Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.103-114
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2012
The many DE based data hiding schemes and the many data hiding schemes based on Histogram shifting are researched in spatial domain. The data hiding scheme based on Histogram shifting have an advantage of low distortion of the stego image. But the capacity is low than other schemes. On the other hands, the DE based data hiding schemes have an advantage of high capacity. But the quality of the stego image is low. In this paper, new data hiding scheme which has the similar capacity but the increased quality of the stego image is proposed. The prediction error is divided into blocks to embed the secret data in this scheme. The prediction errors in the block are scanned before the secret data is embedded. If one prediction error is low than the threshold at least, the block is changed to embed the secret data. Otherwise the secret data is not embedded. The distortion of the stego image is minimized by this method. But the block that the secret data embedded is marked in location map. So the additional information to extract the secret data and recover the cover image is needed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.398-403
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2007
초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육영역을 객관적으로 분석하기 위해 ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정 한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사한 영역을 클러스터링 한다. 그리고 클러스터링 된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근육 막, 기타 배경 영역으로 분류한다. 최종적인 근육 영역을 찾기 위해 근육 막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 근육 막 영역에 둘러싸인 근육 영역을 추출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 일반적인 클러스터링 기법을 적용한 방법 보다 ART2 기반 양자화와 제안된 영역 확장 기법으로 근육영역을 추출하고 분석하는 것이 효율적임을 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.6
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pp.11-17
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2014
While safe and convenient, ultrasound imaging analysis is often criticized by its subjective decision making nature by field experts in analyzing musculoskeletal system. In this paper, we propose a new automatic method to extract muscle area using ART2 neural network based quantization. A series of image processing algorithms such as histogram smoothing and End-in search stretching are applied in pre-processing phase to remove noises effectively. Muscle areas are extracted by considering various morphological features and corresponding analysis. In experiment, our ART2 based Quantization is verified as more effective than other general quantization methods.
Labeled graphs are used to represent entities, their relationships, and their structures in real data such as knowledge graphs and protein interactions. With the rapid development of IT and the explosive increase in data, there has been a need for a subgraph matching technology to provide information that the user is interested in. In this paper, we propose an approximate Top-k labeled subgraph matching scheme that considers the semantic similarity of labels and the difference in graph structure. The proposed scheme utilizes a learning model using FastText in order to consider the semantic similarity of a label. In addition, the label similarity graph(LSG) is used for approximate subgraph matching by calculating similarity values between labels in advance. Through the LSG, we can resolve the limitations of the existing schemes that subgraph expansion is possible only if the labels match exactly. It supports structural similarity for a query graph by performing searches up to 2-hop. Based on the similarity value, we provide k subgraph matching results. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme.
The study adopted extended Kalman filter technique in an effort to predict Z-R relationship parameter as a stable value in real-time. Toward this end, a parameter estimation model was established based on extended Kalman filter in consideration of non-linearity of Z-R relationship. A state-space model was established based on a study that was conducted by Adamowski and Muir (1989). Two parameters of Z-R relationship were set as state variables of the state-space model. As a result, a stable model where a divergence of Kalman gain and state variables are not generated was established. It is noteworthy that overestimated or underestimated parameters based on a conventional method were filtered and removed. As application of inappropriate parameters might cause physically unrealistic rain rate estimation, it can be more effective in terms of quantitative precipitation estimation. As a result of estimation on radar rainfall based on parameters predicted with the extended Kalman filter, the mean field bias correction factor turned out to be around 1.0 indicating that there was a minor difference from the gauge rain rate without the mean field bias correction. In addition, it turned out that it was possible to conduct more accurate estimation on radar rainfall compared to the conventional method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.1
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pp.16-22
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2011
Recently, the use of portable projector expands applications to meeting at fields. Accordingly, the projection is not always guaranteed on white screen, causing some color distortion. Several algorithms have been suggested to correct the projected color on the light colored screen. These have limitation on the use of measurement equipment which can't bring always. In this paper, color correction method using general still camera as convenient measurement equipment is proposed to match the colors between on white and colored screens. A patch containing 9 ramps of each channel are firstly projected on white and colored screens, then captured by the camera, respectively, Next, digital values are obtained by the captured image for each ramp patch on both screens, resulting in different values to the same patch. After that, we check which ramp patch on colored screen has the same digital value on white screen, repeating this procedure for all ramp patches. The difference between corresponding ramp patches reveals the quantity of color shift. Then, color correction matrix is obtained by regression method using matched values. In the experimental results, the proposed method gives better color correction on the objective and subjective evaluation than the previous methods.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.24
no.6
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pp.66-73
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2023
The construction industry suffers losses due to failures in demand forecasting due to price fluctuations in construction raw materials, increased user costs due to project cost changes, and lack of forecasting system. Accordingly, it is necessary to improve the accuracy of construction raw material price forecasting. This study aims to predict the price of construction raw materials and verify applicability through the improvement of the Data Refactor technique. In order to improve the accuracy of price prediction of construction raw materials, the existing data refactor classification of low and high frequency and ARIMAX utilization method was improved to frequency-oriented and ARIMA method utilization, so that short-term (3 months in the future) six items such as construction raw materials lumber and cement were improved. ), mid-term (6 months in the future), and long-term (12 months in the future) price forecasts. As a result of the analysis, the predicted value based on the improved Data Refactor technique reduced the error and expanded the variability. Therefore, it is expected that the budget can be managed effectively by predicting the price of construction raw materials more accurately through the Data Refactor technique proposed in this study.
