Kim, Eung-su;Kim, Kye-Kyung;Wijenayake, Udaya;Park, Soon-Yong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.10
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pp.839-846
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2016
Bin picking is a task of picking a small object from a bin. For accurate bin picking, the 3D pose information, position, and orientation of a small object is required because the object is mixed with other objects of the same type in the bin. Using this 3D pose information, a robotic gripper can pick an object using exact distance and orientation measurements. In this paper, we propose a 3D vision technique for accurate measurement of 3D position and orientation of small objects, on which a paper label is stuck to the surface. We use a maximally stable extremal regions (MSERs) algorithm to detect the label areas in a left bin image acquired from a stereo camera. In each label area, image features are detected and their correlation with a right image is determined by a stereo vision technique. Then, the 3D position and orientation of the objects are measured accurately using a transformation from the camera coordinate system to the new label coordinate system. For stable measurement during a bin picking task, the pose information is filtered by averaging at fixed time intervals. Our experimental results indicate that the proposed technique yields pose accuracy between 0.4~0.5mm in positional measurements and $0.2-0.6^{\circ}$ in angle measurements.
The vehicle label fuel economy is used as an energy management indicator nationwide. It induces technology development of automobile manufacturers and plays a role of providing information when purchasing a consumer vehicle. However, consumers who purchase a new vehicle continued to complain that the label fuel economy is different from the mandatory fuel economy rate. The domestic fuel economy measurement method is the same as the North American measurement method. The results of the two test modes (urban (FTP-75 mode), highway (HWFET mode)) are calculated in five test modes reflecting various environmental conditions and driving patterns 5-cycle correction formula is used which is equivalent to the fuel efficiency value. In this study, to solve the consumers' curiosity about the fuel economy of new vehicle, we use domestic fuel economy measurement method to measure the new car condition within 150 km of driving distance and the cumulative driving distance condition of domestic label fuel economy test vehicle. A comparative evaluation of fuel economy was carried out for a durability vehicle of $6,500{\pm}1,000km$. A result, mean value of the fuel economy of the four gasoline vehicles increased by 2.7 % in the city center mode and by 2.5 % in the highway mode in the durable vehicle compared new vehicle. And in the case of the diesel vehicle it increased by 2.5 % and 3.9 % respectively. The harmful exhaust gas emitted from the vehicle also resulted in more emissions of both gasoline and diesel vehicles in new vehicles. It is considered that the increase of the frictional force of the vehicle driving system and the lubricating oil system would have an effect on the reduction of the fuel economy of the new vehicle, and it was found that the fuel economy and the exhaust gas were improved by proper cumulative distance (domesticate) to the new vehicle.
Purpose: This study analyzes the strategical priority to improve eco-labelling certification system, focused on biodegradable resin. Methods: This study will come up with measures to operate the eco-Label certification system related to biodegradable products more effectively and efficiently by discovering various problems related to the system, using causal loop diagram and AHP analysis. Results: This study shows that the government should play more important role while firms could also serve their roles in the initial and stabilizing stages of the eco-labelling certification system, in order to vitalize the eco-Label certification system more effective. Conclusion: This study addresses strategic eco-labelling policies on governmental and firm's operation and providers guidance to practitioners in addressing strategic decision relating to eco-labelling certification system.
Speaker diarization, which labels for "who spoken when?" in speech with multiple speakers, has been studied on a deep neural network-based end-to-end method for labeling on speech overlap and optimization of speaker diarization models. Most deep neural network-based end-to-end speaker diarization systems perform multi-label classification problem that predicts the labels of all speakers spoken in each frame of speech. However, the performance of the multi-label-based model varies greatly depending on what the threshold is set to. In this paper, it is studied a speaker diarization system using single-label classification so that speaker diarization can be performed without thresholds. The proposed model estimate labels from the output of the model by converting speaker labels into a single label. To consider speaker label permutations in the training, the proposed model is used a combination of Permutation Invariant Training (PIT) loss and cross-entropy loss. In addition, how to add the residual connection structures to model is studied for effective learning of speaker diarization models with deep structures. The experiment used the Librispech database to generate and use simulated noise data for two speakers. When compared with the proposed method and baseline model using the Diarization Error Rate (DER) performance the proposed method can be labeling without threshold, and it has improved performance by about 20.7 %.
