Park, Jisu;Jung, Jinman;Eun, Seungbae;Yun, Young-Sun
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.3
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pp.89-95
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2020
Recently, studies are being conducted to recognize a sketch image of a GUI (Graphical User Interface) based on a deep learning and to make it into a code implemented in an application. UI / UX designers can communicate with developers through storyboards when developing mobile applications. However, UI / UX designers can create different widgets for ambiguous widgets. In this paper, we propose an automatic UI detection method using symbol markers to improve the accuracy of DNN (Deep Neural Network) based UI identification. In order to evaluate the performance with or without the symbol markers, their accuracy is compared. In order to improve the accuracy according to of the symbol marker, the results are analyzed when the shape is a circle or a parenthesis. The use of symbol markers will reduce feedback between developer and designer, time and cost, and reduce sketch image UI false positives and improve accuracy.
Heavy structures such as large roof structures and superbeams were lifted using hydraulic jacks. Moreover, member verticality and horizontality checks were performed at every construction stage to monitor the measuring tapes for their structural safety, using CCTV. When the relative displacement exceeded the predetermined limit, the hydraulic systems were terminated. After adjusting the relative displacement manually, lifting was resumed. The accuracy of the relative displacement was found not to be reliable, however, due to eye check using CCTV, and it took a long time due to manual adjustment. Moreover, real-time monitoring was impossible. To address these problems, the monitoring-evaluation system for the stable lifting of heavy structures was proposed, using the total station of the automatic-target-recognition type, laser-distance-measuring devices, a data logger, a strain gauge, and others. After developing a program for the operation of the system and for the acquisition of data, a mock-up test was conducted in a large-scale structural laboratory to evaluate the accuracy and applicability of the system. The stable acquisition and applicability of data was confirmed in the test.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.107-114
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2017
Iris diagnosis is an alternative medicine to diagnose the disease of the patient by using different of the iris pattern, color and other characteristics. This paper proposed a disease prediction algorithm that using the iris regions that analyze iris change to using differential image of iris image. this method utilize as patient's health examination according to iris change. Because most of previous studies only find a sign pattern in a iris image, it's not enough to be used for a iris diagnosis system. We're developed an iris diagnosis system based on a iris images processing approach, It's presents the extraction algorithms of 8 major iris signs and correction manually for improving the accuracy of analysis. As a result, PNSR of applied edge detection image is about 132, and pattern matching area recognition presented practical use possibility by automatic diagnostic that presume situation of human body by iris about 91%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.3
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pp.385-396
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1993
In this paper, a improved method of digital image analysis required in basic medical science for diagnosis of cells was proposed. The object image was the thyroid gland cell image, and the purpose was automatic discrimination of three classes cells(normal cell, follicular neoplastic cells, and papillary neoplastic cells) by difference of chromatin patterns. To segment the cell nucleus from background, the region segmentation algorithm by edge tracing was proposed. And feature parameter was obtained from discrete Fourier transformation of image. After construct a feature sample group of each cells, experiment of discrimination was executed with any verification cells. As a consequency of using features proposed in this paper, get a better recognition rate(70-90%) than previously reported papers, and this method give shape to get objectivity and fixed quantity in diagnosis of cells, The methods described in this paper be used immediately for discrimination of neoplastic cells.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.1
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pp.70-77
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2014
This paper proposes a novel localization algorithm based on ego-motion which used Lucas-Kanade Optical Flow and warping image obtained through fish-eye lenses mounted on the robots. The omnidirectional image sensor is a desirable sensor for real-time view-based recognition of a robot because the all information around the robot can be obtained simultaneously. The preprocessing (distortion correction, image merge, etc.) of the omnidirectional image which obtained by camera using reflect in mirror or by connection of multiple camera images is essential because it is difficult to obtain information from the original image. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we extract motion vectors using Lucas-Kanade Optical Flow in preprocessed image. Third, we estimate the robot position and angle using ego-motion method which used direction of vector and vanishing point obtained by RANSAC. We confirmed the reliability of localization algorithm using ego-motion based on fisheye warping image through comparison between results (position and angle) of the experiment obtained using the proposed algorithm and results of the experiment measured from Global Vision Localization System.