This paper presents a compression method for animated meshes or mesh sequences which have a shared connectivity and geometry streams. Our approach is based on static semi-regular mesh compression algorithm introduced by Khodakovky et al. Our encoding algorithm consists of two stages. First, the proposed technique creates a semi-regular mesh sequence from an input irregular mesh sequence. For semi-regular remeshing of irregular mesh sequences, this paper adapts the MAPS algorithm. However, MAPS cannot directly be performed to the input irregular mesh sequence. Thus, the proposed remesh algorithm revises the MAPS remesher using the clustering information, which classify coherent parts during the animation. The second stage uses wavelet transformation and clustering information to compress geometries of mesh sequences efficiently. The proposed compression algorithm predicts the vertex trajectories using the clustering information and the cluster transformation during the animation and compress the difference other frames from the reference frame in order to reduce the range of 3D position values.
Jang, Gi Young;Lee, Jae Young;Kim, Soo Jin;Shim, Woo Sup
Clinical and Experimental Pediatrics
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v.48
no.12
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pp.1362-1369
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2005
Purpose : This study aimed to investigate the correlation between the plasma level of N-terminal pro-B-type natriuretic peptide(pro-BNP) and several known risk factors influencing outcomes after Fontan operations, and to assess whether pro-BNP levels can be used as predictive risk factors in Fontan operations. Methods : Plasma pro-BNP concentrations were measured in 35 patients with complex cardiac anomalies before catheterization. Cardiac catheterization was performed in all subjects. Mean right atrium pressure, mean pulmonary artery pressure(PAP), and ventricular end-diastolic pressure(EDP) were obtained. Cardiac output and pulmonary vascular resistance were calculated by Fick method. Results : Plasma pro-BNP levels exhibited statistically significant positive correlations with mean PAP(r=0.70, P<0.001), pulmonary vascular resistance(r=0.57, P<0.001), RVEDP(r=0.63, P<0.001), LVEDP(r=0.74, P<0.001), and cardiothoracic ratio(r=0.71, P<0.001). The area under the ROC curve using pro-BNP level to differentiate risk groups in Fontan operations was high : 0.868(95 percent CI, 0.712-1.023, P<0.01). The cutoff value of pro-BNP concentrations for the detection of risk groups in Fontan operations was determined to be 332.4 pg/mL(sensitivity 83.3 percent, specificity 82.7 percent). Conclusion : These data suggest that plasma pro-BNP levels may be used as a predictive risk factor in Fontan operations, and as a guide to determine the mode of therapy during follow-up after Fontan operations.
In this chapter, we summarize the results on the optimal location selection and present limitation and direction of research. In order to reach the objective, this study selected and tested the interaction model which obtains the value of co-ordinates on location selection through the optimization technique. This study used the original variables in the model, but the results indicated that there is difference in reality. In order to overcome this difference, this study peformed market survey and found the new variables (first data such as price, quality and assortment of goods, and the second data such as aggregate area, and area of shop, and the number of cars in the parking lot). Then this study determined an optimal variable by empirical analysis which compares an actual value of market share in 1988 with the market share yielded in the model. However, this study found the market share in each variables does not reflect a reality due to an assumption of λ-value in the model. In order to improve this, this study performed a sensitivity analysis which adds the λ value from 1.0 to 2.9 marginally. The analyzed result indicated the highest significance with the market share ratio in 1998 at λ of 1.0. Applying the weighted value to a variable from each of the first data and second data yielded the results that more variables from the first data coincided with the realistic rank on sales. Although this study have some limits and improvements, if a marketer uses this extended model, more significant results will be produced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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