Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.5
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pp.437-443
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2015
This paper presents face recognition based on the fusion of visible image and thermal infrared (IR) texture estimated from the face image in the visible spectrum. The proposed face recognition scheme uses a multi- layer neural network to estimate thermal texture from visible imagery. In the training process, a set of visible and thermal IR image pairs are used to determine the parameters of the neural network to learn a complex mapping from a visible image to its thermal texture in the low-dimensional feature space. The trained neural network estimates the principal components of the thermal texture corresponding to the input visible image. Extensive experiments on face recognition were performed using two popular face recognition algorithms, Eigenfaces and Fisherfaces for NIST/Equinox database for benchmarking. The fusion of visible image and thermal IR texture demonstrated improved face recognition accuracies over conventional face recognition in terms of receiver operating characteristics (ROC) as well as first matching performances.
Park, Songyoun;Woo, Jong-Hak;Jeon, Yiseul;Park, Dawoo;Romero-Colmenero, Encarni;Crawford, Steven M.;Barth, Aaron;Pei, Luiyi;Choi, Changsu;Hickox, Ryan;Sung, Hyun-Il;Im, Myungshin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.41
no.1
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pp.68.2-68.2
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2016
We present the variability and time lag measurements of PG 0934+013 based on the photometric and spectroscopic monitoring campaign over two years. We obtained 46 epochs of data from the spectroscopic campaign, which was carried out using the South African Large Telescope with 1 week cadence over two sets of 4 month-long observing period, while we obtained 80 epochs of B band data from the campaign. Due to the six month gap between two campaigns, we separately measured the time lag of the $H{\beta}$ emission line by comparing the emission line light curve with the B band continuum light curve using the cross-correlation function techniques. We determined the time lags and black hole mass.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.7
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pp.1480-1487
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2004
This study is proposed the novel gesture recognition method for the remote camera robot control. To recognize the dynamics gesture, the preprocessing step is the image segmentation. The conventional methods for the effectively object segmentation has need a lot of the cole. information about the object(hand) image. And these methods in the recognition step have need a lot of the features with the each object. To improve the problems of the conventional methods, this study proposed the novel method to recognize the dynamic hand gesture such as the MMS(Max-Min Search) method to segment the object image, MSM(Mean Space Mapping) method and COG(Conte. Of Gravity) method to extract the features of image, and the structure of recognition MLPNN(Multi Layer Perceptron Neural Network) to recognize the dynamic gestures. In the results of experiment, the recognition rate of the proposed method appeared more than 90[%], and this result is shown that is available by HCI(Human Computer Interface) device for .emote robot control.
Population data are usually provided at administrative spatial units in Korea, so areal interpolation is needed for fine-grained analysis. This study aims to compare various methods of areal interpolation for population subgroups rather than the total population. We estimated the number of elderly people and single-person households for small areal units from Dong data by the different interpolation methods using 2010 census data of Seoul, and compared the estimates to actual values. As a result, the performance of areal interpolation methods varied between the total population and subgroup populations as well as between different population subgroups. It turned out that the method using GWR (geographically weighted regression) and building type data outperformed other methods for the total population and households. However, the OLS regression method using building type data performed better for the elderly population, and the OLS regression method based on land use data was the most effective for single-person households. Based on these results, spatial distribution of the single elderly was represented at small areal units, and we believe that this approach can contribute to effective implementation of urban policies.
LIU, HAUYU BAOBAB;MINH, YOUNG CHOL;MILLS, ELISABETH
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.30
no.2
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pp.133-137
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2015
The Galactic center uniquely provides opportunities to resolve how star clusters form in neutral gas overdensities engulfed in a large-scale accretion flow. We have performed sensitive Green Bank 100m Telescope (GBT), Karl G. Jansky Very Large Array (JVLA), and Submillimeter Array (SMA) mapping observations of molecular gas and thermal dust emission surrounding the Galaxy's supermassive black hole (SMBH) Sgr $A^{\ast}$. We resolved several molecular gas streams orbiting the center on ${\gtrsim}10$ pc scales. Some of these gas streams appear connected to the well-known 2-4 pc scale molecular circumnuclear disk (CND). The CND may be the tidally trapped inner part of the large-scale accretion flow, which incorporates inflow via exterior gas filaments/arms, and ultimately feeds gas toward Sgr $A^{\ast}$. Our high resolution GBT+JVLA $NH_3$ images and SMA+JCMT 0.86 mm dust continuum image consistently reveal abundant dense molecular clumps in this region. These gas clumps are characterized by ${\gtrsim}100$ times higher virial masses than the derived molecular gas masses based on 0.86 mm dust continuum emission. In addition, Class I $CH_3OH$ masers and some $H_2O$ masers are observed to be well associated with the dense clumps. We propose that the resolved gas clumps may be pressurized gas reservoirs for feeding the formation of 1-10 solar-mass stars. These sources may be the most promising candidates for ALMA to probe the process of high-mass star-formation in the Galactic center.
