Kim, Jong-Sung;Kim, Jung-Bae;Song, Kyung-Joon;Min, Byung-Eui;Bien, Zeung-Nam
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.6
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pp.52-62
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1999
This paper presents a system which recognizes dynamic hand gestures on-line for controlling motion of numan avatar in virtual environment(VF). A dynamic hand gesture is a method of communication between a computer and a human being who uses gestures, especially both hands and fingers. A human avatar consists of 32 degree of freedom(DOF) for natural motion in VE and navigates by 8 pre-defined dynamic hand gestures. Inverse kinematics and dynamic kinematics are applied for real-time motion control of human avatar. In this paper, we apply a fuzzy min-max neural network and feature analysis method using fuzzy logic for on-line dynamic hand gesture recognition.
As business management has a high level of dependence on Informational Technology (IT), protecting assets of a company from disaster is one of the most important thing that IT operating managers should consider. Because data or information is a major source of operation of the company, data security is the first priority as an aspect of continuity of business management. Therefore, this paper will realize disaster recovery system, which is suspended because of disaster, based on cloud computing system. Realized High Available Replicate System applied a method of multi thread target database to improve Replicate performance, and real time synchronize technology can improve efficiency of network. From Active to Active operation, it maximizes use of backup system, and it has a effect to disperse load of source database system. Also, High Available Replicate System realized consistency verification mechanism and monitoring technique. For Performance evaluation, High Available Replicate System used multi thread method, which shows more than threefold of replicate performance than single thread method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.208-214
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2014
Vehicle dynamic states used in various advanced driving safety systems are influenced by road geometry. Among the road geometry information, the vehicle pitch angle influenced by road slope and acceleration-deceleration is essential parameter used in pose estimation including the navigation system, advanced adaptive cruise control and others on sag road. Although the road slope data is essential parameter, the method measuring the parameter is not commercialized. The digital map including the road geometry data and high-precision DGPS system such as DGPS(Differential Global Positioning System) based RTK(Real-Time Kinematics) are used unusually. In this paper, low-cost cascade extended Kalman filter(CEKF) based road slope estimation method is proposed. It use cascade two EKFs. The EKFs use several measured vehicle states such as yaw rate, longitudinal acceleration, lateral acceleration and wheel speed of the rear tires and 3 D.O.F(Degree Of Freedom) vehicle dynamics model. The performance of proposed estimation algorithm is evaluated by simulation based on Carsim dynamics tool and T-car based experiment.
Cho Seong-Jun;Tanaka Ryohey;Sato Motoyuki;Kim Jung-Ho
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2005.05a
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pp.215-220
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2005
In order to apply to land mine detection effectively, GPR using an optical electric field sensor as a receiver has been developed. The optical electric field sensor is very small and uses optical fiber instead of metallic coaxial cable. With the combination of these advantages and the bistatic radar system, it can be possible for an operator to measure quite flexible and safely. The sensor has been tested in stepped frequency radar system with frequency which consists of a vector network analyzer, a fixed double ridged horn antenna as transmitter. For considering effectiveness in real field, we applied impulse radar system, which consist of a digital oscilloscope and a impulse generator to produce the impulse. Detection of a PMN2 mine model was carried out by the impulse radar system at a sand pit. The PMN2 were detected clearly with sufficiently high resolution, the target contrast was almost the same while the scanning time decreased down to 1/100.
