In this paper, we propose a real-time method of detecting hand motions and extracting the signal frame induced by EF(Electric Field) sensors. The signal induced by hand motion includes not only noises caused by various environmental sources as well as sensor's physical placement, but also different initial off-set conditions. Thus, it has been considered as a challenging problem to detect the motion signal and extract the motion frame automatically in real-time. In this study, we remove the PLN(Power Line Noise) using LPF with 10Hz cut-off and successively apply MA(Moving Average) filter to obtain clean and smooth input motion signals. To sense a hand motion, we use two thresholds(positive and negative thresholds) with offset value to detect a starting as well as an ending moment of the motion. Using this approach, we can achieve the correct motion detection rate over 98%. Once the final motion frame is determined, the motion signals are normalized to be used in next process of classification or recognition stage such as LSTN deep neural networks. Our experiment and analysis show that our proposed methods produce better than 98% performance in correct motion detection rate as well as in frame-matching rate.
Jo, Jeong Won;Lee, Min Hye;Lee, Hong Ro;Chung, Yong Suk;Baek, Jeong Ho;Kim, Kyung Hwan;Lee, Chang Woo
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.4
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pp.1-8
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2019
Plant phenomics is a technique for observing and analyzing morphological features in order to select plant varieties of excellent traits. The conventional methods is difficult to apply to the phenomics system. because the color threshold value must be manually changed according to the detection target. In this paper, we propose the convolution neural network (CNN) structure that can automatically segment plants from the background for the phenomics system. The LeafNet consists of nine convolution layers and a sigmoid activation function for determining the presence of plants. As a result of the learning using the LeafNet, we obtained a precision of 98.0% and a recall rate of 90.3% for the plant seedlings images. This confirms the applicability of the phenomics system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.7
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pp.1575-1581
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2005
Recently, further study is being done on the affect of crack on concrete structure and many people have made every endeavor not to leave it unsettled but to minimize it by repair works. In this paper we propose the image processing method that do not remain manual but automatically process the length, the direction and e width of cracks on concrete surface. First, we calibrate light's affect from image by using closing operation, one of morphology methods that can extract the feature of oracle and we extract the edge of crack image by sobel mask. After it, crack image is binarized by iteration binarization. And we extract the edge of cracks using noise elimination method that use an average of adjacent pixels by 3${\times}$3 mask and Glassfire Labeling algorithm. on, in this paper we propose an image processing method which can automatically measure the length, the direction and the width of cracks using the extracted edges of cracks. The results of experiment showed that the proposed method works better on the extraction of concrete cracks. Also our method showed the possibility that inspector's decision is unnecessary.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.551-562
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2024
This study relates to a method and device for extracting and tracking moving objects. In particular, objects are extracted using different images between adjacent images, and the location information of the extracted object is continuously transmitted to provide accurate location information of at least one moving object. It relates to a method and device for extracting and tracking moving objects based on tracking moving objects. People tracking, which started as an expression of the interaction between people and computers, is used in many application fields such as robot learning, object counting, and surveillance systems. In particular, in the field of security systems, cameras are used to recognize and track people to automatically detect illegal activities. The importance of developing a surveillance system, that can detect, is increasing day by day.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.4
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pp.1714-1720
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2012
The purpose of the study was to evaluation of the radiation dose reduction and the possibility of the maintainability of the adequate image quality using various automatic exposure control (AEC) systems in multi-detector computed tomography (MDCT). We used three AEC systems for the study: General Electric Healthcare (Auto-mA 3D), Philips Medical systems (DoseRight) and Siemens Medical Solutions (Care Dose 4D). The general scanning protocol was created for the each examination with the same scanning parameters as many as possible. In the various AEC systems, the evaluation of reduced-dose was evaluated by comparing to fixed mAs with using human phantom. The image quality of the phantom was evaluated with measuring the image noise (standard deviation) by insert regions of interests. Finally, when we applied to AEC for three manufacturers, the radiation dose reduction decreased each 35.3% in the Auto-mA 3D, 58.2% in the DoseRight, and 48.6% in the Care Dose 4D. And, there was not statistical significant difference among the image quality in the Strong/Weak of the Care Dose 4D(P=.269). This applies to variety of the AEC systems which will be very useful to reduce the dose and to maintain the high quality.
Kim, Young Jae;Kim, Tae Yun;Lee, Seung Hyun;Kim, Kwang Gi;Kim, Jong Hyo
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.2
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pp.109-114
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2012
Honeycombs are dense structures that small cysts, which generally have about 2~10 mm in diameter, are surrounded by the wall of fibrosis. When honeycomb is found in the patients, the incidence of acute exacerbation is generally very high. Thus, the observation and quantitative measurement of honeycomb are considered as a significant marker for clinical diagnosis. In this point of view, we propose an automatic segmentation method using morphological image processing and assessment of the degree of clustering techniques. Firstly, image noises were removed by the Gaussian filtering and then a morphological dilation method was applied to segment lung regions. Secondly, honeycomb cyst candidates were detected through the 8-neighborhood pixel exploration, and then non-cyst regions were removed using the region growing method and wall pattern testing. Lastly, final honeycomb regions were segmented through the extraction of dense regions which are consisted of two or more cysts using cluster analysis. The proposed method applied to 80 High resolution computed tomography (HRCT) images and achieved a sensitivity of 89.4% and PPV (Positive Predictive Value) of 72.2%.