Each of us has personal and unique "Mental Images" of environment that are the results of a two-way process between an observer and his environment. By understanding of people's image on their physical settings through cognitive maps, congruent with their design environment. In this context, this study is to fine out the characteristics of the resident's image in apartment housing that are modern housing. This paper is theoretically based on Appleyard's cognitive maps types, Lynch's the components of image, Harrison and Howard's image enhancing factors and Applyard's image enhancing factors of buildings. For the purpose of this study, two-instruments were used. One was sketch mapping, that told of visual aspects of cognitive map. Another was verbal questionnaire, which was composed of nonvisual aspects of image components and image enhancing factors. For the methods of research analysis, Percentage, Frequency, and Chi-square test were used. The results of this study are as follows. Firstly, as for the types of cognitive maps, the rate of sequential maps and spatial maps are nearly same. Secondly, as for the components of images, landmarks and districts are significant elements in apartment housing, and edges, nodes and paths are rare element. Thirdly, with regard to image enhancing factors, landscaping is shown to be most effective at landmarks and districts. And finally, in examing the differences of images between various social groups, significant variables are years of living and housing size. Age and income are the next. In this study of image, we can learn about manner in which individuals come to see, understand, and cope with the environment at a personal level. So, user-oriented approach is useful in environmental design, and particularly, it is useful in the apartment housing of the future life space.
It is significant to simulate scattering of light within media for realistic image synthesis; however, this requires costly computation. This paper introduces a practical image-space approximation technique for interactive subsurface scattering. We use a general two-pass approach, which creates transmitted irradiance samples onto shadow maps and computes illumination using the shadow maps. We estimate single scattering efficiently using a method similar to common shadow mapping with adaptive deterministic sampling. A hierarchical technique is applied to evaluate multiple scattering, based on a diffusion theory. We further accelerate rendering speed by tabulating complex functions and utilizing level of detail. We demonstrate that our technique produces high-quality images of animated scenes with blurred shadow at hundreds frames per second on graphics hardware. It can be integrated into existing interactive systems easily.
As the XML data has been widely used in the Internet, it is necessary to store and retrieve the XML data by using DBMSs. However, relational DBMSs suffer from the model difference between graph structure of the XML data and table forms in relational databases. We propose an ORDBMS-based DTD-dependent XML data management system Xing. Xing stores XML data in a DTD-dependent form in an object database. Since the object database schema has a graph structure and supports multi-valued attributes, mapping from an XML data model and queries into an object data model and OQLs is a simple problem. For rapid storing of large quantities of the XML data, we use SAX parser with customized Xing-tree which requires a small memory space compared with the DOM-tree. Xing also returns the query result in an XML document form. We have implemented the Xing system on top of UniSQL object-relational DBMS for the validity checking and performance comparison. For XML genome data from GenBank, and experimental evaluation shows that Xing can provide significant performance improvement (maximum 10 times) compared with the relational approach.
Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the high speed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Maps(SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space and generates a topological feature map. A topological feature map preserves the mutual relations (similarities) in feature spaces of input data, and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Therefore each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. We implemented a k-NN search for similar image classification as to (1) access to topological feature map, and (2) apply to pruning strategy of high speed search. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.
Model checking is a formal verification technique which checks the consistency between a requirement specification and a behavior model of the system by explorating the state space of the model. We apply model checking to the formal verification of the concurrent object-oriented system, using an existing model checker SPIN which has been successful in verifying concurrent systems. First, we propose an Actor-based modeling language, called APromela, by extending the modeling language Promela which is a modeling language supported in SPIN. APromela supports not only all the primitives of Promela, but additional primitives needed to model concurrent object-oriented systems, such as class definition, object instantiation, message send, and synchronization.Second, we provide translation rules for mapping APromela's such modeling primitives to Promela's. As an application of APromela, we suggest a verification method for UML models. By giving an example of specification, translation, and verification, we also demonstrate the applicability of our proposed approach, and discuss the limitations and further research issues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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