In this paper, we present a fast face detection algorithm by estimating the eye region using neural network. To implement a real time face detection system, it is necessary to reduce search space. We limit the search space just to a few pairs of eye candidates. For the selection of them, we first isolate possible eye regions in the fast and robust way by modified histogram equalization. The eye candidates are paired to form an eye pair and each of the eye pair is estimated how close it is to a true eye pair in two aspects : One is how similar the two eye candidates are in shape and the other is how close each of them is to a true eye image A multi-layer perceptron neural network is used to find the eye candidate region's closeness to the true eye image. Just a few best candidates are then verified by eigenfaces. The experimental results show that this approach is fast and reliable. We achieved 94% detection rate with average 0.1 sec Processing time in Pentium III PC in the experiment on 424 gray scale images from MIT, Yale, and Yonsei databases.
Kim, Tae-Hoon;Jeon, Bong-Ki;Ahn, Sang-Il;Kim, Tae-Young
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.282-285
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2006
This paper analyzed the characteristics of the Lossy JPEG of the meteorological satellite image, and analyzed the quality of the Lossy JPEG compression, which is proper for the LRIT(Low Rate Information Transmission) to be serviced to the SDUS(Small-scale Data Utilization Station) system of the COMS(Communication, Oceans, Meteorological Satellite). Since COMS is to start running after 2008, we collected the data of the MTSAT-1R(Multi-functional Transport Satellite -1R) for analysis, and after forming the original image to be used to LRIT by each channel and time zone of the satellite image data, we set the different quality with the Lossy JPEG compression, and compressed the original data. For the characteristic analysis of the Lossy JPEG, we measured PSNR(Peak Signal to Noise Rate), compression rate and the time spent in compression following each quality of Lossy JPEG compression. As a result of the analysis of the satellite image data of the MTSAT-1R, the ideal quality of the Lossy JPEG compression was found to be 90% in the VIS Channel, 85% in the IR1 Channel, 80% in the IR2 Channel, 90% in the IR3 Channel and 90% in the IR4 Channel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
Kim Gu-Yeong;Jeon Cheol-Min;Kim Tae-Hui;Seong Hyeon-Jeong;O Jun-Ho;Kim Yong-Je;Jeong Jae-Hun;Park Seung-Gi
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2006.04a
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pp.277-281
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2006
A study on stream-groundwater exchange was performed using head and temperature data of stream water, streambed, and groundwater. Groundwater level and temperature were obtained from multi-depth monitoring wells in small-scale watershed. In the summer time, time series of temperatrue data at streambed and groundwater were monitored for three months. In the winter time, we measured the temperature gradient between stream water and streambed. The observed data showed three typical types of temperature characteristics. First, the temperature of streambed was lower than that of stream water; second, the temperature of streambed and stream water was similar; and last, the temperature of streambed was higher than that of stream water. The interconnections between the stream and the streambed were not homogeneously distributed due to weakly developed sediments and heterogeneous bedrock exposed as bed of the stream. The temperature data may be used in formal solutions of the inverse problems to estimate groundwater flow and hydraulic conductivity.
