Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.4
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pp.634-640
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2018
In this paper, we propose an automatic extraction algorithm of region of interest(ROI) based on medical x-ray images. The proposed algorithm uses segmentation, feature extraction, and reference image matching to detect lesion sites in the input image. The extracted region is searched for matching lesion images in the reference DB, and the matched results are automatically extracted using the Kalman filter based fitness feedback. The proposed algorithm is extracts the contour of the left hand image for extract growth plate based on the left x-ray input image. It creates a candidate region using multi scale Hessian-matrix based sessionization. As a result, the proposed algorithm was able to split rapidly in 0.02 seconds during the ROI segmentation phase, also when extracting ROI based on segmented image 0.53, the reinforcement phase was able to perform very accurate image segmentation in 0.49 seconds.
The back propagation algorithm took a long time to learn the input patterns and was difficult to train the additional or repeated learning patterns. So Aleksander proposed the binary neural network which could overcome the disadvantages of BP Network. But it had the limitation of repeated learning and was impossible to extract a generalized pattern. In this paper, we proposed a dynamic 3 dimensional Neuro System which was consisted of a learning network which was based on weightless neural network and a feedback module which could accumulate the characteristic. The proposed system was enable to train additional and repeated patterns. Also it could be produced a generalized pattern by putting a proper threshold into each learning-net's discriminator which was resulted from learning procedures. And then we reused the generalized pattern to elevate the recognition rate. In the last processing step to decide right category, we used maximum response detector. We experimented using the MNIST database of NIST and got 99.3% of right recognition rate for training data.
Rodgers, Geoffrey W.;Chase, J. Geoffrey;Corman, Sylvain
Smart Structures and Systems
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v.19
no.5
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pp.487-497
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2017
Semi-active devices use the building's own motion to produce resistive forces and are thus strictly dissipative and require little power. Devices that independently control the binary open/closed valve state can enable novel device hysteresis loops that were not previously possible. However, some device hysteresis loops cannot be obtained without active analog valve control allowing slower, controlled release of stored energy, and is presents an ongoing limitation in obtaining the full range of possibilities offered by these devices. This in silico study develops a proportional-derivative feedback control law using a validated nonlinear device model to track an ideal diamond-shaped force-displacement response profile using active analog valve control. It is validated by comparison to the ideal shape for both sinusoidal and random seismic input motions. Structural application specific spectral analysis compares the performance for the non-linear, actively controlled case to those obtained with an ideal, linear model to validate that the potential performance will be retained when considering realistic nonlinear behaviour and the designed valve control approach. Results show tracking of the device force-displacement loop to within 3-5% of the desired ideal curve. Valve delay, rather than control law design, is the primary limiting factor, and analysis indicates a ratio of valve delay to structural period must be 1/10 or smaller to ensure adequate tracking, relating valve performance to structural period and overall device performance under control. Overall, the results show that active analog feedback control of energy release in these devices can significantly increase the range of resetable, valve-controlled semi-active device performance and hysteresis loops, in turn increasing their performance envelop and application space.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.2
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pp.268-275
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2020
A lightweight hardware design of self-timed ring based true random number generator (TRNG) suitable for information security applications is described. To reduce hardware complexity of TRNG, an entropy extractor with feedback structure was proposed, which minimizes the number of ring stages. The number of ring stages of the FSTR-TRNG was determined to be a multiple of eleven, taking into account operating clock frequency and entropy extraction circuit, and the ratio of tokens to bubbles was determined to operate in evenly-spaced mode. The hardware operation of FSTR-TRNG was verified by FPGA implementation. A set of statistical randomness tests defined by NIST 800-22 were performed by extracting 20 million bits of binary sequences generated by FSTR-TRNG, and all of the fifteen test items were found to meet the criteria. The FSTR-TRNG occupied 46 slices of Spartan-6 FPGA device, and it was implemented with about 2,500 gate equivalents (GEs) when synthesized in 180 nm CMOS standard cell library.
We propose a neuron computer for tracking motion of particles in multi-dimensional space. The neuron computer is constructed of neural networks and their connections, which is a simplified model of the brain. The neuron computer is assemblage of neural networks, it includes a control unit, and the actions of the unit are represented by instructions. We designed a neuron computer to recognize and predict motion of particles. The recognition unit is constructed of neuron-array, encoder, and control part. The neuron-array is a model of the retina, and particles crease an image on the array, where the image is binary. The encoder picks one particle from the array, and translates the particle's location to Cartesian coordinates, which is scaled in [0, 1] intervals. Next, the encoder picks another particle, and does same process. The ordering and reduction of complex processes are executed by instructions. The instructions are held in the control part. The prediction unit is constructed of a multi-layer neural network and a feedback loop, where real time learning is executed. The particles' future locations are forecasted by coordinate values. The neuron computer can chase maximum 100 particles that take evasions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.10B
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pp.1732-1743
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2000
In this paper a fixed-delay trellis search with decision feedback (FDTrS/DF) for high-density DVD systems (4.7-15GB) is proposed and implemented with FPGA. The proposed FDTrS/DF is derived by transforming the binary tree search structure into trellis search structure implying that FDTrS/DF performs better than the singnal detection techniques based on tree search structure such as FDTS/DF and SSD/DF. Advantages of FDTrS/DF are significant reductions in hardware complexity due to the unique structure of FDTrS composed of only one trellis stage requiring no traceback procedure usually implemented in the Viterbi detector. Also in this paper the PDFS/DF and SSD/DF orginally proposed for high-density magnetic recording systems are modified for the DVD system and compared with the proposed FDTrS/DF. In order to increase speed in the FPGA implementation the pipelining technique and absolute branch metric (instead of square branch metric) are applied. The proposed FDTrS/DF is shown to provide the best performance among various signal detection techniques such as PRML, DFE, FDTS/DF and SSD/DF even with a small hardware complexity.