With the development of deep learning technology, research is being actively carried out on user-friendly interfaces that are suitable for use in virtual reality or augmented reality applications. To support the interface using the user's hands, this paper proposes a deep learning-based fingertip detection method to enable the tracking of fingertip coordinates to select virtual objects, or to write or draw in the air. After cutting the approximate part of the corresponding fingertip object from the input image with the Grad-CAM, and perform the convolution neural network with Atrous Convolution for the cut image to detect fingertip location. This method is simpler and easier to implement than existing object detection algorithms without requiring a pre-processing for annotating objects. To verify this method we implemented an air writing application and showed that the recognition rate of 81% and the speed of 76 ms were able to write smoothly without delay in the air, making it possible to utilize the application in real time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.6
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pp.235-243
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2014
In this paper, we propose an efficient control system for intelligent LED indoor lighting. The proposed an efficient control system for intelligent LED indoor lighting were included to elements such as daylight intensity measured through the PIR sensor and illuminance sensor at lighting style by the schedule defined and the occupancy detection. And it was controlled lighting through to the wireless sensor network, and was designed for the energy savings. Also, the lighting control of indoor lighting based on occupancy detection detect fine movements using a PIR sensor. And an unnecessary lighting intensity control of the window-side and the inside were controlled according to daylight level measurement result using the light sensor. In daylight inflow many case, the window-side lighting was to automatically darker, and in daylight inflow less case, was designed to be automatically bright. The efficiency validate results of an efficient control system for intelligent LED indoor lighting, the brightness of the indoor light were to maximize the energy saving by controlling in real time when entering as indoor a little that external lighting or daylight.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.154-162
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2003
In this paper, Associative Memory with Cellular Neural Networks classifies and recognizes image patterns as an operator applied to image process. CNN processes nonlinear data in real-time like neural networks, and made by cell which communicates with each other directly through its neighbor cells as the Cellular Automata does. It is applied to the optimization problem, associative memory, pattern recognition, and computer vision. Image processing with CNN is appropriate to 2-D images, because each cell which corresponds to each pixel in the image is simultaneously processed in parallel. This paper shows the method for designing the structure of associative memory based on CNN and getting output image by choosing the most appropriate weight pattern among the whole learned weight pattern memories. Each template represents weight values between cells and updates them by learning. Hebbian rule is used for learning template weights and LMS algorithm is used for classification.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.169-174
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2003
The trial and success of malicious cyber attacks has been increased rapidly with spreading of Internet and the activation of a internet shopping mall and the supply of an online, or an offline internet, so it is expected to make a problem more and more. The goal of intrusion detection is to identify unauthorized use, misuse, and abuse of computer systems by both system insiders and external penetrators in real time. In fact, the general security system based on Internet couldn't cope with the attack properly, if ever. other regular systems have depended on common vaccine softwares to cope with the attack. But in this paper, we will use the positive selection and negative selection mechanism of T-cell, which is the biologically distributed autonomous system, to develop the self/nonself recognition algorithm and AIS (Artificial Immune System) that is easy to be concrete on the artificial system. For making it come true, we will apply AIS to the network environment, which is a computer security system.
In recent years, there is a remarkable progress in ICTs (Information and Communication Technologies), and then many attempts to apply ICTs to other industries are being made. In the field of disaster managements, ICTs such as RFID (Radio Frequency IDentification) and USN (Ubiquitous Sensor Network) are used to provide safe environments. Actually, various types of early warning systems using USN are now widely used to monitor natural disasters such as floods, landslides and earthquakes, and also to detect human-caused disasters such as fires, explosions and collapses. These early warning systems issue alarms rapidly when a disaster is detected or an event exceeds prescribed thresholds, and furthermore deliver alarm messages to disaster managers and citizens. In general, these systems consist of a number of various sensors and measure real-time stream data, which requires an efficient and rapid data processing technique. In this study, an event-driven architecture (EDA) is presented to collect event effectively and to provide an alert rapidly. A publish/subscribe event processing method to process simple event is introduced. Additionally, a complex event processing (CEP) technique is introduced to process complex data from various sensors and to provide prompt and reasonable decision supports when many disasters happen simultaneously. A basic concept of CEP technique is presented and the advantages of the technique in disaster management are also discussed. Then, how the main processing methods of CEP such as aggregation, correlation, and filtering can be applied to disaster management is considered. Finally, an example of flood forecasting and early alarm system in which CEP is incorporated is presented It is found that the CEP based on the EDA will provide an efficient early warning method when disaster happens.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.6
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pp.201-210
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2009
Studies on human-centered services are approaching their highest peak with the emergence of a new concept of the network environment, a ubiquitous environment. Among these ubiquitous service technologies, services related to health care are very closely related to the current social environment. In this paper, With social aging and changes in ubiquitous IT environment, studies on health care, which is among the essential application services and which has been defined as a key application technology, and studies related to it have been conducted. In addition, healthcare services, which are essentially applicable to the ubiquitous environment, were suggested by analyzing existing healthcare studies and drawing from them the requirements for such. This paper proposes management protocol for serious case except from health care research. This system is constructed database using RFID, it has location information. It provides procedures to consistently monitor the status of patients and process the outcome in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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