Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.5
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pp.964-971
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2003
According to the development of information processing technology and computer hardware, PACS systems have been installed in many hospitals. They can increase the efficiency and the convenience remarkably for handling medical images using digitalized data. After we compare the generation images with other cases, we can read the images correctly and decide how to treat the patients. If the results, included test method and specialist's opinion, are represented dynamically on homepage in hospital. then visitors can get their experience in directly and understand the field of examination and the area of medical treatment. In this thesis, we display the effective images such as MR of the abnormal cases according to parts and diseases, the movie and still images such as Angio image, the other multimedia materials such as the sound and text of doctor's opinions, in SMIL based on XML, concerning the problem of concurrency.
Sophisticated geometric structure analysis must be preceded to create electronic document from logical components extracted from document image. this paper presents a knowledge-based method for sophisticated geometric structure analysis of technical journal pages. The proposed knowledge base encodes geometric characteristics that are not only common in technical journals but also publication-specific in the form rules. The method takes the hybrid of top-down and bottom-up techniques and consists of two phases: region segmentation and identification. Generally, the result of segmentation process does not have a one-to-one matching with composite layout components. Therefore, the proposed method identifies non-text objects such as image, drawing and table, as well as text objects such as text line and equation by splitting or grouping segmented regions into composite layout components. Experimental results with 372 images scanned from the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence show that the proposed method has performed geometrical structure analysis successfully on more than 99% of the test images, resulting in sophisticated performance compared with previous works.
In Computer Graphics, to select the element for modeling is very important in aspect of real-time processing of photorealistic images. Especially in modeling of informal objects, the criteria of choice are such as the minimum number of data, the easy rendering technique, and the expansibility. The metaball model which is one of the methods for modeling the implicit surface is excellent in modeling the complicated surface with a few data. However, a greater number of data are required for modeling objects that consist of planar surfaces with metaballs than with polygons. In this paper, we propose the new skeletal element, metacube which has the merits of metaball and improves the modeling ability of informal objects containing planar surfaces. A metacube has two parameters to change freely its shape from the cube to the sphere and can easily do the modeling of objects with curved surfaces and plane surfaces.
In an "NTFS Index Record Data Hiding" method messages are hidden by using file names. Windows NTFS file naming convention has some forbidden ASCII characters for a file name. When inputting Hangul with the Roman alphabet, if the forbidden characters for the file name and binary data are used, the codes are convert to a designated unicode point to avoid a file creation error due to unsuitable characters. In this paper, the problem of a file creation error due to non-admittable characters for the file name is fixed, which is used in the index record data hiding method. Using Hangul with Roman alphabet the characters cause a file creation error are converted to an arbitrary unicode point except Hangul and Roman alphabet area. When it comes to binary data, all 256 codes are converted to designated unicode area except an extended unicode(surrogate pairs) and ASCII code area. The results of the two cases, i.e. the Hangul with Roman alphabet case and the binary case, show the applicability of the proposed method.
The parallel/distributed processing with a lot of the idle hosts on the web has the high coot-performance ratio for large-scale applications. It's processing has to show the solutions for unpredictable status such as heterogeneity of hosts, variability of hosts, autonomy of hosts, the supporting performance continuously, and the number of hosts which are participated in computation and so on. In this paper, we propose the strategy of adaptive tack reallocation based on performance the host job processing, spread out geographically Also, It shows the scheme of dynamic host management with dynamic environment, which is changed by lots of hosts on the web during parallel processing for large-scale applications. This paper implements the PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) system, evaluates and applies It to the generation of rendering image with highly intensive computation. The results are showed that the adaptive task reallocation with the variation of hosts has been increased up to maximum 90% and the improvement in performance according to add/delete of hosts.
As artificial intelligence is actively studied, it is being applied to various fields such as image, video and natural language processing. The natural language processing, in particular, is being studied to enable computers to understand the languages spoken and spoken by people and is considered one of the most important areas in artificial intelligence technology. In natural language processing, it is a complex, but important to make computers learn to understand a person's common sense and generate results based on the person's common sense. Knowledge graphs, which are linked using the relationship of words, have the advantage of being able to learn common sense easily from computers. However, the existing knowledge graphs are organized only by focusing on specific languages and fields and have limitations that cannot respond to neologisms. In this paper, we propose an intelligent chatbotsystem that collects and analyzed data in real time to build an automatically scalable knowledge graph and utilizes it as the base data. In particular, the fine-tuned BERT-based for relation extraction is to be applied to auto-growing graph to improve performance. And, we have developed a chatbot that can learn human common sense using auto-growing knowledge graph, it verifies the availability and performance of the knowledge graph.
To prevent the spread of disease in aquaculture, it is a need for a system to predict fish diseases while monitoring the water quality environment and the status of growing fish in real time. The existing research in predicting fish disease were image processing techniques. Recently, there have been more studies on disease prediction methods through deep learning techniques. This paper introduces the research results on how to predict diseases of Paralichthys Olivaceus with deep learning technology in aquaculture. The method enhances the performance of disease detection rates by including data augmentation and pre-processing in camera images collected from aquaculture. In this method, it is expected that early detection of disease fish will prevent fishery disasters such as mass closure of fish in aquaculture and reduce the damage of the spread of diseases to local aquaculture to prevent the decline in sales.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.4
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pp.27-36
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2022
In this paper, to improve the conditions of the fish processing site, we propose a method to predict the cutting point of fish according to the target weight using AI machine vision. The proposed method performs image-based preprocessing by first photographing the top and front views of the input fish. Then, RANSAC(RANdom SAmple Consensus) is used to extract the fish contour line, and then 3D external information of the fish is obtained using 3D modeling. Next, machine learning is performed on the extracted three-dimensional feature information and measured weight information to generate a neural network model. Subsequently, the fish is cut at the cutting point predicted by the proposed technique, and then the weight of the cut piece is measured. We compared the measured weight with the target weight and evaluated the performance using evaluation methods such as MAE(Mean Absolute Error) and MRE(Mean Relative Error). The obtained results indicate that an average error rate of less than 3% was achieved in comparison to the target weight. The proposed technique is expected to contribute greatly to the development of the fishery industry in the future by being linked to the automation system.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.4
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pp.715-722
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2022
If you don't regularly go to the dentist to check your teeth, it is difficult to notice cavities or various diseases of your teeth until you have pain or discomfort. Dental plaque is produced by the combination of food or foreign substances and bacteria in the mouth. Starch breaks down from the bacteria that form tartar. The acid that occurs at this time melts the enamel of the teeth and becomes a cavity. So tartar management is important. Poppyrin, the metabolism of bacteria in the mouth, reacts at 405 nm wavelengths and becomes red fluorescent, which can be seen by imaging through certain wavelength filters. By the above method, Frag and tartar are fluorescently detected and photographed with a yellow series of filters that pass wavelengths of 500 nm or more. It uses MATLAB to detect and display red fluorescence through image processing. Using the difference in voltage between normal teeth and tartar through an optical measuring circuit, it was connected to an Arduino and displayed on the LCD. This allows the user to know the presence and location of dental plaque more accurately.
In this paper, we propose an ambient light control method based on the difference of image frames in video. The proposed method is composed of three steps. 1) The first step is to extract a dominant color of a current frame. 2) The second step is to compute the amount of change and the representative color in the changed region using the difference image. 3) The third step is to make a new representative color. The difference image is created from two images transformed into the YUV color space. The summed color difference of each pixel is used for the amount of change. The new representative color is created by synthesizing the current color and the changed color in proportion to the amount of change. We compare the variations of the light effect according to time with and without the proposed method for the same video. The result shows that the new method generates more dynamic light effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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