A receiver operating characteristic (ROC) curve plots the true positive rate of a classier against its false positive rate, both of which are accuracy measures of the classier. The ROC curve has several interesting geometrical properties, including concavity which is a necessary condition for a classier to be optimal. In this paper, we study the nonparametric maximum likelihood estimator (NPMLE) of a concave ROC curve and its modification to reduce bias. We characterize the NPMLE as a solution to a geometric programming, a special type of a mathematical optimization problem. We find that the NPMLE is close to the convex hull of the empirical ROC curve and, thus, has smaller variance but positive bias at a given false positive rate. To reduce the bias, we propose a modification of the NPMLE which minimizes the $L_1$ distance from the empirical ROC curve. We numerically compare the finite sample performance of three estimators, the empirical ROC curve, the NMPLE, and the modified NPMLE. Finally, we apply the estimators to estimating the optimal ROC curve of the variance-threshold classier to segment a low depth of field image and to finding a diagnostic tool with multiple tests for detection of hemophilia A carrier.
무인 자율 주행 시스템의 개발에는 전방의 장애물 검출 및 거리 계산이 필수적이다. 전방 장애물 검출시 입력 영상에는 검출하고자 하는 도로면 상의 물체뿐만 아니라 도로 주변에 가로수, 표지판 둥 관심 외적인 요소들이 함께 존재한다. 이러한 관심 외적인 요소들을 제거하기 위해 탐색 영역을 차선의 안쪽으로 제안시켜 계산 시간을 단축하고 관심의 대상이 되는 물체만 검출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 관심의 대상이 되는 전방 장애물 검출을 위하여, 탐색영역을 제한하는 간단하고 효율적인 차선 검출 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 Hough 변환을 이용하여 차선으로 추측된 영역에 수평탐색 영역과 2차 곡선의 근사화를 이용하여 정확하게 직선 차선 및 곡률을 지닌 차선을 검출하게 된다. 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 직선의 차선 뿐만 아니라 곡률을 지닌 차선 검출을 효과적으로 수행할 수 있는 실시간 시스템에 적합하다는 것을 보여준다.
오류 주입 공격은 암호 장치가 동작하는 동안에 오류를 주입하여 얻은 부가적인 정보를 이용하여 비밀키에 대한 정보를 얻는 공격 방법이다. 오류 주입 공격은 소형 암호 장치에 내장된 암호 알고리즘의 키를 찾을 수 있는 가장 강력한 공격 방법으로 오류 주입 공격 및 오류 탐지 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2009년 S. Pontarelli 등은 Euclidean Addition Chain (EAC)를 사용하는 타원곡선 스칼라 곱셈 알고리즘에 대한 오류 탐지 방법을 소개하였다. 본 논문에서는 S. Pontarelli 등이 제안한 오류 탐지 방법이 적용된 알고리즘에 대한 새로운 오류 주입 공격 방법을 제안한다. 제안하는 공격 방법은 타원곡선 스칼라 곱셈 알고리즘의 상수 k에 대한 EAC에 비트 플립 오류 (bit flip error)를 주입하여 비밀키에 대한 정보를 얻어낸다.
Kim, Yesol;Shukla, Shruti;Ahmed, Maruf;Son, Seokmin;Kim, Myunghee;Oh, Sejong
한국축산식품학회지
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제32권6호
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pp.706-712
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2012
The present study was aimed to produce a chicken polyclonal antibody against Cronobacter muytjensii and to develop an immunoassay for its detection. Purification of anti-C. muytjensii IgY from egg yolk was accomplished using various methods such as water dilution and salt precipitation. As a result, sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis produced two bands around 30 and 66 kDa, corresponding to a light and a heavy chain, respectively. Indirect competitive enzyme-linked immunosorbent assay (IC-ELISA) was performed to determine the effectiveness of the chicken IgY against C. muytjensii. The optimum conditions for detecting C. muytjensii by indirect ELISA and checkerboard titration of the antigen revealed an optimum average absorbance at the concentration of 18 ${\mu}g/mL$, having ca. $10^8$ coated cells per well. The anti-C. muytjensii IgY antibody had high specificity for C. muytjensii and low cross-reactivity with other tested pathogens. In this assay, no cross-reactivity was observed with the other genera of pathogenic bacteria including Escherichia coli O157:H7, Salmonella Typhimurium, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Enterobacter aerogenes, Salmonella Enteritidis and Listeria monocytogenes. In addition, detection of C. muytjensii in infant formula powder showed a low matrix effect on the detection curve of IC-ELISA for C. muytjensii, with similar detection limit of $10^5$ CFU/mL as shown in standard curve. These findings demonstrate that the developed method is able to detect C. muytjensii in infant formula powder. Due to the stable antibody supply without sacrificing animals, this IgY can have wide applications for the rapid and accurate detection of C. muytjensii in dairy foods samples.
