An eco-friendly water purifier was developed using natural minerals, plants, and sludge from water purification plants. A wastewater complex treatment system using this water purification agent was developed. The wastewater complex treatment system goes through the process of inflow of contaminated water, input of water purification agent, operation of a pressurized flotation device, sludge flotation, sludge collection and treatment water discharge. This device was applied to the removal of green algae in livestock desorption liquid, broiler washing water, factory wastewater, sewage treatment plant and pond to obtain excellent removal rate. The use of natural water purification agents for organic waste purification has not been investigated.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.1
no.1
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pp.7-14
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2000
Recently, the technologies of adaptive noise cancellation(ANC) are developed fast and widely due to the highly sophisticated digital signal processing algorithms and the high-speed communication networks and devices. But, thousand numbers of the adaptive filter taps are required to obtain the satisfying results in the fields of the adaptive noise cancellation and echo cancellation. In the paper, performance comparisons based on the real-time processing between frequency domain adaptive filter(FDAF) and multi-delay frequency domain adaptive filter(MDF) are carried. Those algorithms provide us with the reductions of the computational burdens and the increase of the convergence rate for the lengthy Fill adaptive filters. The time delay due to the long taps of FDAF can be reduced by adopting the MDF algorithms. The conventional ANC and cross talks ANC using FDAF are implemented on the dSP ACE 1103 real-time signal processing board.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.4
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pp.255-265
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2007
In case of wavelet coefficients have correlation, in image signal denoising using wavelet shrinkage denoising method, the denoising effect for the image signal is reduced when the wavelet shrinkage denoising method is used. The coefficients of multiwavelet transform have correlation by pre-filters. To solve the degradation problem in multiwavelet transform, V Sterela suggested a new pre-filter for the Universal threshold or weighting factors to the threshold. In this paper, to improve the denoising effect in the multiwavelet transform, the coefficient normalizing method that the coefficient are divided by estimated noise deviation is adopted to the transformed multiwavelet coefficients in the course of wavelet shrinkage technique. And the thresholds of universal, SURE and GCV are estimated using normalized coefficients and tried to denoise by the wavelet shrinkage technique. We compared PSNRs of denoised images for each thresholds and confirmed the efficiency of the proposed method.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.4
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pp.169-177
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2006
In this paper, we present an efficient image reconstruction method which is suited to remove various noise generated from measurement using X-ray attenuation. To be specific, we present a wavelet method to efficiently remove ring artifacts, which are caused by inevitable mechanical error in X-ray emitters and detectors. and streak artifacts, which are caused by general observation errors and Fourier transform-based reconstruction process. To remove ring artifacts related noise from projections, we suggest to estimate the noise intensity by using the fact that the noise related to ring artifacts has a strong correlation in the angle direction, and remove them by using wavelet shrinkage. We also suggest to use wavelet-vaguelette decomposition for general-purpose noise removal and image reconstruction. Through simulation studies. we show that the proposed method provides a better result in ring artifact removal and image reconstruction over the traditional Fourier transform-based methods.
We aimed to build a patient-based allergy prevention system using the smartphone and focused on the region of interest (ROI) extraction method for Optical Character Recognition (OCR) in the general environment. However, the current ROI extraction method has shown good performance in the experimental environment, but the performance in the real environment was not good due to the noisy background. Therefore, in this paper, we propose the compared methods of reducing noisy background to solve the ROI extraction problem. There five methods used as a SMF, DIN, Denoising Autoencoder(DAE), DAE with Convolution Neural Network(DAECNN) and median filter(MF) with DAECNN (MF+DAECNN). We have shown that our proposed DAECNN and MF+DAECNN methods are 69%, respectively, which is relatively higher than the conventional DAE method 55%. The verification of performance improvement uses MSE, PSNR and SSIM. The system has implemented OpenCV, C++ and Python, including its performance, is tested on real images.