Seo Young-Ho;Choi Hyun-Joon;Choi Soon-Young;Lee Chang-Yeul;Kim Dong-Wook
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.2
s.302
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pp.49-58
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2005
In this paper, we proposed a blind watermarking algerian to use characteristics of a scalar quantizer which is the recommended in the JPEG2000 and JPEG. The proposed algorithm shifts a quantization index according to the value of each watermark bit to prevent losing the watermark information during the compression by quantization. Therefore, the watermark is embedded during the process of quantization, not an additional process for watermarking, and is adaptively applied as a assigned quantizer according application areas. Before embedding process, a LFSR(Linear feedback shift register) rearranged the watermark for the security of the watermark itself and in the embedding process, a LFSR is used to hide the watermarking positions. Therefore the embedded watermark can he extracted by only the owner who knows the initial value of LFSR without the original image. The visual recognizable pattern such as a binary image was used as the watermark. The experimental results showed that the proposed algerian satisfies the robustness and imperceptibility corresponding to the major requirement of watermarking. The results showed the largest error rate to be $5.7\%$ for attack. The experimental result which compares the proposed algorithm with the Mohamed algorithm showed that the proposed algorithm was better than it, exactly $4\~5$ times for the attacks of JPEG and JPEG2000.
Jaemin, Jang;Kang-Ho, Lee;Subin, Joo;Ohwon, Kwon;Hak, Yi;Dongkyu, Lee
Journal of Sensor Science and Technology
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v.31
no.6
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pp.433-440
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2022
Recently, owing to global warming, average summer temperatures are increasing and the number of hot days is increasing is increasing, which leads to an increase in heat stroke. In particular, outdoor workers directly exposed to the heat are at higher risk of heat stroke; therefore, preventing heat-related illnesses and managing safety have become important. Although various wearable devices have been developed to prevent heat stroke for outdoor workers, applying various sensors to the safety helmets that workers must wear is an excellent alternative. In this study, we developed a smart helmet that measures various vital signs of the wearer such as body temperature, heart rate, and sweat rate; external environmental signals such as temperature and humidity; and movement signals of the wearer such as roll and pitch angles. The smart helmet can acquire the various data by connecting with a smartphone application. Environmental data can check the status of heat wave advisory, and the individual vital signs can monitor the health of workers. In addition, we developed an algorithm that classifies the risk of heat-related illness as normal and abnormal by inputting a set of vital signs of the wearer using a support vector machine technique, which is a machine learning technique that allows for rapid binary classification with high reliability. Furthermore, the classified results suggest that the safety manager can supervise the prevention of heat stroke by receiving feedback from the control system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.5
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pp.312-321
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2003
In this paper, we implement robot which are ability to recognize obstacles and moving automatically to destination. we present two results in this paper; hardware implementation of image processing board and software implementation of visual feedback algorithm for a self-controlled robot. In the first part, the mobile robot depends on commands from a control board which is doing image processing part. We have studied the self controlled mobile robot system equipped with a CCD camera for a long time. This robot system consists of a image processing board implemented with DSPs, a stepping motor, a CCD camera. We will propose an algorithm in which commands are delivered for the robot to move in the planned path. The distance that the robot is supposed to move is calculated on the basis of the absolute coordinate and the coordinate of the target spot. And the image signal acquired by the CCD camera mounted on the robot is captured at every sampling time in order for the robot to automatically avoid the obstacle and finally to reach the destination. The image processing board consists of DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7l76A, CPLD(EPM7256ATC144), and SRAM memories. In the second part, the visual feedback control has two types of vision algorithms: obstacle avoidance and path planning. The first algorithm is cell, part of the image divided by blob analysis. We will do image preprocessing to improve the input image. This image preprocessing consists of filtering, edge detection, NOR converting, and threshold-ing. This major image processing includes labeling, segmentation, and pixel density calculation. In the second algorithm, after an image frame went through preprocessing (edge detection, converting, thresholding), the histogram is measured vertically (the y-axis direction). Then, the binary histogram of the image shows waveforms with only black and white variations. Here we use the fact that since obstacles appear as sectional diagrams as if they were walls, there is no variation in the histogram. The intensities of the line histogram are measured as vertically at intervals of 20 pixels. So, we can find uniform and nonuniform regions of the waveforms and define the period of uniform waveforms as an obstacle region. We can see that the algorithm is very useful for the robot to move avoiding obstacles.
Ha, In-Dae;Oh, Jung-Ki;Park, Sang-Joon;Choi, Myung-Whan
Journal of KIISE:Information Networking
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v.28
no.4
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pp.527-539
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2001
The wireless asynchronous transfer mode (ATM) system has the advantage of providing the broadband services with various quality-of-service requirements to the mobile terminal efficiently by utilizing the ATM technology developed for the wired ATM system. The available bit rate (ABR) service among various ATM services utilizes the available bandwidth remaining in the ATM link, which allows the efficient bandwidth usage. During the handoff of the mobile terminal, however, the queue length in the access point (AP) which resides in the boundary of the wired ATM network and the wireless ATM network may increase abruptly. In this paper, we propose a scheme which prevents the buffer-overflow and buffer-underflow in the AP during the handoff of the wireless ABR connection in the wireless ATM system using binary feedback rate-based ABR traffic control. This scheme controls the source's cell generation rate during both handoff period and some time interval after the completion of the handoff procedure. The simulation results show that the proposed scheme prevents the buffer-overflow and buffer-underflow. The proposed scheme can contribute to increasing the throughput of the wireless ABR service during handoff by preventing the buffer overflow and underflow during handoff period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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