Objectives : This study had been performed for Respondents who live in Daegu and Kyungbuk province Age group of 30 to 50 years old. Methods : The oral health state and oral heath care, dental treatments about the use of oral hygiene devices were obtained through self-administering questionnaires from 2 to 31, January, 2009. Results : 1. The toothpick was well known for respondents and automatic brush, gargle, dental floss were practically used. 2. 57.1% of man know oral hygiene device, they know more about oral hygiene device if they have higher degree, and they use more if they are older than others. 3. 55.5% of respondents who think their oral health condition is not healthy enough recognize oral hygiene device, 77.5% of respondents who visited dental clinic around six month recognize oral hygiene device. 82.4% of respondents who had been follow-up. 86.1% of respondents who think their oral health state is good enough doesn't use oral hygiene device, oral hygiene device was used more for respondents who visited dental clinic frequently. 47.1% of respondents who visited dental clinic periodically use oral hygiene device. 4. Respondents who experience implant recognize more about oral hygiene device and periodontal Tx, orthodontics problem, preservative treatment were next. 5. 60.0% of respondents who were educated tooth brushing method recognize it. Oral hygiene device was frequently used if tooth brushing time were increased. 26.4% of respondents who were changed their tooth brushing method used oral hygiene device. Conclusions : Their recognition level was practically low whose age is around 30 to 50. Their oral hygiene device use ratio is higher then others who were educated tooth brush method so that I think we need to recommend for use oral hygiene device and use method.
This study attempts to establish a system extracting and monitoring cultural grounds of seaweeds (lavers, brown seaweeds and seaweed fulvescens) and abalone on the basis of both KOMPSAT-2 and Terrasar-X data. The study areas are located in the northwest and southwest coast of South Korea, famous for coastal cultural grounds. The northwest site is in a high tidal range area (on the average, 6.1 min Asan Bay) and has laver cultural grounds for the most. An semi-automatic detection system of laver facilities is described and assessed for spacebome optic images. On the other hand, the southwest cost is most famous for seaweeds. Aquaculture facilities, which cover extensive portions of this area, can be subdivided into three major groups: brown seaweeds, capsosiphon fulvescens and abalone farms. The study is based on interpretation of optic and SAR satellite data and a detailed image analysis procedure is described here. On May 25 and June 2, 2008 the TerraSAR-X radar satellite took some images of the area. SAR data are unique for mapping those farms. In case of abalone farms, the backscatters from surrounding dykes allows for recognition and separation of abalone ponds from all other water-covered surfaces. But identification of seaweeds such as laver, brown seaweeds and seaweed fulvescens depends on the dampening effect due to the presence of the facilities and is a complex task because objects that resemble seaweeds frequently occur, particularly in low wind or tidal conditions. Lastly, fusion of SAR and optic spatial images is tested to enhance the detection of aquaculture facilities by using the panchromatic image with spatial resolution 1 meter and the corresponding multi-spectral, with spatial resolution 4 meters and 4 spectrum bands, from KOMPSAT-2. The mapping accuracy achieved for farms will be estimated and discussed after field verification of preliminary results.
Software internationalization, the process of making software easier to localize for specific languages, has deep implications when applied to speech technology, where the goal of the task lies in the very essence of the particular language. A greatdeal of work and fine-tuning has gone into language processing software based on ASCII or a single language, say English, thus making a port to different languages difficult. The inherent identity of a language manifests itself in its lexicon, where its character set, phoneme set, pronunciation rules are revealed. We propose a decomposition of the lexicon building process, into four discrete and sequential steps. For preprocessing to build a lexical model, we translate from specific language code to unicode. (step 1) Transliterating code points from Unicode. (step 2) Phonetically standardizing rules. (step 3) Implementing grapheme to phoneme rules. (step 4) Implementing phonological processes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.6
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pp.842-848
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2018
The Smart plug is a device that connects between the outlet and the product at home, and it is an IoT type device that can drive energy saving and transmit information to the outside by power on / off control function and power measurement function. In this case, a smart plug that incorporates deep learning of intelligence technology that allows people to learn how to think about a computer, automatically classifies a product as it operates, and automatically tests the operating status of the washing machine by using input AC current pattern. Through this study, even if the product does not function as IoT, it can classify product type and operation state by smart plug connection alone, so we can draw a new paradigm of life pattern and energy saving in one family.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.2
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pp.642-648
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2016
As 3D solid modeling prevails, a range of applications have become possible and intensive research on the integration of CAD/CAM has been conducted. As a consequence, methods to recognize the machining features from CAD models have been developed. On the other hand, generating a machining sequence using the machining features is still a problem due to a combinatorial problem with a large number of machining features. This paper proposes a new method that utilizes the precedence constraints through which the number of the combinations is reduced drastically. This method can automatically generate machining sequences requiring the lowest amount of machining time. An airplane part was used to test the usefulness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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