This paper provides an improvement on our previous study [1] for multi-fault diagnosis in real time in large-scale systems. In the method, fault propagation probability(FPP) and fault propagation time(FPT) in a fuzzy sense are additively used to describe the fault propagation model(FPM) in more practical manner. A modified fault diagnosis procedure is also given. This method is applied for diagnosis of the primary system in the Kori nuclear power plant unit 2 under a transient condition in case of unit value of FPP on each branch of the FPM.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.8
no.5
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pp.67-73
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2008
Recent trends in construction towards larger scale and taller buildings are causing problems by ineffective existing management approach in construction industry have emerged. Delivering necessary materials and mobilizing the human resources and equipment In a timely manner to keep labor on schedule have become a critical issue to be addressed. In particular, many specialty contractors carrying out multiple projects have been experiencing difficulties mobilizing the manpower on time and in right places due to poor communication at each stage of labor supply, resulting in waste of valuable resources. Hence, it's imperative for the specialty contractors to obtain specific information on labor demand so as to set up a communication and labor management system to ensure the right human resources will be mobilized in the right place at the right time. The study therefore is aimed at developing an optimal human resources management system for specialty contractors performing multiple projects. To that end, the study is focused on rebar and concrete work. The outcome of the study is expected to help allocate the right human resources to the right place in a timely fashion, thereby achieving an effective workflow at construction sites.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.4
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pp.153-161
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2021
Real-time access is required to handle continuous and unstructured data and should be flexible in management under dynamic state. Platform can be built to allow data collection, storage, and processing from local-server or multi-server. Although the former centralize method is easy to control, it creates an overload problem because it proceeds all the processing in one unit, and the latter distributed method performs parallel processing, so it is fast to respond and can easily scale system capacity, but the design is complex. This paper provides data collection and processing on one platform to derive significant insights from various data held by an enterprise or agency in the latter manner, which is intuitively available on dashboards and utilizes Spark to improve distributed processing performance. All service utilize dockers to distribute and management. The data used in this study was 100% collected from Kafka, showing that when the file size is 4.4 gigabytes, the data processing speed in spark cluster mode is 2 minute 15 seconds, about 3 minutes 19 seconds faster than the local mode.
In SCM (supply chain management), companies are pursuing a new approach through which overall functions within the supply chain, ranging from material purchase to production, distribution, and sales are designed, planned, and managed in an integrated way. The core functions among them are production planning and distribution planning. As these problems are mutually related, they should be dealt with simultaneously in an integrated manner. SCM is large-scale and multi-stage problems. Also, its various kinds of internal or external factors can, at any time, dynamically bring a change to the existing plan or situation. Recently, many enterprises are moving toward an open architecture for integrating their activities with their suppliers, customers and other partners within the supply chain. Agent-based technology provides an effective approach in such environments. Multi-agent systems have been proven suitable to represent domains such as supply chain networks which involve interactions among manufacturing organization, their customers, suppliers, etc. with different individual goals and propriety information. In this paper, we propose a multi-agent system based on the genetic algorithm that make it possible to integrate the production and distribution planning on a real-time basis in SCM. The proposed genetic algorithm produced near optimal solution and we checked that there is a great difference in the results between integrated planning and non-integrated planning.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.4
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pp.35-42
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2011
Link quality assessment is a crucial part of sensor network formation to stably operate large-scale wireless sensor networks (WSNs). A stability of path consisting of several nodes strongly depends on all link quality between pair of consecutive nodes. Thus it is very important to assess the link quality on the stage of building a routing path. In this paper, we present a link quality assessment method, Hybrid Link Quality Metric (HQLM), which uses both of LQI and RSSI from RF chip of sensor nodes to minimize set-up time and energy consumption for network formation. The HQLM not only reduces the time and energy consumption, but also provides complementary cooperation of LQI and RSSI. In order to evaluate the validity and efficiency of the proposed method, we measure PDR (Packet Delivery Rate) by exchanging multiple messages and then, compare PDR to the result of HQLM for evaluation. From the research being carried out, we can conclude that the HQLM performs better than either LQI- or RSSI-based metric in terms of recall, precision, and matching on link quality.
This paper reviews how electronic media technologies involve and produce time-space dimensions in geometrical spaces, focusing on four theoretical perspectives: van Dijk's dual structure of networks as scale extension and reduction; Latour's actor-networks as fluid and hybrid networks; Virilio's dromospherical time as global media vectors; and Castells' timeless time as non-sequential flows. In these four theoretical perspectives, we can see that electronic media technologies involve different and multiple time-space dimensions in geometrical media spaces: from the two-dimensional spaces (surfaces) of concentric circles, through the one-dimensional spaces (lines) of actor-networks to the zero-dimensional spaces (points) of dromospherical time and finally to the multi-dimensional spaces (hypertexts) of timeless time. The paper concludes by suggesting that we need to explain electronic media spaces not only in terms of geometrical media spaces but also in terms of geographical media spaces in order to understand the ways in which electronic media spaces are dis/embedded in geographical spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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