Nguyen, Dat Tien;Park, Young Ho;Shin, Kwang Yong;Park, Kang Ryoung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.347-365
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2013
The performance of finger-vein recognition methods is limited by camera optical defocusing, the light-scattering effect of skin, and individual variations in the skin depth, density, and thickness of vascular patterns. Consequently, all of these factors may affect the image quality, but few studies have conducted quality assessments of finger-vein images. Therefore, we developed a new finger-vein recognition method based on image quality assessment. This research is novel compared with previous methods in four respects. First, the vertical cross-sectional profiles are extracted to detect the approximate positions of vein regions in a given finger-vein image. Second, the accurate positions of the vein regions are detected by checking the depth of the vein's profile using various depth thresholds. Third, the quality of the finger-vein image is measured by using the number of detected vein points in relation to the depth thresholds, which allows individual variations of vein density to be considered for quality assessment. Fourth, by assessing the quality of input finger-vein images, inferior-quality images are not used for recognition, thereby enhancing the accuracy of finger-vein recognition. Experiments confirmed that the performance of finger-vein recognition systems that incorporated the proposed quality assessment method was superior to that of previous methods.
In Korea, the guideline for the bridge safety inspection requests to assess surface degradation, including crack, efflorescence, spalling, and so on, for the rating of concrete bridges. Currently, the assessment of efflorescence is performed based on the visual inspection of expertized engineers, which may result in subjective inspection result. In this study, a novel method using a hyperspectral camera is proposed for objective and accurate assessment of concrete efflorescence. The hyperspectral camera acquires the light intensity for a number of continuous spectral bands of light for each pixel in an image, which makes the hyperspectral imaging technique provides more detailed information than a color camera that collects intensity for only three bands corresponding to RGB (red, green, and blue) colors. A stepwise assessment algorithm is proposed based on the spectral features to decompose efflorescence area from the inspected concrete area. The algorithm is tested in the laboratory test using two concrete specimens, one of which is dark colored with efflorescence on a surface while the other is bright concrete without efflorescence. The test shows high accuracy and applicability of the proposed efflorescence assessment using a hyperspectral camera.
본 논문에서는 사용자 인증시스템에서 인식결과에 대한 예측이 가능한 품질평가모델을 설계하고 분석한다. 제안하는 품질평가기법은 다중고유얼굴 정보에 T-검정과 같은 소표본 분석법을 적용하여 CIMR(Confidence Interval Matching Ratio)이라는 품질 값이 결과로 나타나도록 설계하였으며, 이 CIMR 기반의 품질평가기법을 이용하여 서로 다른 바이오정보간의 차별성이 잘 나타나는지 향후 보편화될 멀티바이오정보 환경을 고려하여 실험하였다. 또한 획득한 바이오정보의 인증결과에 대한 예측가능성 실험은 T-검정기반의 CIMR에 내포되어있는 평균 $\bar{X}$ 와 분산 $s^2$을 이용하였으며, 사용자인증 결과에 대한 예측은 최대 88%정도의 정확도를 보인다.
Purpose: The aim of this study was to conduct a systematic review and to describe the characteristics of child abuse screening instruments. Methods: Articles regarding the development of a child abuse screening instrument were investigated using the systematic review method. A literature search using the keywords "child and abuse or maltreatment and instrument or screening tool" in English, and "child," "abuse," and "instrument" in Korean, was conducted of material published in PubMed, PsycINFO, CINAHL, SCOPUS, ERIC, and RISS. Database and bibliographic searches, and quality appraisal using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool that included systemic reviews, yielded 17 records. Results: Key elementary child abuse screening instruments were developed for physical, psychiatric, affective and sexual and child neglect assessment. The instruments' target populations were children at home and in institutions. The reviewed instruments had the advantage of diagnosing past, concurrent, and indirectly, potential child abuse. Conclusion: The results of this study demonstrate that child abuse screening instruments are available for screening and for assessment of abused children in various circumstances. This review of child abuse screening instruments offers evidence for the acceptable use of optimal psychometric tools for child abuse assessment and provides guidelines for child health nursing practice.
In this study, seismic performance of one story hinged precast buildings, which represents the majority of existing lightweight industrial building stock of Turkey, was assessed. A lot of precast buildings, constructed in one of the important seismic zones of western Turkey, were investigated and building inventories were prepared. By this method, structural properties of inventory buildings and damaged precast buildings in recent earthquakes were compared. Damage estimations based on nonlinear analysis methods have shown that estimated damage levels of inventory buildings and observed damage levels in recent earthquakes are similar. Accuracy of damage estimation study and the simplicity of the one story precast building models implied that rapid seismic performance assessment method for these buildings can be developed. In this assessment method, capacity curves and vibration periods of precast buildings were calculated by using structural properties of precast buildings. The proposed assessment method was applied to inventory buildings by using two different seismic demand scenarios which reflect moderate and soft soil conditions. Comparison of detailed analysis and rapid assessment methods have indicated that reliable seismic performance estimations can be performed by using proposed method. It is also observed that distribution of damage estimations is compatible in both scenarios.
