Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.1
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pp.125-136
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2008
In many practical engineering design problems, the form of objective functions is not given explicitly in terms of design variables. Given the value of design variables, under this circumstance, the value of objective functions is obtained by real/computational experiments such as structural analysis, fluid mechanic analysis, thermodynamic analysis, and so on. These experiments are, in general, considerably expensive. In order to make the number of these experiments as few as possible, optimization is performed in parallel with predicting the form of objective functions. Response Surface Methods (RSM) are well known along this approach. This paper suggests to apply Support Vector Machines (SVM) for predicting the objective functions. One of most important tasks in this approach is to allocate sample data moderately in order to make the number of experiments as small as possible. It will be shown that the information of support vector can be used effectively to this aim. The effectiveness of our suggested method will be shown through numerical example which is well known in design of engineering.
In this paper, we propose the react-time car license plate recognition algorithm using intensity variation and geometric pattern vector. Generally, difference of car license plate region between character and background is more noticeable than other regions. And also, car license plate region usually shows high density values as well as constant intensity variations. Based on these characteristics, we first extract car license plate region using intensity variations. Secondly, lightness compensation process is performed on the considerably dark and brightness input images to acquire constant extraction efficiency. In the proposed recognition step, we first pre-process noise reduction and thinning steps. And also, we use geometric pattern vector to extract features which independent on the size, translation, and rotation of input values. In the experimental results, the proposed method shows better computation times than conventional circular pattern vector and better extraction results regardless of irregular environment lighting conditions as well as noise, size, and location of plate.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.634-638
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2015
Phase currents should be measured in real time for vector control of a 2-phase induction motor. Generally, the phase currents of the motor are measured using two Hall current sensors installed at the output terminal of an inverter. Unfortunately, Hall current sensors are expensive and uneconomical because a vector-controlled inverter for 2-phase induction motor is mainly used in low-power and low-price applications. This paper proposes a low-cost current measurement method using two shunt resistors instead of expensive Hall current sensors. The proposed method can measure the phase currents under all operating conditions of the motor. This method was applied to an experimental vector-controlled inverter for 2-phase induction motor of 220[V]/360[W] and was verified through computer simulations and experimentation.
Objects such as products, product reviews, and user profiles are important in e-commerce domain. Vector is one of the most widely used object representation scheme. Information of e-commerce objects may be modeled by vectors in which the featured values are assigned to various dimensions. E-commerce objects are in general quantitatively large while some are similar or even same in reality. It Plays, therefore, an important role to measure the similarity between objects. In this paper, we survey the state-of-the -art vector similarity measures. Similarity measures are analyzed to feature the algebraic characteristics and relationship of those, and upon which we classify the related measures accordingly. We then present such features that standard vector similarity measures should convey.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.2
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pp.54-68
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2002
In this paper, We propose a multi-dimensional index structure, called a VA (vector approximate) -tree that constructs a tree with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is the efficient index structure for large amount of multi-dimensional data.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.6
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pp.41-47
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2011
This paper is concerned with the DW-MCMA(Dual Weight vector Modified Constant Modulus Algorithm) adaptive equalization algorithm using the dual weight vector in order to improve the convergence characteristic and residual inter-symbol interference which are used as the performance index for an adaptive equalizer. The equalizer is used to reduce the distortion caused by the inter-symbol interference on the wireless and the wired band-limited channel that connect the transmitting system and receiving system. The CMA is widely known as the representative algorithm for equalization. In order to transmitting the mass information with a high speed through the channels, a fast convergence speed in the equalizer performance that is able to minimize overhead needed for equalization is acquired. In this paper, By the computer simulation, we confirmed that the proposed DW-MCMA has the faster convergence speed and the smaller residual inter-symbol interference than the conventional CMA and MCMA.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.10
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pp.53-60
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2009
Due to increased integration density and reduced threshold voltages, leakage current reduction becomes important in the semiconductor IC design for low power consumption. In a combinational logic circuit, the leakage current in the standby state depends on the values of the input. In this research, we developed a new input vector control method to minimize the leakage power. A new efficient algorithm is developed to find the minimal leakage vector. It can reduce the leakage current by 15.7% from the average leakage current and by 6.7% from the results of simulated evolution method during standby or idle states for a set of benchmark circuits. The minimal leakage input vector, with idle input signal, can also reduce the leakage current by 6.8% from the average leakage current and by 3.2% from the results of simulated evolution method for sequential circuits.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.3
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pp.1685-1690
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2014
This paper proposes a novel method to compensate for the measurement errors in detecting phase currents for vector-controlled inverter in real-time. The output torque equations for 3-phase induction motor are derived in terms of offset error and transducing gain error in current measurement circuits, and the equations shows that motor output torque has many ripples due to current measurement errors. Especially, if the proposed method is applied to vector-controlled inverter, the torque ripple by transducing gain error can be reduced in real-time at running state of motor. To verify the proposed method, it was applied to vector-controlled inverter for 3-phase induction motor of 200[W] and computer simulation and experimentation were carried out.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.1
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pp.84-95
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2009
The ubiquitous smart home is the home of the future, which exploits context information from both the human and the home environment, providing an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. In this paper, we present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. The system uses four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the architecture of the real-time human tracker, and proposes an algorithm for predicting human location and motion. To detect human location, three kinds of images are used: $IMAGE_1$ - empty room image, $IMAGE_2$ - image of furniture and home appliances, $IMAGE_3$ - image of $IMAGE_2$ and the human. The real-time human tracker decides which specific furniture or home appliance the human is associated with, via analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine (SVM). The performance experiment of the human's location, which uses three images, lasted an average of 0.037 seconds. The SVM feature of human motion recognition is decided from the pixel number by the array line of the moving object. We evaluated each motion 1,000 times. The average accuracy of all types of motion was 86.5%.
In this paper, we introduce the fast decoding method with the SIMD (Single Instruction Multiple Data) instructions for HEVC RExt (High Efficiency Video Coding Range Extensions). Several tools of HEVC RExt such as intra prediction, interpolation, inverse-quantization, inverse-transform, and clipping modules can be classified as the proper modules for applying the SIMD instructions. In consideration of bit-depth increasement of RExt, intra prediction, interpolation, inverse-quantization, inverse-transform, and clipping modules are accelerated by SSE (Streaming SIMD Extension) instructions. In addition, we propose effective implementations for interpolation filter, inverse-quantization, and clipping modules by utilizing a set of AVX2 (Advanced Vector eXtension 2) instructions that can use 256 bits register. The evaluation of the proposed methods were performed on the private HEVC RExt decoder developed based on HM 16.0. The experimental results show that the developed RExt decoder reduces 12% average decoding time, compared with the conventional sequential method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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