This study aimed to propose an accurate diagnostic method for osteoporosis by realizing a computer-aided diagnosis system with the application of the statistical analysis of texture features using digital images of lateral lumbar spine of patients with osteoporosis and providing reliable supplementary diagnostic information by model experimental research for early diagnosis of diseases. For these purposes, digital images of lateral lumbar spine of normal individuals and patients with osteoporosis were used in the experiments, and the values of statistical texture features on the set ROI were expressed in six parameters. Among the texture feature values of the six parameters of osteoporosis, the highest and lowest recognition rates of 95 and 80% were shown in average gray level and uniformity, respectively. Moreover, all the six parameters showed recognition rates of over 80% for osteoporosis: 82.5% in average contrast, 90% in smoothness, 87.5% in skewness, and 87.5% in entropy. Therefore, if a program developing into a computer-aided diagnosis system for medical images is coded based on the results of this study, it is considered possible to be applied to preliminary diagnostic data for automatic detection of lesions and disease diagnosis using medical images, to provide information for definite diagnosis of diseases, to diagnose by limited device, and to be used to shorten the time to analyze medical images.
제품의 사용성 평가에 주로 이용되고 있는 방법의 하나인 비디오 프로토콜 분석(Video Protocol)은 정 보의 질과 양적 측면에서 다른 방법에 비하여 우위에 있다고볼 수 있다. 그러나 비디오 프로토콜 분석 은 많은 물적, 시간적 비용의 투자가 필요한 방법이다. 이러한 문제점들은 컴퓨터의 정보 관리 기능을 활용한다면 충분히 해결될 수 있는 것들이다. 이에 '사용자 중심 디자인을 위한 컴퓨터 지원 시스템 개발' 의 일환으로 사용자중심 디자인 프로세스의 마지막 단계인 개발된 제품의 사용성 평가에 활용될 수 있는 컴퓨터 지원시스템으로써 컴퓨터를 활용한 비디오 정보 분석방법에 관하여 연구하고자 한다. 본 연구는 사용성 평가 비디오 정보를 분석할 수 있는 컴퓨터 지원 시스템을 개발하는데 그 목적을 두고 있다. 사용자 의 기초정보를 파악하는 단계, 사용성평가에 이용되는 제품의 정보를 설정하는 단계, 사용성의 다양한 측면 정보를 비디오정보로부터 추출하는 단계, 추출된 정보와 제품정보, 사용자 기초정보를 연관지어 분석하는 단계, 그리고 마지막으로 분석된 정보로부터 디자인개선의 컨셉을 도출하는 단계 등에 컴퓨터를 활용할 수 있는 통합적인 사용성 평가 컴퓨터에서 제어가 쉽게 이루어 지도록 하고, 이를 화면에 재생시키면서 관찰자가 필요한 정보를 실시간에 분석하고 기록할 수 있는 모든 지원 도구들을 포함하여, 이러한 기록이 자동적으로 분석정보로 활용되어 다양한 측면에서 제품의 사용성평가를 이룰 수 있도록 한다. 또한 분석정보를 도표화하고 분석과 정보검출, 정보생성 단계들 간의 피드백이 원활히 이루어 질 수 있도록 하여분석의 정밀도를 높일 수 있도록 한다. 니즈 데이터베이스가 확충되면 각 사용상황하의 사용성 문제 해결안뿐만 아니라 서로 관련이 있는 사용상황간의 연계 연구를 통해 좀 더 광범위한 개념의 제품 개발도 가능해 질 수 있을 것이다.와 만족도와의 관계 및 이상형에 대해 구체적으로 파악할 필요가 있다. 또한, 신체에 대한 이상형은 시대의 여러 여건에 따라서 변화할 수 있으므로 의복 착용자가 의복을 통해서 표현하고자 하는 이상형의 시대적 변화를 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 신체에 대한 인식도 및 만족도, 이상형에 대한 설문지 조사와 신체측정을 통하여 신체 크기에대한 만족도를 객관적인 척도로 고찰하고, 이상형과 실제 체형에 관하여 고찰하고자 한다. 도한, 1992년도 자료와의 비교를 통하여 시대에 따른 신체만족도와 이상형의 변화를 파악하고자 한다. 이를 기초로 한 의복원형 제작 및 의복 디자인에 대한 연구를 통해 의복의 맞음새가 좋을뿐만 아니라 의복착용자들 에게 심리적 만족을 줄 수 있는 의복 제작에 도움이 될 수 있을 것이다.적입지로 분석되었다.등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의
This paper deals with the electric field sensor and automatic measuring system of the time-varying space electric field produced by lightning discharges. The theoretical principle and the design rule of the measuring devices are investigated, and the semisphere-type electric field sensor and the signal process system are fabricated. From the calibration experiments, the frequency bandwidth of the measuring system ranges from 200 [Hz] to 1.56 [MHz] and the sensitivity is 0.96 [m V/V/m] as the amplification gain is 10. In addition, the electric field waveforms produced by lightning discharges are observed by the proposed electric field measuring system from June to August in 1995. The data is sampled with the time interval of 200 [ns] and is automatically recorded by transient signal analyzer(Necolet Pro 30), the resolution of which is 12 bit. And it is registered at personal computer. The electric field waveforms produced by intracloud discharge tend to be bipolar, with two or three narrow and fast rising pulses superimposed on the initial half-cycle.
Dentist can obtain 3D anatomical information without distortion and information loss by using dental Computed Tomography scan images on line, and also can make the preoperative plan of implant placement or orthodontics. It is essential to segment individual tooth for making an accurate diagnosis. However, it is very difficult to distinguish the difference in the brightness between the dental and adjacent area. Especially, the root of a tooth is very elusive to automatically identify in dental CT images because jawbone normally adjoins the tooth. In the paper, we propose a method of automatically tooth region segmentation, which can identify the root of a tooth clearly. This algorithm separate the tooth from dental CT scan images by using Seeded Region Growing method on dental crown and by using Level-set method on dental root respectively. By using the proposed method, the results can be acquired average 19.2% better accuracy, compared to the result of the previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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