The goal of automatic velocity analysis is to extract accurate velocity from voluminous seismic data with efficiency. In this study, we developed an efficient automatic velocity analysis algorithm by using bootstrapped differential semblance (BDS) and Monte Carlo inversion. To estimate more accurate results from automatic velocity analysis, the algorithm we have developed uses BDS, which provides a higher velocity resolution than conventional semblance, as a coherency estimator. In addition, our proposed automatic velocity analysis module is performed with a conditional initial velocity determination step that leads to enhanced efficiency in running time of the module. A new optional root mean square (RMS) velocity constraint, which prevents picking false peaks, is used. The developed automatic velocity analysis module was tested on a synthetic dataset and a marine field dataset from the East Sea, Korea. The stacked sections made using velocity results from our algorithm showed coherent events and improved the quality of the normal moveout-correction result. Moreover, since our algorithm finds interval velocity ($\nu_{int}$) first with interval velocity constraints and then calculates a RMS velocity function from the interval velocity, we can estimate geologically reasonable interval velocities. Boundaries of interval velocities also match well with reflection events in the common midpoint stacked sections.
This study was an examination of the relevance and clinical significance of electroencephalographic (EEG) indexes (e.g., mental/physical stress and attention) and indexes of heart rate variability (HRV) with regard to cognitive function and physiological health conditions in elderly people. A device was used to record two-channel EEGs of the frontal lobe and a one-channel ECG simultaneously. Subjects were 76 people average aged 73. The significant findings are as follows: First, subjects whose intrinsic alpha rhythm had high amplitude, regardless of peak, showed higher resistance to mental stress and lower physical stress than did subjects with low-amplitutde intrinsic alpha rhythm. Second, HRV, SDNN, and RMSSD indexes showed strong positive correlations between the two groups of subjects regardless of the division of groups. Third, the alpha asymmetry of the left and right sides of the brain in subjects with low-amplitude intrinsic alpha rhythm was larger, and the delta/alpha ratio (reflecting physical stress) and theta/sensorimotor rhythm (SMR) ratio (showing the decline in attention) were bigger. Fourth, the subjects in whom intrinsic alpha rhythm peak occurred during slow rhythm had a higher theta/SMR ratio than did subjects whose peak occurred during fast rhythm, which was related to a steeper decline in attention. Therefore, the presence or absence of intrinsic alpha rhythm peak and amplitude on quantitative EEG may be an index reflecting the cognitive function and physiological health of elderly people.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.371-373
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2015
This paper describes an analysis of hardware design conditions of moving object detection algorithm which is based on effective Gaussian mixture learning (EGML). The simulation model of EGML algorithm is implemented using OpenCV, and it is analyzed that the effects of parameter values on background learning time and moving object detection sensitivity for various images. In addition, optimal design conditions for hardware implementation of EGML-based MOD algorithm are extracted from fixed-point simulations for various bit-width parameters.
This paper presentsthe performance study of blind equalizer algorithms for impulsive-noise environments based on Gaussian kernel and constant modulus error(CME). Constant modulus algorithm(CMA) based on CME and mean squared error(MSE) criterion fails in impulsive noise environment. Correntropy blind method recently introduced for impulsive-noise resistance has shown in PAM system not very satisfying results. It is revealed in theoretical and simulation analysis that the maximization of zero-error probability based on CME(MZEP-CME) originally proposed for Gaussian noise environments produces superior performance in impulsive noise channels as well. Gaussian kernel of MZEP-CME has a strong effect of becoming insensitive to the large differences between the power of impulse-infected outputs and the constant modulus value.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.6
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pp.112-122
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2009
In this paper, we present a novel space-frequency adaptive image restoration approach using vaguelette-wavelet decomposition (VWD). The proposed algorithm classifies a degraded image into flat and edge regions by using spatial information of the wavelet coefficient. For reducing the noise we perform an adaptive wavelet shrinkage process. At edge region candidates, we adopt entropy approach for estimating the noise and remove it by using relative between sub-bands. After shrinking wavelet coefficients process, we restore the degraded image using the VWD. The proposed algorithm can reduce the noise without affecting the sharpness details. Based on the experimental results, the proposed algorithm efficiently proved to be able to restore the degraded image while preserving details.
The present study is to observe changes of health promoting behaviors of obese women by applying 8 weeks of motion-beat on rhythm exercise program. The effects of the obese women's motion-beat in rhythm exercise were summarized in the following conclusions: For changes in their health promoting behaviors, according to the application of motion-beat to the eight-week rhythm exercise, it was noted that the application of motion-beat was effective in the factor of stress management. Therefore, since the exercise applying motion-beat maximizes fun and interest, it has been developed as a program on sports for all, appropriate and efficient for obese women, and it is expected that positive changes in health promoting behaviors can be suggested as a measure for the facilitation of their continuous participation in the exercise.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.2
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pp.260-267
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2011
This paper proposes a method for segmenting objects from the background in IR(Infrared) images based on GrabCut algorithm. The GrabCut algorithm needs the window encompassing the interesting known object. This procedure is processed by user. However, to apply it for object recognition problems in image sequences. the location of window should be determined automatically. For this, we adopted the Otsu' algorithm for segmenting the interesting but unknown objects in an image coarsely. After applying the Otsu' algorithm, the window is located automatically by blob analysis. The GrabCut algorithm needs the probability distributions of both the candidate object region and the background region surrounding closely the object for estimating the Gaussian mixture models(GMMs) of the object and the background. The probability distribution of the background is computed from the background window, which has the same number of pixels within the candidate object region. Experiments for various IR images show that the proposed method is proper to segment out the interesting object in IR image sequences. To evaluate performance of proposed segmentation method, we compare other segmentation methods.
