IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.3
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pp.183-192
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2017
k-nearest neighbor (K-NN) is a well-known classification algorithm, being feature space-based on nearest-neighbor training examples in machine learning. However, K-NN, as we know, is a lazy learning method. Therefore, if a K-NN-based system very much depends on a huge amount of history data to achieve an accurate prediction result for a particular task, it gradually faces a processing-time performance-degradation problem. We have noticed that many researchers usually contemplate only classification accuracy. But estimation speed also plays an essential role in real-time prediction systems. To compensate for this weakness, this paper proposes correlation coefficient-based clustering (CCC) aimed at upgrading the performance of K-NN by leveraging processing-time speed and plurality rule-based density (PRD) to improve estimation accuracy. For experiments, we used real datasets (on breast cancer, breast tissue, heart, and the iris) from the University of California, Irvine (UCI) machine learning repository. Moreover, real traffic data collected from Ojana Junction, Route 58, Okinawa, Japan, was also utilized to lay bare the efficiency of this method. By using these datasets, we proved better processing-time performance with the new approach by comparing it with classical K-NN. Besides, via experiments on real-world datasets, we compared the prediction accuracy of our approach with density peaks clustering based on K-NN and principal component analysis (DPC-KNN-PCA).
It requires the detector system which can collect highly reliable traffic data in order to perform the real-time traffic signal control. This study is to decide the optimal shape of inductive loop for the real-time traffic signal control .This loop is located at the stopline in the signalized intersection for DS(Degree of Saturation) control. In order to find out the optimal shape of loop, 6types of experiments were performed . The results of the basic experiments of loops are as follows ; -the optimal number of turns for loop is 3 turns. -the impedance values of the loop detectors are similar to that of NEMA standards -the 1.8${\times}$4.5M loop is excellent for sensitivity in actual detection range of car length comparing to other shape of inductive loops. At the experimental of establishments of the optimal loop shape, it found that 1.8 4.5M loop has the highest values of $\DeltaL$ comparing to other types of loops, It means that the range of Lead-in cable length of this loop. And this loop is highly reliable in occpupancy time. Conclusivley, the 1.8${\times}$4.5M inductive loop is the optimal solution as a stop line loop detector for real -time traffic signal control.
In this paper a web-based real-time education system, which is able to support education through multimedia, is suggested for the expansion of learner's creative ability in the school. This system is designed so that it can support three things: 1) a real time interaction between interaction between instructors and learners, 2) individual learning through such an interaction, and 3) a coercive distribution of display by instructions for preventing the deviation of learners from learning. Also, the system, which UML is applied to, makers efficient interaction possible through the module for the real-time exchange and management of messages even in the multi-user environment. Through this system, not only the simulation by learners can be made for experiments and practices, but also questions and respondence can be supported on the procedure of experiments and the analysis of their results. This system is bulit on constructivism, and aimed at helping the learning progress and knowledge formation of learners.
Of the experiments to shorten NMR measuring time by sparse sampling, non-uniform sampling (NUS) is advantageous. NUS miminizes systematic errors which arise due to the lack of samplings by randomization. In this study, I report the real-time acquisition of 3D NMR data using NUS and maximum-entropy (MaxEnt) data processing. The real-time acquisition combined with NUS can reduce NMR measuring time much more. Compared with multidimensional decomposition (MDD) method, which was originally suggested by Jaravine and Orekhov (JACS 2006, 13421-13426), MaxEnt is faster at least several times and more suitable for the realtime acquisition. The designed sampling schedule of current study makes all the spectra during acquisition have the comparable resulting resolutions by MaxEnt. Therefore, one can judge the quality of spectra easily by examining the intensities of peaks. I report two cases of 3D experiments as examples with the simulated subdataset from experimental data. In both cases, the spectra having good qualitie for data analysis could be obtained only with 3% of original data. Its corresponding NMR measuring time was 8 minutes for 3D HNCO of ubiquitin.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.415-419
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2010
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.2
no.1
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pp.106-115
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1994
A parallel integration approach is proposed for real-time simulation of controlled mechanical systems. The proposed approach, which employs the dual-rate integration method in a parallel computing environment, is developed to deal with stiffness and high frequency characteristics of the controlled mechanical systems effectively. Numerical experiments are performed to demonstrate the effectiveness of the approach in shared memory multiprocessors, Alliant FX/8 and Alliant FX/80.
The purpose of the initial alignment of a SDINS is to get a coordinate transformation matrix from the body frame to the navigation frame. The initial alignment is one of the most important processes in the navigation system since its error has a large influence on the navigation solution. In this paper, a real-time initial alignment algorithm for the SDINS is developed using the Kalman filter. The steady state error analysis is performed for the developed Kalman filter technique and the gyrocompass loop method. The performance of the developed alignment method is compared with the gyrocompass loop method through the real-time alignment experiments.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.11
no.1
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pp.23-32
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2008
In this paper, we have investigated the education effect of a web-based virtual laboratory for digital logic circuits which consists of multimedia contents about the usages of equipments for logic circuit experiments and the experimental logic circuits. In case of the engineering experiment of the lower grades in universities, preunderstanding about the usages of experimental equipments and the experimental circuits is necessary for the learners to conduct the experiments well. But it is impossible for the learners to have access to the real experimental equipments earlier due to the lack of equipments and the difficulty in management of the equipments. We have implemented the digital logic circuit virtual laboratory which provides the same experimental environment as a real experimental lab, and the learner can conduct the same experiments as the real ones before the real laboratory class. The learners using the laboratory have reduced the experiment completion time by the average of about 8.2% during a term, compared with the learners not using the lab.
This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, a pixel-to-meter conversion factor is introduced which is calculated from camera parameters. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.08m/s. The proposed method also showed promising results for the real video.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.940-946
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2004
In this paper, an efficient real-time control architecture for autonomous navigation of powered wheelchair is developed. Since an advanced intelligent wheelchair requires real-time performance, the control software architecture of powered wheelchair is developed under Linux real-time extension Real-time Application Interface (RTAI). A hierarchical control structure for autonomous navigation is designed and implemented using real-time processe and interrupts handling of sensory perception based on slanted surface LRF, emergency handling capability, and motor control with 0.1 msec sampling time. The performance of our powered wheelchair system with the implemented control architecture for autonomous navigation is verified via experiments in a corridor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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