Using the still image through the camera reports which the moving object tracking system. Moving object direction detected to compare the two difference images. And base block set at moving object. Matching area set current difference image. The edge image of prior frame and current frame implement the moving object tracking system to block matching.
Colour consistency is an important consideration when selecting pigments used on works of art. In this study, we analyse the colour difference between two sets of synthetic blue glass pigments acquired at least 8 years apart from the same manufacturer in Japan. The old pigment set (unused, dry powder with four different grain sizes) appears faded compared to the new set. These pigments are made available for artistic use, commonly in Nihonga or Japanese paintings. Raman spectroscopy and SEM-EDS results characterize these pigments as cobalt aluminate spinels dissolved in leaded glaze, a special class of complex coloured inorganic pigments that is not well-understood in the field of conservation. Colour difference between the old and new pigments with four different grain sizes were quantified by analysing photomicrographs with image analysis software. Blue pigments with coarse and extremely fine grains showed significant colour change compared to pigments with medium and fine grain sizes. The high occurrence of crystallites in the finer grains give a final colour that is bluer and lighter. Possible causes for the colour difference including manufacturing methods and storage environment are discussed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.3
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pp.127-136
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2003
In this paper, we propose a robust object tracking algorithm based on model and edge, using deformed template and Level-Set theory. The proposed algorithm can track objects in case of background variation, object flexibility and occlusions. First we design a new potential difference energy function(PDEF) composed of two terms including inter-region distance and edge values. This function is utilized to estimate and refine the object shape. The first step is to approximately estimate the shape and location of template object based on the assumption that the object changes its shape according to the affine transform. The second step is a refinement of the object shape to fit into the real object accurately, by using the potential energy map and the modified Level-Set speed function. The experimental results show that the proposed algorithm can track non-rigid objects under various environments, such as largely flexible objects, objects with large variation in the backgrounds, and occluded objects.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.1312-1314
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2004
This paper proposes a new simplification algorithm that simplifies reconstructed polygonal mesh from 3D point set considering an original point set. Previous method computes error using mesh information, but it makes to increase error of difference between an original and a simplified model by reason of implementation of simplification. Proposed method simplifies a reconstructed model using an original point data, we acquire a simplified model similar an original. We show several simplified results to demonstrate the usability of our methods.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.13
no.22
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pp.43-50
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1990
In conventional function analysis, the function values are evaluated by experts, which are treated as exact values. For many cases, it is often difficult to evaluate the function values of a certain subject because the criteria of evaluation are very vague. This paper presents a new function evaluation method using fuzzy set. The purpose of the method is to minimize the difference among experts by recognizing an intersection point of membership function as a representative value.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.2
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pp.47-56
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2016
In transformer cooling systems, oil temperature is controlled through the use of a blower and oil pump. For this paper, set-point algorithms, a reset algorithm and control algorithms of the cooling system were developed by neural networks and fuzzy logics. The oil inlet temperature was set by a $2{\times}2{\times}1$ neural network, and the oil temperature difference was set by a $2{\times}3{\times}1$ neural network. Inputs used for these neural networks were the transformer operating ratio and the air inlet temperature. The inlet set temperature was reset by a fuzzy logic based on the transformer operating ratio and the oil outlet temperature. A blower was used to control the inlet oil temperature while the oil pump was used to control the oil temperature difference by fuzzy logics. In order to analysis the performance of these algorithms, the initial start-up test and the step change test were performed by using the dynamic model of a transformer cooling system. Test results showed that algorithms developed for this study were effective in controlling the oil temperature of a transformer cooling system.
Level set methods are the numerical techniques for tracking interfaces and shapes. They have been successfully used in image segmentation. A new variational level set evolving algorithm without re-initialization is presented in this paper. It consists of an internal energy term that penalizes deviations of the level set function from a signed distance function, and an external energy term that drives the motion of the zero level set toward the desired image feature. This algorithm can be easily implemented using a simple finite difference scheme. Meanwhile, not only can the initial contour can be shown anywhere in the image, but the interior contours can also be automatically detected.
