Agar was prepared from Gelidium amansii collected from Jeju Island, South Korea. This agar preparation has high gel strength and low sulfate content compared with G. amansii agar from Morocco. Accordingly, agarose was made from the Jeju agar through the consecutive refining processes of dimethyl sulfoxide (DMSO) extraction and ethylene diamine tetra acetic acid (EDTA) washing. The physicochemical properties of the resulting agarose were compared with those from agarose prepared using only DMSO extraction. Consecutive DMSO extraction and EDTA washing more strongly affected the physicochemical properties of the agarose (purified agarose) compared with the use of DMSO extraction alone. These properties were similar to those of commercial agarose used for electrophoresis. In DNA electrophoresis, the separation and movement speed of the purified agarose were similar to those of the commercial agarose. In a $^{13}C$ NMR analysis, the purified agarose exhibited the same carbon peak as the commercial agarose. When observed under scanning electron microscopy, the agar had an even and smooth surface without irregularities or pores, and the purified agarose had a wide surface area with a large number of pores; the commercial agarose had an irregular surface that would allow the solvent to easily permeate. These results illustrate that the physicochemical properties of agarose prepared from DMSO extraction and EDTA washing were more effective than those observed after DMSO extraction alone; thus, these processes used in succession will be useful in agarose industries.
배경추출은 비디오 감시 시스템에서 움직이는 물체를 찾는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 벡터 정렬을 이용한 새로운 온라인 컬러 배경 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 배경은 물체보다 발생빈도가 높다는 사실을 이용하여, 연속된 프레임의 컬러화소 값들의 벡터 미디언을 그 화소에서의 배경이라 간주한다. 본 알고리즘에서 현재 프레임의 물체는 얻어진 배경과의 거리가 문턱치보다 큰 화소들의 집합으로 구성된다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 온라인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용한 다중 배경추출 방법과 비교하였으며, 비교결과 유사 또는 우월한 실험 결과를 확인하였다.
A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.
This paper proposes new algorithms for the estimation of displacement vector and moving object extraction using difference picture. First, the relations between the boundary of moving objects in two consecutive image and the boundary of difference picture regions are analyzed, then displacement vector estimation algorithm is proposed. Using the estimated displacement vector, moving objects are directly extracted from difference picture. Since the proposed algorithms do not process gray-valued image, they have a short processing time and are suitable to real time processing. From the experimental results, we observed that, if difference picture is wel extracted, the proposecd algorithms work well even in the circumstances of complex background, fast or slow motion, rotation etc., including occlusion where is not moving area.
An automatic grading algorithm was developed to replace the manual trading of white ginseng. The algorithm consists of three consecutive stages, (a) image acquisition and preprocessing, (b) mathematical feature extraction, and (c) grade decision using artificial neural network. Mathematical features such as area ratio, mean and standard deviation of graylevel, skewness of graylevel histogram, and the number of run segment are extracted from five equally divided parts of ginseng. An artificial neural network model was used to classify white ginsengs into three categories. The performance of the algorithm was evaluated using 120 ginseng samples and the rate of successful classification was 74%.
Object tracking is a common vision task to detect and trace objects between consecutive frames. It is also important for a variety of applications such as surveillance, video based traffic monitoring system, and so on. An efficient moving vehicle clustering and tracking algorithm suitable for traffic monitoring system is proposed in this paper. First, automatic background extraction method is used to get a reliable background as a reference. The moving blob(object) is then separated from the background by mean shift method. Second, the scale invariant feature based method extracts the salient features from the clustered foreground blob. It is robust to change the illumination, scale, and affine shape. The simulation results on various road situations demonstrate good performance achieved by proposed method.
The purpose of this study was to develope the remediation method of contaminated soils with metals and petroleum. The diesel degrading strain was isolated and identified from the soil contaminated by petroleum at industrial sites. Diesel biodegradation experiment was performed by diesel degrading bacteria in both solution and soil slurry. Contaminated soils by Zn or As and diesel were treated consecutively by steam-vapor extraction, biodegradation, and acid washing. The strain was identified as Pseudomonas aeruginosa, and named as Pseudomonas aeruginosa TPH1. The optimal culture conditions of TPH1 were $20^{\circ}C$ and pH 7.0, 3% of diesel concentration. Biodegradation of diesel was performed using the separated strain in liquid medium, and 63% of diesel was degraded in 72 hours. And 52% of diesel was removed in the tested soils. In the treatment of contaminated soils with diesel and Zn or As, 29% ~ 44% of diesel was reduced by steamvapor extraction, 60% ~ 71% of diesel was removed after biodegradation. 47% of Zn and 96% of As were removed after acid(mixture of sulfuric and oxalic acids) washing. It is recommended that consecutive treatment method of steam-vapor extraction, biodegradation and acid washing is effective for remediation of complex contaminated soils with metals and petroleum.
Purpose : The purpose of this study was to determine radiologic variables affecting extraction of impacted mandibular third molar. Materials and Methods : This study was investigated on 44 consecutive extractions of unilateral impacted mandibular third molars (Male;34, Female;10, Mean age;24.98, Age range;19-35). Fourteen radiologic variables, which were actual value except only one, were evaluated to establish their relation to the operation time. The Pearson correlation coefficient and Stepwise procedures for regression analysis were carried out. Results : Eight variables (depth, angulation, ramus width, relationship to the second molar, distal ramus depth, mesial ramus depth, mesial periodontal ligament width and follicle) showed a statistically significant relation to the operation time(Pearson correlation coefficient, p<0.05). Two variables, depth and mesial periodontal ligament width, showed the most powerful and just relation to the operation time($r^2$ = 0.349, p<0.05). Conclusion : This study shows that our results can help general practioner to estimate the operation time of extraction of impacted mandibular third molars by measuring two radiologic variables ; depth and mesial periondontal ligament width.
본 논문에서는 해양환경에서 취득한 열상 영상에서 물표를 강건하게 탐지하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 2-D 이산 Harr 웨이블렛 변환(DHWT) 기법을 이용하여 수평, 수직에지를 얻은 다음 수직 및 수평 에지들을 서로 곱하여 하나의 영상으로 결합해 돌출지도를 생성한다. 그런 다음 돌출지도를 이진화하여 물표를 추출한다. 물표를 추적하기 위하여 인접한 프레임에 존재하는 물체간의 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 정합척도로 사용하였으며, 정합결과에 대해 물체의 나타남, 사라짐, 잘못된 물체 추출 등을 고려한 궤적관리를 통하여 최종적인 물체 궤적을 얻는다. 실험결과는 제안하는 알고리즘이 물체를 강건하게 추적함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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