Park, Seung-Jun;Han, Sang-Yong;Park, Sang-Bae;Kim, Jung-Ha
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.6_2
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pp.979-987
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2020
This study used the Deep Learning models used in previous studies, we selected the basic model. The selected model was selected as ZFNet among ZFNet, Googlenet and ResNet, and the object was detected using a ZFNet based FRCNN. In order to reduce the detection error rate of FRCNN, location of four types of objects detected inside the image was designed by SVM classifier and location-based filtering was applied. As simulation results, it showed similar performance to the lane marking classification method with conventional 경계 detection, with an average accuracy of about 88.8%. In addition, studies using the Linear-parabolic Model showed a processing speed of 165.65ms with a minimum resolution of 600 × 800, but in this study, the resolution was treated at about 33ms with an input resolution image of 1280 × 960, so it was possible to classify lane marking at a faster rate than the previous study by CNN-based End to End method.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.59
no.5
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pp.330-337
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2022
Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.
Zhou, Yi Mou;Shang, Lin Rru;Lim, Hyun Chan;Hwang, Mi Kyung
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.7
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pp.913-921
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2021
After arranging the general usability evaluation criteria of existing VUI researchers, this study verified how appropriate these criteria are for AI VUI specialized in navigation and the priority of their suitability. The VUI used in this study was analyzed through a survey from a total of 195 Chinese users after analyzing the navigation VUI used in China. As a result of the analysis, the usability evaluation criteria of the navigation VUI were extracted from three sub-factors of 'task accuracy', 'function satisfaction', and 'information reliability' in verifying conformance with general VUI evaluation criteria. With the recent advent of self-driving cars, safety and response speed are becoming very important, so Chinese users also ranked responsiveness as the top priority in VUI design, and the importance was also found to be high. Also, both men and women have the highest reactivity and the lowest multiplicity. VUI requires a convenient and natural interface to understand the intention between two objects through usability evaluation and verification in order to have effective interaction between humans and machines.
In the early twenty-first century, minimally invasive surgery is the mainstay of various kinds of surgical fields. Surgeons gave percutaneously surgical treatment of the screw directly using a fluoroscopic view in the past. The latest date, they began to operate the fractured carpal bone surgery using Computerized Tomography (CT). Carpal bones composed of wrist joint consist of eight small bones which have hexahedron and sponge shape. Because of these shape, it is difficult to grasp the shape of carpal bones using only CT image data. Although several image segmentation studies have been conducted with carpal bone CT image data, more studies about carpal bone using CT data are still required. Especially, to apply the software implemented from the studies to clinical fIeld, the outcomes should be user friendly and very accurate. To satisfy those conditions, we propose modified multi-seed region growing segmentation method which uses simple threshold and the canny edge detector for finding edge information more accurately. This method is able to use very easily and gives us high accuracy and high speed for extracting the edge information of carpal bones. Especially, using multi-seed points, multi-bone objects of the carpal bone are extracted simultaneously.
Radar is an object-detection system that uses radio waves to determine the range, altitude, direction, or speed of objects. High power amplifier Module is the most critical part of the high-power radar transmitter systems. It can be used to detect aircraft, ships, spacecraft, guided missiles, motor vehicles, weather formations, and terrain. Research related to radar has been conducted in various fields according to improvement of the communication technology. But only performance-originated technology development has been dashed; study concerning environment duality and safety concerning reliability are still insufficient. In general, radar module is exposed to the outside, on the means of moving or fixed in a certain place. It should be guaranteed sufficient immunity for a variety of environmental stresses that can occur in the outdoor. HALT is a great process used for quickly finding failure mechanisms in a hardware design and product. By applying various kinds and extreme level of stresses, we can find the operating limits of products. In thesis, we conducted HALT test of the high power amplifier modules which used in military and automotive radar. After the test, we analyzed environmental weaknesses of high power amplifier modules using conventional construction data.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.17
no.1
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pp.67-73
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2019
In the current era of digital technology, and with the help of existing software, digital photo manipulation is becoming easier and faster. One example of this is the development of powerful image processing software that makes it easy for a digital image to be manipulated and edited. It is therefore very important to protect and maintain public trust in digital images. Several methods have been developed to detect image manipulation. In this paper, we compare two methods for detecting image duplication due to copy-move actions, namely the polar coordinate system and the histogram of oriented gradients methods. The former is a method based on the transfer of a Cartesian image to a polar form, making it easy to tell whether there are objects that have undergone a copy/move in an image, while the latter is a method for retrieving information related to the distribution, which uses a target in the local area as a tool to represent the shape of the target. We compare the accuracy, speed and memory usage of these two methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.36T
no.3
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pp.64-71
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1999
In this paper, two degree of freedom parallelogram link mechanism is used as DD(Direct-drive) robot mechanism. In parallelogram link mechanism, two motors being established in each base frame, the mass of motor itself is not loaded to anther motor; the number of links are increased, the mass of arm being lighter; with the estabilishment of link parameter, nonlinearity such as the centrifugal force disappears; at the same time anti-interference between motors can be realized. And to realize highy-accurate drive of parallelogram link DD robot manipulator, to improve the learning speed through the design of leaning control system using neural network, to raise adapting power to the varied work objects; the learning control algorithm is composed of neural network and feedback controller in this paper.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.3
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pp.91-98
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2015
There is a new evolution in technological advancement taking place called the Internet of Things (IoT), The IoT enables physical world objects in our surrounding to be connected to the Internet. ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart devices. Accordingly studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi devices using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band. Because serious network performance deterioration of wireless sensor networks. In this paper, we will propose an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channels by mixing utilization of interference signal and RSSI (Received Signal Strength Indicator) Min/Max/Activity of Interference signal by wireless sensor nodes. In addition, it will verify our algorithm by using OPNET Network verification simulator.
In this paper, we present a real-time physical simulation model of water surfaces with a novel method to represent the water mass flow in full three dimensions. In a physical simulation model, the state of the water surfaces is represented by a set of physical values, including height, velocity, and the gradient. The evolution of the velocity field in previous works is handled by a velocity solver based on the Navier-Stokes equations, which occurs as a result of the unevenness of the velocity propagation. In this paper, we integrate the principle of the mass conservation in a fluid of equilateral density to upgrade the height field from the unevenness, which in mathematical terms can be represented by the divergence operator. Thus the model generates waves induced by horizontal velocity, offering a simulation that puts forces added in all direction into account when calculating the values for height and velocity for the next frame. Other effects such as reflection off the boundaries, and interactions with floating objects are involved in our method. The implementation of our method demonstrates to run with fast speed scalable to real-time rates even for large simulation domains. Therefore, our model is appropriate for a real-time and large scale water surface simulation into which the animator wishes to visualize the global fluid flow as a main emphasis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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