Baek, Min Gyu;Kim, Min Woo;Ha, Se Min;Chae, Jong Pyo;Jo, Guang Sub;Lee, Sang Bong
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.32
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pp.7-15
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2020
Purpose: In modern radiotherapy technology, several methods of image guided radiation therapy (IGRT) are used to deliver accurate doses to tumor target locations and normal organs, including CBCT (Cone Beam Computed Tomography) and other devices, ExacTrac System, other than CBCT equipped with linear accelerators. In previous studies comparing the two systems, positional errors were analysed rearwards using Offline-view or evaluated only with a Yaw rotation with the X, Y, and Z axes. In this study, when using CBCT and ExacTrac to perform 6 Degree of the Freedom(DoF) Online IGRT in a treatment center with two equipment, the difference between the set-up calibration values seen in each system, the time taken for patient set-up, and the radiation usefulness of the imaging device is evaluated. Materials and Methods: In order to evaluate the difference between mobile calibrations and exposure radiation dose, the glass dosimetry and Rando Phantom were used for 11 cancer patients with head circumference from March to October 2017 in order to assess the difference between mobile calibrations and the time taken from Set-up to shortly before IGRT. CBCT and ExacTrac System were used for IGRT of all patients. An average of 10 CBCT and ExacTrac images were obtained per patient during the total treatment period, and the difference in 6D Online Automation values between the two systems was calculated within the ROI setting. In this case, the area of interest designation in the image obtained from CBCT was fixed to the same anatomical structure as the image obtained through ExacTrac. The difference in positional values for the six axes (SI, AP, LR; Rotation group: Pitch, Roll, Rtn) between the two systems, the total time taken from patient set-up to just before IGRT, and exposure dose were measured and compared respectively with the RandoPhantom. Results: the set-up error in the phantom and patient was less than 1mm in the translation group and less than 1.5° in the rotation group, and the RMS values of all axes except the Rtn value were less than 1mm and 1°. The time taken to correct the set-up error in each system was an average of 256±47.6sec for IGRT using CBCT and 84±3.5sec for ExacTrac, respectively. Radiation exposure dose by IGRT per treatment was measured at 37 times higher than ExacTrac in CBCT and ExacTrac at 2.468mGy and 0.066mGy at Oral Mucosa among the 7 measurement locations in the head and neck area. Conclusion: Through 6D online automatic positioning between the CBCT and ExacTrac systems, the set-up error was found to be less than 1mm, 1.02°, including the patient's movement (random error), as well as the systematic error of the two systems. This error range is considered to be reasonable when considering that the PTV Margin is 3mm during the head and neck IMRT treatment in the present study. However, considering the changes in target and risk organs due to changes in patient weight during the treatment period, it is considered to be appropriately used in combination with CBCT.
Kim, Minkyu;Yoon, Chun Gyeong;Rhee, Han-Pil;Hwang, Soon-Jin;Lee, Sang-Woo
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.35
no.5
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pp.432-438
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2019
The purpose of this study is to predict Trophic Diatom Index (TDI) in tributaries of the Han River watershed using the random forest algorithm. The one year (2017) and supplied aquatic ecology health data were used. The data includes water quality(BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, water temperature, DO, pH, conductivity, turbidity), hydraulic factors(water width, average water depth, average velocity of water), and TDI score. Seven factors including water temperature, BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, and average water depth are selected by the Correlation Feature Selection. A TDI prediction model was generated by random forest using the seven factors. To evaluate this model, 2017 data set was used first. As a result of the evaluation, $R^2$, % Difference, NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency), RMSE(Root Mean Square Error) and accuracy rate show that this model is compatible with predicting TDI. To be more concrete, $R^2$ is 0.93, % Difference is -0.37, NSE is 0.89, RMSE is 8.22 and accuracy rate is 70.4%. Also, additional evaluation using data set more than 17 times the measured point was performed. The results were similar when the 2017 data set were used. The Wilcoxon Signed Ranks Test shows there was no statistically significant difference between actual and predicted data for the 2017 data set. These results can specify the elements which probably affect aquatic ecology health. Also, these will provide direction relative to water quality management for a watershed that must be continuously preserved.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.109-118
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2011
In this research estimated accuracies that were results in all the area of filtering of the plane equation that was used by whole data set, and regional of filtering that was driven by the plane equation for each vertual Grid. All of this estimates were based by all the area of filtering that deduced the plane equation by multiple linear regression analysis that was used by ground data set. Therefore, accuracy of all the area of filtering that used whole data set has been dropped about 2~3% when average of accuracy of all the area of filtering was based on ground data set while accuracy of Regional of filtering dropped 2~4% when based on virtual Grid. Moreover, as virtual Grid which was set 3~4 cm was difference about 2% of accuracy from standard data. Thus, it leads conclusion of set 3~4 times bigger size in virtual Grid filtering over LiDAR scan gap will be more appropriated. Hence, the result of this research allow us to conclude that there was difference in average accuracy has been noticed when we applied each different approaches, I strongly suggest that it need to research more about real topography for further filtering accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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