ETF made the RFCs of MPLS technologies for providing the QoS of ATM or Frame Relay and the flexibility&scalability of IP on the Internet services. IETF has been expanding MPLS technologies as a common control component for supporting the various switching technologies called GMPLS. Also, IETF has standardized the signaling protocols based on such technologies, such as LDP, CR-LDP and RSVP-TE. ETRI developed the MPLS system based on ATM switch in order to provide more reliable services, differentiated services and value-added services like the VPN and traffic engineering service on the Korea Public Sector network. We are planning on deploying model services and commercial services on that network. This paper explains the basic functions of LDP, design and development of LDP on our system, and compares with LDP development and operation on other MPLS systems made by Cisco, Juniper, Nortel and Riverstone. In conclusion, this paper deduces the future services and applications by LDP through these explanation and comparison.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.5
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pp.1252-1271
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2013
Automatic image annotation has become an increasingly important research topic owing to its key role in image retrieval. Simultaneously, it is highly challenging when facing to large-scale dataset with large variance. Practical approaches generally rely on similarity measures defined over images and multi-label prediction methods. More specifically, those approaches usually 1) leverage similarity measures predefined or learned by optimizing for ranking or annotation, which might be not adaptive enough to datasets; and 2) predict labels separately without taking the correlation of labels into account. In this paper, we propose a method for image annotation through collaborative similarity metric learning from dataset and modeling the label correlation of the dataset. The similarity metric is learned by simultaneously optimizing the 1) image ranking using structural SVM (SSVM), and 2) image annotation using correlated label propagation, with respect to the similarity metric. The learned similarity metric, fully exploiting the available information of datasets, would improve the two collaborative components, ranking and annotation, and sequentially the retrieval system itself. We evaluated the proposed method on Corel5k, Corel30k and EspGame databases. The results for annotation and retrieval show the competitive performance of the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.12
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pp.97-106
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1999
We propose a new watermarking method to embed a label in a video which is robust against the change of the group of picture. The proposed method embeds labels in the pixel domain, but detects the label in the DCT frequency domain. For embedding a label, the size of watermark based on the human visual system is calculated to keep a quality of videos. A lookup table haying the pixel patterns and the sequences of a sign of DCT coefficients is used for detecting a label in the DCT frequency domain. In this paper, we analyze bit error rates for labels of videos compressed by MPEG2 using the central limit theorem and compare the simulation results with previous methods.
Seo, Jong-Seok;Seo, Young-Hwan;Yoon, Duk-Hyun;Seo, Won-Chul;Ock, Young-Seok
The Journal of Fisheries Business Administration
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v.46
no.3
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pp.51-61
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2015
The purpose of this study is to find food safety approach in the Eco-label Chain of Custody(CoC) which is only focused to traceability. Because, consumers want to be assured the certified seafood comes from sustainable fishery as well as hygienic. In order to this approach, we used Analytic Hierarchy Process(AHP) method as belows. We first understood the CoC criteria for using pair-wise comparison and analyzed and selected each Eco-label certifications and standards. Second, we carried out a survey to the targeted standard Marine Stewardship Council(MSC) CoC auditors all over the world and analyzed the priorities of food safety approach to 4 principles and 12 criteria belong the MSC CoC Standard. As the results, we found out that 'Management System' has the highest priority in the principles and 'Documentation' and 'Keeping Record' are the most important criteria for this approach. In addition, 'Training' and 'Identification' are also higher priority of criteria. So, we suggested food safety approach method for improvement of these criteria in conclusion based on discussion with specialist in this field.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.7
no.3
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pp.151-160
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2007
We report the label-free biomolecules detection based on nanomechanical micro cantilevers operated in dynamic mode for detection of two marker proteins (myoglobin and creatin kinase-MB (CK-MB)) of acute myocardical infarctions. When the specific binding between the antigen and its antibody occurred on the fuctionalized microcantilever surface, mechanical response (i.e. resonant frequency) of microcantilevers was changed in lower frequency range. We performed the label-free biomolecules detection of myoglobin and CK-MB antigen in the low concentration (clinical threshold concentration range) as much as 1 ng/ml from measuring the dynamic response change of micro cantilevers caused by the intermolecular force. Moreover, we estimate the surface stress on the dynamic microcantilevers generated by specific antibody-antigen binding. It is suggested that our dynamic microcantilevers may enable one to use the sensitive label-free biomolecules detection for application to the disease diagnosis system based on mechanical immuno-sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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