Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.3
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pp.17-24
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2014
In this paper, we propose a mobile application categorization method using word cluster information. Because the mobile application description can be shortly written, the proposed method utilizes the word cluster seeds as well as the words in the mobile application description, as categorization features. For the fragmented categories of the mobile applications, the proposed method generates the word clusters by applying the frequency of word occurrence per category to K-means clustering algorithm. Since the mobile application description can include some paragraphs unrelated to the categorization, such as installation specifications, the proposed method uses some word clusters useful for the categorization. Experiments show that the proposed method improves the recall (5.65%) by using the word cluster information.
Lee J.Moon;Choi Uk-Don;Lee Jong-Phil;Lee Jong-Chan
Proceedings of the KIPE Conference
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2001.07a
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pp.114-117
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2001
In the Electric Vehicle(EV) driving system, the Battery Management System(BMS) is very important and an essential equipment. Particularly, BMS monitors the State of Charge(SOC), voltage, current, and temperature of the battery modules when Electric Vehicle is in the state of motoring or charging. Major roles of BMS are like these the first, estimation of State of Charge(SOC), the second, detection of the unbalance of the voltage between battery modules, the third, control of the available limit of the voltage and temperature of batteries by monitoring the batteries status during motoring or charging. In this research, We have focused on estimating SOC of battery according to the status of Electric Vehicle and the BMS operation algorithm. The result for algorithm of SOC estimation is presented. It have been modified, compensated, and verified by means of the experiment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.9
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pp.2199-2205
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2013
In modern society the image processing has been applied to various digital devices such as smartphone, digital camera, and digital TV. In the field of image processing the edge detection is one of the important parts in the image processing procedure. The image edge means point that the pixel value is changed between background and object rapidly, and includes the important information such as magnitude, location, and orientation. The performance of the existing edge detection method is insufficient for the image degraded by AWGN(additive white Gaussian noise) because it detects edges by using small weighted masks. Therefore, in this paper, to detect edge in AWGN environment effectively, we proposed an algorithm that detects edge as calculated gradient of sorting vector which is transformed by estimated mask from new pixel according to each region.
This paper proposes a new codebook generation method, called a PCA-Based VQ, that incorporates the PCA (Principal Component Analysis) technique into VQ (Vector Quantization) codebook design. The PCA technique reduces the data dimensions by transforming input image vectors into the feature vectors. The cluster of feature vectors in the transformed domain is bisectioned into two subclusters by an optimally chosen partitioning hyperplane. We expedite the searching of the optimal partitioning hyperplane that is the most time consuming process by considering that (1) the optimal partitioning hyperplane is perpendicular to the first principal axis of the feature vectors, (2) it is located on the equilibrium point of the left and right cluster's distortions, and (3) the left and right cluster's distortions can be adjusted incrementally. This principal axis bisectioning is successively performed on the cluster whose difference of distortion between before and after bisection is the maximum among the existing clusters until the total distortion of clusters becomes as small as the desired level. Simulation results show that the proposed PCA-based VQ method is promising because its reconstruction performance is as good as that of the SOFM (Self-Organizing Feature Maps) method and its codebook generation is as fast as that of the K-means method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.56-62
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2017
As the need for 3D spatial information increases, many local governments and related industries are establishing map-based 3D spatial information services and offering them to users. In these services, positional accuracy is one of the most important factors determining their applicability to specific tasks. This study studied the location correction method between indoor and outdoor 3D spatial information through the construction of modeling data on a BIM/GIS platform. First, we selected the sites and processed the BIM/GIS data construction with 3 steps. When connecting the BIM model including indoor spatial data and 3D texturing model based on ortho images, mismatches occurred, so we proposed a location correction method. Using the conversion algorithm, the relative coordinate-based BIM data were converted to the absolute positions and then relocated by means of the texturing data on the BIM/GIS platform.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.9-16
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2020
In this paper, we propose a prototype design and implementation of a fire detection algorithm using multiple sensors. The proposed topic detection system determines fire by applying rules based on data from multiple sensors. The fire takes about 3 to 5 minutes, which is the optimal time for fire detection. This means that timely identification of potential fires is important for fire management. However, current fire detection devices are very vulnerable to false alarms because they rely on a single sensor to detect smoke or heat. Recently, with the development of IoT technology, it is possible to integrate multiple sensors into a fire detector. In addition, the fire detector has been developed with a smart technology that can communicate with other objects and perform programmed tasks. The prototype was produced with a success rate of 90% and a false alarm rate of 10% based on 10 actual experiments.
Park, Keon-Jun;Kim, Yong-Kab;Kim, Byun-Gon;Hoang, Geun-Chang
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.181-189
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2013
In this paper, we introduce the fuzzy neural network based on the individual input space to design the pattern recognizer. The proposed networks configure the network by individually dividing each input space. The premise part of the networks is independently composed of the fuzzy partition of individual input spaces and the consequence part of the networks is represented by polynomial functions. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connection weights of the neurons in the consequent part of the fuzzy rules and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the parameters of the proposed network, we use real-coded genetic algorithms. Finally, we design the optimized pattern recognizer using the experimental data for pattern recognition.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.3
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pp.3-9
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2013
As interest in green growth picks up, the importance of bicycles which are an environment friendly means of communication has been magnified. However, bicycle routes which are the base of bicycles are designed without considering topographic elements and thus many users are experiencing inconvenience in using bicycles. The present study presents a routing technique to select optimal routes when selecting routes in commuting to school utilizing bicycles. To this end, a formula for optimum route calculation considering slope and intersections was drawn and a method to select optimum routes by applying modified Dijkstra Algorithms was studied. According to the results, the bicycle routes for commuting to school should be selected by the shortest time rather than the shortest distances to the destination, because it required reach the destination faster. Therefore when selecting the routes, it must be based on the shortest time considering waiting time due to crosswalks or crossroads and speed variations due to slopes.
In this paper, we propose a technique for smoothly replacing a signboard image in a video clip with another signboard image and an application for performing it. In order to replace the signboard area in the image, it must be tracked and the shape of the signboard changed. Also, when an obstruction occurs due to a front object, the obscured area is extracted so that only the signboard area can be replaced, and color correction is performed for natural synthesis. The proposed application receives the information required by the algorithm from the user and explains the required functions, thereby disclosing the entire process in which the algorithm is actually implemented and tested. This can be used for a variety of media, and can be used as a means to remove the indirect advertisement that is often seen, and it can also be used as a new advertisement model in which another advertisement image is inserted into the image to be advertised.
The data imbalance problem which can be uncounted in data mining classification problems typically means that there are more or less instances in a class than those in other classes. In order to solve the data imbalance problem, there has been proposed a number of techniques based on re-sampling with replacement, adjusting decision thresholds, and adjusting the cost of the different classes. In this paper, we study the feasibility of the combination usage of the techniques previously proposed to deal with the data imbalance problem, and suggest a combination method using genetic algorithm to find the optimal combination ratio of the techniques. To improve the prediction accuracy of a minority class, we determine the combination ratio based on the F-value of the minority class as the fitness function of genetic algorithm. To compare the performance with those of single techniques and the matrix-style combination of random percentage, we performed experiments using four public datasets which has been generally used to compare the performance of methods for the data imbalance problem. From the results of experiments, we can find the usefulness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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