Kim, Jun Hyeok;Lee, Sang Hun;Lee, Gang Seong;Kim, Ki Bong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.10
no.5
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pp.27-34
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2019
In this paper, we propose a method to remove the background area by analyzing the pattern of the character area. In the character detection result of the MSER(Maximally Stable External Regions) method which distinguishes a region having a constant contrast background regions were detected. To solve this problem, we use the MSER method in natural images, the background is removed by calculating the change rate by searching the character area and the background area which are not different from the areas where the contrast values are different from each other. However, in the background removed image, using the LBP(Local Binary Patterns) method, the area with uniform values in the image was determined to be a character area and character detection was performed. Experiments were carried out with simple images with backgrounds, images with frontal characters, and images with slanted images. The proposed method has a high detection rate of 1.73% compared with the conventional MSER and MSER + LBP method.
Park, Pil-Sook;Jeon, Jin-Kyung;Kim, Gum-Ran;Park, Mi-Yeon
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.1
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pp.65-75
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2020
This study is a convergence study of 596 high school girls in order to confirm the relationship between the desired number of meat side dishes and preference of fish side dishes in school meals. Data were analyzed by χ2-test, ANOVA-test, and Duncan's test using SPSS 22.0 program. The results of the study were as follows. The scores of the subjects for promoting palatability were highest in the items 'Easy to eat' and 'Without fishy'. The scores of 'Nutrition Education', 'Combined with Preferred Food', 'Without Fishy' and 'Add Preferred Flavor' tended to increase significantly as the desired frequency of meat side dishes increased from 'less than three times a month' to 'more than five times a week'. The findings of the study confirmed the relationship between the desired frequency of meat side dishes and preference of fish side dishes. Therefore, this study is expected to provide high school girls with a way to increase fish preference.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.6
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pp.47-56
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2015
In the multi-sensor system, sensor registration errors such as a sensor bias must be corrected so that the individual sensor data are expressed in a common reference frame. If registration process is not properly executed, large tracking errors or formation of multiple track on the same target can be occured. Especially for launch vehicle tracking system, each multiple observation lies on the same reference frame and then fused trajectory can be the best track for slaving data. Hence, this paper describes an on-line bias estimation/correction and asynchronous sensor fusion for launch vehicle tracking. The bias estimation architecture is designed based on pseudo bias measurement which derived from error observation between GPS and radar measurements. Then, asynchronous sensor fusion is adapted to enhance tracking performance.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.2
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pp.110-116
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2013
The amplification rate of a RF repeater is limited by the feedbacked signals from the same repeater. And an ICS (Interference Cancellation System) repeater has been developed to remove the feedbacked signals. The ICS repeater estimates the amplitudes and the phases of the feedbacked signals and removes the estimated feedback signals from the received input signal of the repeater. However, it requires lots of hardware complexity and this leads to the increase the cost of the repeater. Moreover, the ICS repeater can not solve the pilot pollution problems. To solve these problems, we have studied the implementation and adaptation of smart antenna system for RF repeaters. We have designed a smart antenna system with a switching beam structure in order to reduce the hardware and computational complexity. After analyzing the proposed smart antenna system, we found out that the amplification rate of the proposed repeater increases 23dB compare to the amplification rate of ICS repeater and the output SINR increases 6dB compare to the ICS repeater.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.2
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pp.111-118
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2004
Techniques based on thresholding of wavelet coefficients are gaining popularity for denoising data because of the reasonable performance at the low complexity. The VisuShrink which removes the noise with the universal threshold is one of the techniques. The universal threshold is proportional to the noise deviation and the number of data samples. In general, because the noise deviation is not known, one needs to estimate the deviation for determining the value of the universal threshold. But, only for the finest scale wavelet coefficients, it has been known the way of estimating the noise deviation, so the noise in coarse scales cannot be removed with the VisuShrink. We propose here a new denoising method which removes the noise in each scale except the coarsest scale by Visushrink method. The noise deviation at each band is estimated by the monotonic transform and weighted deviation, the product of estimated noise deviation by the weight, is applied to the universal threshold. By making use of the universal threshold and the Soft-Threshold technique, the noise in each band is removed. The denoising characteristics of the proposed method is compared with that of the traditional VisuShrink and SureShrink method. The result showed that the proposed method is effective in denoising on Gaussian noise and quantization noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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