A method and results of classification of 4 types metallic wear debris were presented by using their color features. The color image of wear debris was used (or the initial data, and the color properties of the debris were specified by HSI color model. Particle was characterized by a set of statistical features derived from the distribution of HSI color model components. The initial feature set was optimized by a principal component analysis, and multidimensional scaling procedure was used for the definition of classification plane. It was found that five features, which include mean values of H and S, median S, skewness of distribution of S and I, allow to distinguish copper based alloys, red and dark iron oxides and steel particles. In this work, a method of probabilistic decision-making of class label assignment was proposed, which was based on the analysis of debris-coordinates distribution in the classification plane. The obtained results demonstrated a good availability for the automated wear particle analysis.
A method and results of classification of four different metallic wear debris were presented by using their color features. The color image of wear debris was used far the initial data, and the color properties of the debris were specified by HSI color model. Particles were characterized by a set of statistical features derived from the distribution of HSI color model components. The initial feature set was optimized by a principal component analysis, and multidimensional scaling procedure was used fer the definition of a classification plane. It was found that five features, which include mean values of H and S, median S, skewness of distribution of S and I, allow to distinguish copper based alloys, red and dark iron oxides and steel particles. In this work, a method of probabilistic decision-making of class label assignment was proposed, which was based on the analysis of debris-coordinates distribution in the classification plane. The obtained results demonstrated a good availability for the automated wear particle analysis.
7-O-Succinyl macrolactin A (SMA) exerts several pharmacological effects including anti-bacterial, anti-inflammation, and anti-cancer activities. Recently, SMA has been extensively evaluated as an anti-cancer drug. Thus, the objectives of the present study were to characterise the pharmacokinetics of SMA via both non-compartmental and compartmental analysis in mice, rats, and dogs, and to derive an appropriate first-in-man dose based on allometric scaling of the animal data. The time courses of plasma SMA concentrations after intravenous administration to rats and dogs were analysed retrospectively, as were data collected after intraperitoneal SMA injection in mice. Pharmacokinetic parameters were estimated via both noncompartmental and compartmental analysis, and were correlated with body weight and/or the potential maximum life-span. The clearance and distribution volume of SMA in humans were predicted, and a first-in-man dose proposed. A two-compartment model best described the time courses of SMA plasma concentrations after a saturation elimination process was applied to fit the dataset obtained from rats. Incorporation of the maximum potential life-span during allometric scaling was required to improve the estimation of human clearance. The SMA clearance and the distribution volume in the steady state, in a 70-kg adult male, were estimated to be 30.6 L/h and 19.5 L, respectively. To meet the area under the curve (AUC) required for anti-tumour activity, a dose of 100 mg (~1.5 mg/kg) was finally proposed as the first dose for a 70-kg human. Although toxicological profiles derived from non-clinical studies must be considered before any final decision is made, our work will facilitate clinical studies on SMA.
The dorsal hand vein biometric system developed has a main objective and specific targets; to get an electronic signature using a secure signature device. In this paper, we present our signature device with its different aims; respectively: The extraction of the dorsal veins from the images that were acquired through an infrared device. For each identification, we need the representation of the veins in the form of shape descriptors, which are invariant to translation, rotation and scaling; this extracted descriptor vector is the input of the matching step. The optimization decision system settings match the choice of threshold that allows accepting/rejecting a person, and selection of the most relevant descriptors, to minimize both FAR and FRR errors. The final decision for identification based descriptors selected by the PSO hybrid binary give a FAR =0% and FRR=0% as results.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
The reliability of a Bridge management System depends on the quality of visual inspection and the reliable estimation of bridge condition rating. However, the current practices of visual inspection have been identified with several limitations, such as: they are time-consuming, provide incomplete information, and their reliance on inspectors' experience. To overcome such limitations, this paper presents an approach of automating the prediction of condition rating for bridges based on digital image analysis. The proposed methodology encompasses image acquisition, development of 3D visualization model, image processing, and condition rating model. Under this method, scaling defect in concrete bridge components is considered as a candidate defect and the guidelines in the Ontario Structure Inspection Manual (OSIM) have been adopted for developing and testing the proposed method. The automated algorithms for scaling depth prediction and mapping of condition ratings are based on training of back propagation neural networks. The result of developed models showed better prediction capability of condition rating over the existing methods such as, Naïve Bayes Classifiers and Bagged Decision Tree.