뇌손상이라고 하는 과도한 stress를 받았을 때 free cortisol의 분비되는 양과 urinary free cortisol의 circadian 리듬에 어떻게 영향을 주는지 확인하기 위하여 시도하였다. 연구대상은 대조군은 건강한 젊은 여성 6명과 실험군응 CT상 뇌에 손상을 받은 4명의 여성으로 30대 환자이었다. 담당의사와 중환자실 관리책임자의 동의하에서 시도되었으며, 실험기간은 2000년 7월 1일에서 7월 10일까지였다. 대조군과 실험군의 뇨를 채취하여 뇨중 free cortisol 농도의 circadian rhythm을 알아보기 위해 채뇨 후 분석하였다. 채뇨는 뇌손상을 받고 응급실을 통해 신경외과 중환자실에 입원한 지 5시간 이내에 해당된 환자로 24시간 유지되는 foley catherization 상태하에서 12:00부터 3일동안 72시간을 2시간 간격으로 채뇨하였고, 대조군은 오전 12시부터 24시간 동안 2시간 간격으로 채뇨하였다. 측정방법으로는 cortisol의 정량은 solid-phase radioimmuoassay 방법을 이용하였으며, 분석재료는 Coat-A-Count(R) Cortisol kit(DPC, U.S.A.)을 사용하여 DPC사의 측정방법을 따랐다. 연구대상자의 free cortisol의 총량은 대조군에서는 $42.8{\mu}g$이었고, 실험군은 1일에 $991.2{\mu}g$, 2일에 $809{\mu}g$, 3일에 $544.2{\mu}g$으로 대조군과 통계적으로 유의한 차이를 나타내(p<.05), 실험군에서 현저하게 증가된 양상을 보였고, 시간이 지나면서 점점 감소하는 경향을 나타냈다. 시간별로 t-검정으로 분석한 결과로는 모든 시간대에서 대조군과 실험군의 평균치는 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. Free cortisol의 circadian에서는 대조군에서는 정상인의 cortisol의 circadian의 경우와 같은 리듬을 보였으나, 손상을 받은 실험군의 경우 분비량은 현저하게 증가했음을 보여주었다. 최고치가 제1일에 18:00과 다음날 10:00에 나타나 최고치가 2회 나타났으며, 제2일에도 제1일과 마찬가지로 18:00에 나타났고, 제3일에는 24:00에 나타나 제1일보다 제2일에는 최고치가 한 번 나타난 리듬을 보여주었고, 분비량은 2일에 감소하였다. 제3일에는 최고치가 8시간 지연된 나타난 리듬의 변화를 보여주었다. 최저치는 제1일, 제2일, 제3일 모두 24:00에 나타난 리듬을 보여주었다. 이상의 결과에서 실험군인 뇌손상 환자군에서는 뇌손상이 과도한 stress로 작용하여 환자의 free cortisol 분비량과 circadian 리듬에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러므로 뇌손상환자를 간호하는 간호사는 스트레스상태인 것을 인지하여 환자 개개인에 필요한 간호를 해야 할 것으로 사료된다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.6
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pp.11-17
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2012
The HC-128 stram cipher which selected for the final eSTREAM portfolio is suitable for mobile Ad-Hoc network environments because of the ability of high-speed encryption in restricted memory space. In this paper, we analyzed the vulnerability of side channel analysis attack on HC-128 stream cipher. At the first, we explain a flaw of previous theoretical analysis result which defined the complexity of side-channel attack of HC-128 stream cipher as 'low' and then re-evaluate the security against side-channel attack by estimating the concrete complexity for recovering the secret key. As a result, HC-128 stream cipher is relatively secure against side-channel attack since recovering the secret key have $2^{65}$ computation complexity which is higher than other stream cipher's one.
Atmospheric Motion Vector (AMV) from satellite images have shown Slow Speed Bias (SSB) in comparison with rawinsonde. The causes of SSB are originated from tracking, selection, and height assignment error, which is known to be the leading error. However, recent works have shown that height assignment error cannot be fully explained the cause of SSB. This paper attempts a new approach to examine the possibility of SSB reduction of COMS AMV by using a new target tracking algorithm. Tracking error can be caused by averaging of various wind patterns within a target and changing of cloud shape in searching process over time. To overcome this problem, Gaussian Mixture Model (GMM) has been adopted to extract the coldest cluster as target since the shape of such target is less subject to transformation. Then, an image filtering scheme is applied to weigh more on the selected coldest pixels than the other, which makes it easy to track the target. When AMV derived from our algorithm with sum of squared distance method and current COMS are compared with rawindsonde, our products show noticeable improvement over COMS products in mean wind speed by an increase of $2.7ms^{-1}$ and SSB reduction by 29%. However, the statistics regarding the bias show negative impact for mid/low level with our algorithm, and the number of vectors are reduced by 40% relative to COMS. Therefore, further study is required to improve accuracy for mid/low level winds and increase the number of AMV vectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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