The objective of this study is to develop a reliable method for locating cracks in a beam using data fusion of fractal dimension features of operating deflection shapes. The Katz's fractal dimension curve of an operating deflection shape is used as a basic feature of damage. Like most available damage features, the Katz's fractal dimension curve has a notable limitation in characterizing damage: it is unresponsive to damage near the nodes of structural deformation responses, e.g., operating deflection shapes. To address this limitation, data fusion of Katz's fractal dimension curves of various operating deflection shapes is used to create a sophisticated fractal damage feature, the 'overall Katz's fractal dimension curve'. This overall Katz's fractal dimension curve has the distinctive capability of overcoming the nodal effect of operating deflection shapes so that it maximizes responsiveness to damage and reliability of damage localization. The method is applied to the detection of damage in numerical and experimental cases of cantilever beams with single/multiple cracks, with high-resolution operating deflection shapes acquired by a scanning laser vibrometer. Results show that the overall Katz's fractal dimension curve can locate single/multiple cracks in beams with significantly improved accuracy and reliability in comparison to the existing method. Data fusion of fractal dimension features of operating deflection shapes provides a viable strategy for identifying damage in beam-type structures, with robustness against node effects.
To establish a detection method of irradiated perilla and sesame seeds, studies were performed with pulsed photostimulated luminescence (PPSL) and thermoluminescence (TL). The PPSL photon counts of the mineral separated from irradiated sesame and perilla seeds were higher than unirradiated one and exhibited an increase with increasing irradiation dose and mineral content. Also TL intensities of minerals separated from irradiated sesame and perilla seeds increased with increasing irradiation dose. In all samples, detection was possible with shapes and maximum TL temperatures of the second glow curves showing lower regions than those of the first glow curves and correctly classified as irradiated samples. Glow curve ratios of irradiated samples were higher than 0.5. These results suggest that PPSL and TL are applicable methods for the detection of irradiated perilla and sesame seeds.
With the recent surge in the autonomous driving market, the significance of lane detection technology has escalated. Lane detection plays a pivotal role in autonomous driving systems by identifying lanes to ensure safe vehicle operation. Traditional lane detection models rely on engineers manually extracting lane features from predefined environments. However, real-world road conditions present diverse challenges, hampering the engineers' ability to extract adaptable lane features, resulting in limited performance. Consequently, recent research has focused on developing deep learning based lane detection models to extract lane features directly from data. In this paper, we classify lane detection models into four categories: cluster-based, curve-based, information propagation-based, and anchor-based methods. We conduct an extensive analysis of the strengths and weaknesses of each approach, evaluate the model's performance on an embedded board, and assess their practicality and effectiveness. Based on our findings, we propose future research directions and potential enhancements.
Park, Jae-Yong;Park, Sang-Sung;Shin, Young-Geun;Jang, Dong-Sik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.910-924
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2010
As Internet usage has increased, the risk of adolescents being exposed to adult content and harmful information on the Internet has also risen. To help prevent adolescents accessing this content, a novel detection method for adult images is proposed. The proposed method involves three steps. First, the Image Of Interest (IOI) is extracted from the image background. Second, the IOI is distinguished from the segmented image using a novel weighting mask, and it is determined to be acceptable or unacceptable. Finally, the features (color and texture) of the IOI or original image are compared to a critical value; if they exceed that value then the image is deemed to be an adult image. A Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis was performed to define this optimal critical value. And, the textural features are identified using a gray level co-occurrence matrix. The proposed method increased the precision level of detection by applying a novel weighting mask and a receiver operating characteristic curve. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, 2850 adult and non-adult images were used for experimentation.
This paper presents a laser cutting of 2D image. 2D image in pixel graphic format is converted into vector graphic image by image processing. Bitmap graphics are made easily, but can not being used in application works for geometry transition. The Sobel's Edge detection method is used to find boundary points on 2D image. The points are fitted into curves with sampling and filtering. Sampling can provide efficient computation and filtering reconstuct features in image. The NC code is generated on MURBS curve of the points. Also, the offset of contour and cutting conditions are considered.
Understanding of human emotion has a high importance in interaction between human and machine communications systems. The most expressive and valuable way to extract and recognize the human's emotion is by facial expression analysis. This paper presents and implements an automatic extraction and recognition scheme of facial expression and emotion through still image. This method has three main steps to recognize the facial emotion: (1) Detection of facial areas with skin-color method and feature maps, (2) Creation of the Bezier curve on eyemap and mouthmap, and (3) Classification and distinguish the emotion of characteristic with Hausdorff distance. To estimate the performance of the implemented system, we evaluate a success-ratio with emotional face image database, which is commonly used in the field of facial analysis. The experimental result shows average 76.1% of success to classify and distinguish the facial expression and emotion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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