강변저류지는 국내에서 천변저류지라는 이름으로 2000년 초반부터 관련 연구가 시작되었으며, 기존의 하천연안 저지대 및 홍수터를 활용하여 제방의 일부 구간에 취수부를 설치, 하천의 계획홍수를 초가하거나 일정수위 이상의 홍수가 발생할 때 초과하는 홍수량을 저류하여 하류의 첨두홍수를 저감시키는 소규모 수공구조물이다. 이러한 강변저류지는 off-line 형식으로 2차원적인 홍수량 분담을 통해 홍수량을 조절하여, 홍수조절효과가 확실하고 그 효과가 즉시 나타나는 특징이 있다. 또한 한 대상유역 내에 다수의 대상지역이 존재하게 된다. 하지만 이들 후 보지 전체에 강변저류지를 설치하는 것은 다수의 제약조건에 의해 불가능하며 대상유역의 어느 후보지에 강변저류지를 설치한다는 문제를 해결하기위해 기존에 수행되었던 연구들은 각각의 장단점이 있으며 이들 연구의 가장 큰 문제는 의사결정을 위해 사용되는 변수의 통합과정에서 발생될 수 있는 오류가 있다는 것이다. 본 연구에서는 다수의 기준과 변수에 의해 결정되어진 강변저류지의 설치 우선순위들을 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling)를 이용하여 최종적인 하나의 순위를 도출하는 것으로 기존에 수행되었던 연구결과의 장점을 포함하며, 보다 많은 변수를 고려할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.452-472
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2019
Most existing wavelet-based multiplicative watermarking methods are affected by geometric attacks to a certain extent. A serious limitation of wavelet-based multiplicative watermarking is its sensitivity to rotation, scaling, and translation. In this study, we propose an image watermarking method by using dual-tree complex wavelet transform with a multi-objective optimization approach. We embed the watermark information into an image region with a high entropy value via a multiplicative strategy. The major contribution of this work is that the trade-off between imperceptibility and robustness is simply solved by using the multi-objective optimization approach, which applies the watermark error probability and an image quality metric to establish a multi-objective optimization function. In this manner, the optimal embedding factor obtained by solving the multi-objective function effectively controls watermark strength. For watermark decoding, we adopt a maximum likelihood decision criterion. Finally, we evaluate the performance of the proposed method by conducting simulations on benchmark test images. Experiment results demonstrate the imperceptibility of the proposed method and its robustness against various attacks, including additive white Gaussian noise, JPEG compression, scaling, rotation, and combined attacks.
본 논문은 가스 저장탱크 안전거리의 지적결정 시스템에 관한 것으로, 현장에서는 저장탱크의 파열로 인한 위해를 예방하기 위해 법에서 설정한 안전거리를 유지하고 있다. 하지만 이는 비전문가에게는 저장탱크의 크기, 형상, 그리고 위치를 고려한 적절한 안전거리를 결정하기란 결코 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 비전문가라도 가스 3법 및 저장탱크의 크기, 형상, 그리고 위치를 지적결정에 의하여 선택하도록 하는 사용자 친화적 지적결정 시스템을 개발하였다. 이를 통하여 얻어진 자료의 활용으로 현장에서 안전관리에 만전을 기할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 저장탱크의 파열로 인한 과압의 피해영향 거리를 Hopkinson의 삼승근법을 이용하여 계산하여 법에서 규정한 거리와 비교 평가할 수 있는 자료를 생성토록 하였으며, 또한 이를 PHAST 모델에 적용하면 그래픽으로 출력이 되어 보다 쉽게 안전범위를 파악할 수 있도록 하였다.
차세대 위성방송 규격으로 정의되어 있는 DVB-S2에서는 멀티레벨 위상변조 방식이라고 할 수 있는 APSK 변조 방식과 연판정 정보를 필요로 하는 LDPC 부호화 방식을 채택하고 있다. 따라서, 수신단의 APSK 복조기에서는 비트 당 연판정 값을 계산할 수 있는 기능이 있어야 한다. 본 논문에서는 DVB-S2 시스템에서 사용되는 고차원 APSK변조 신호에 대하여 비트 당 간단한 거리 계산 수준의 복잡도로 연판정 비트를 계산할 수 있는 방법을 소개하고 이 경우 연판정 비트 값이 지나치게 낙관적으로 계산된다는 분석 결과를 보인다. 이와 같이 지나치게 낙관적으로 계산된 연판정 값은 결국 복호 성능 저하의 가장 큰 원인이 된다. 이러한 단점을 극복하기 위한 방법으로써 연판정 출력의 스케일링 기법을 제안하고, 이와 같은 스케일링 기법을 적용하면 선형 복잡도로 연판정 비트값을 계산할 수 있고, 최우 검출기법에 근접하는 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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