping power which is the basic physical strength, back muscle strength, flexibility, rapidity, muscle endurance, and the researcher performed descriptive statistics to calculate the average standard deviation, and analyzed to verify difference between groups by using independent t-test. With statistical significance level p<.05, the results are as follows. model majored female college students and general female college students showed meaningful difference between groups in weight, skeletal muscles, body fat volume, BMI and left right grasping power, back muscle strength, rapidity(p<.05). between groups in flexibility and muscle endurance(p>.05).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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