This paper presents a shelf life assessment for K-1 military gas masks in the Republic of Korea using test data of Chemical Materiels Stockpile Reliability Program(CSRP). For the shelf life assessment, over 2,500 samples between 2006 and 2015 were collected from field tests and analyzed to estimate a probability of proper and improper functionality using Bayesian estimation. For this, three stages were considered; a pre-processing, a processing and an assessment. In the pre-processing, major components which directly influence the shelf life of the mask were statistically analyzed and selected by applying principal component analysis from all test components. In the processing, with the major components chosen in the previous stage, both proper and improper probability of gas masks were computed by applying Bayesian estimation. In the assessment, the probability model of the mask shelf life was analyzed with respect to storage periods between 0 and 29 years resulting in between 66.1 % and 100 % performances in accuracy, sensitivity, positive predictive value, and negative predictive value.
Information Technology (IT) and the internet have been major drivers the changes in all aspects of the business processes and activities. They have brought major changes to the financial statements audit environment as well, which in turn has required modifications in audit procedures. There exist, however, certain difficulties with current audit procedures especially for the assessment of the level of control risk. This assessment is primarily based on the auditors' professional judgment and experiences, not based on the objective hies or criteria. To overcome these difficulties, this paper proposes a prototype decision support model named CRAS-CBR using case based reasoning (CBR) to support auditors in making their professional judgment on the assessment of the level of control risk of the general accounting system in the manufacturing industry. To validate the performance, we compare our proposed model with benchmark performances in terms of classification accuracy for the level of control risk. Our experimental results showed CRAS-CBR outperforms a statistical model (MDA) and staff auditor performance in average hit ratio.
This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in structure using Probabilistic Neural Network (PNN). Artificial neural network has been being used for damage assessment by many researchers, but there are still some barriers that must be overcome to improve its accuracy and efficiency. The major problems with the conventional neural network are the necessity of many training data for neural network learning and ambiguity in the relation of neural network architecture with convergence of solution. In this paper, PNN is used as a pattern classifier to overcome those problems in the conventional neural network. The basic idea of damage assessment algorithm proposed in this paper is that modal characteristics from a damaged structure are compared with the training patterns which represent the damage in specific element to determine how close it is to training patterns in terms of the probability from PNN. The training pattern that gives a maximum probability implies that the element used in producing the training pattern is considered as a damaged one. The proposed damage assessment algorithm using PNN is applied to a 2-span continuous beam model structure to verify the algorithm.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images can be exploited for rapid forest fire damage assessment by virtue of UAV systems' advantages. In 2019, catastrophic forest fire occurred in Goseong and Sokcho, Korea and burned 1,757 hectares of forests. We visited the town in Goseong where suffered the most severe damage and conducted UAV flights for forest fire damage assessment. In this study, economic and rapid damage assessment method for forest fire has been proposed using UAV systems equipped with only a RGB sensor. First, forest masking was performed using automatic elevation thresholding to extract forest area. Then ExG (Excess Green) vegetation index which can be calculated without near-infrared band was adopted to extract damaged forests. In addition, entropy filtering was applied to ExG for better differentiation between damaged and non-damaged forest. We could confirm that the proposed forest masking can screen out non-forest land covers such as bare soil, agriculture lands, and artificial objects. In addition, entropy filtering enhanced the ExG homogeneity difference between damaged and non-damaged forests. The automatically detected damaged forests of the proposed method showed high accuracy of 87%.
The remote-sensng campaign was performed at the Pohang Accelerator Laboratory where is located in a basin 6km inland from Yeongil Bay. The campaign aimed uncertainty assessment of Remtech PA0 SODAR through a mutual comparison with WindCube LIDAR, the remote-sensing equipment for wind resource assessment. The joint observation was carried out by changing the setup for measurement heights three times over two months. The LIDAR measurement was assumed as the reference and the uncertainty of SODAR measurement was quantitatively assessed. Compared with LIDAR, the data availability of SODAR was about half. The wind speed measurement was fitted to a slope of 0.94 and $R^2$ of 0.79 to the LIDAR measurement. However, the relative standard deviation was about 17% under 150m above ground level. Therefore, the Remtech PA0 SODAR is judged to be unsuitable for the evaluation of wind resource assessment and wind turbine performance test, which require accuracy of measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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