Remote sensing sensors used in satellites or aircrafts measure electromagnetic waves passing through the earth's atmosphere, and thus the information on the surface of the earth is affected as it is absorbed or scattered by the earth's atmosphere. Although satellites have different wavelength ranges and resolutions depending on the purpose of onboard sensors, in general, atmospheric correction must be made to remove the influence of the atmosphere in order to accurately measure the spectral signal of an object on the earth's surface. The purpose of atmospheric correction is to remove the atmospheric effect from remote sensing images to determine surface reflectivity values and to derive physical parameters of the surface. Until recently, atmospheric correction algorithms have evolved from image-based empirical methods or indirect methods using in-situ observation data to direct methods that numerically interpret more complex radiative transfer processes. This study analyzes the research records of atmospheric correction algorithms developed over the past 40 years, systematically establishes the current state of atmospheric correction technology and the results of major atmospheric correction algorithms and presents the current status and research trends of related technologies.
In recent years, the use of Fiber Reinforced Polymers (FRPs) as one of the most common ways to increase the strength of concrete samples, has been introduced. Evaluation of the final strength of these specimens is performed with different experimental methods. In this research, due to the variety of models, the low accuracy and impact of different parameters, the use of new intelligence methods is considered. Therefore, using artificial intelligent-based models, a new solution for evaluating the bond strength of FRP is presented in this paper. 150 experimental samples were collected from previous studies, and then two new hybrid models of Imperialist Competitive Algorithm (ICA)-Artificial Neural Network (ANN) and Artificial Bee Colony (ABC)-ANN were developed. These models were evaluated using different performance indices and then, a comparison was made between the developed models. The results showed that the ICA-ANN model's ability to predict the bond strength of FRP is higher than the ABC-ANN model. Finally, to demonstrate the capabilities of this new model, a comparison was made between the five experimental models and the results were presented for all data. This comparison showed that the new model could offer better performance. It is concluded that the proposed hybrid models can be utilized in the field of this study as a suitable substitute for empirical models.
Wavelet transform has recently emerged as a promising technique for video processing applications due to its flexibility in representing non-stationary video signals. Motion estimation which uses wavelet transform of octave band division method is applied In many places but if motion estimation error happens in the lowest frequency band. motion estimation error is accumulated by next time strep and there has the Problem that time and the data amount that are cost In calculation at each steps are increased. On the other hand. wavelet packet that achieved the best image quality in a given bit rate from a rate-distortion sense is suggested. But, this method has the disadvantage of time costs on designing wavelet packet. In order to solve this problem we solved this problem by introducing Top_down method. But we did not find the optimum solution in a given butt rate. That image variance can represent image complexity is considered in this paper. In this paper. we propose a fast multiresolution motion estimation scheme based on the adaptive wavelet transform for video compression.
Kim, Se-Mi;Lee, Sang-No;Yoon, Hwa;Kang, Hyun-Ah;Cho, Hea-Young;Lee, Il-Kwon;Lee, Yong-Bok
Journal of Pharmaceutical Investigation
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v.39
no.5
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pp.345-351
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2009
Organic cation transporters (OCTs) are important for absorption, elimination of many endogenous small organic cations as well as a wide array of drugs and environmental toxins. This gene is located in a cluster on chromosome 6 and OCTs are in major organs such as intestine, liver, kidney, brain and placenta. Therefore, expression levels and function of OCTs directly affect plasma levels and intracellular concentrations of drugs and thereby determine therapeutic response. The aim of this study was to investigate the frequency of the SNPs on OCT1 (C181T and C1022T) and OCT2 (G808T) to analyze haplotype frequency in healthy Korean population. Human subjects have been genotyped for OCT1 (C181T for 195 subjects and C1022T for 825 subjects), using polymerase chain reaction-based diagnostic tests (RFLP). And for OCT2 (G808T), a total of 861 subjects have been genotyped, using pyrosequencing method. Haplotype was statistically inferred using an algorithm based on the expectation-maximization (EM). OCT1 C181T genotyping showed 100% homozygous wild-type (C/C). OCT1 C1022T genotyping showed wild-type (C/C), heterozygous (C/T) and homozygous mutant-type (T/T) and each accounted for 72.1, 24.5 and 3.4%, respectively. OCT2 G808T genotyping results also showed homozygous wild-type (G/G), heterozygous (G/T) and homozygous mutant-type (T/T) and each took 81.8, 17.9 and 0.3%, respectively. Based on these genotype data, haplotype analysis between OCT1 C181T and OCT1 C1022T has proceeded. The result has revealed that linkage disequilibrium between alleles is not obvious (P=0.0122).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.4
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pp.2757-2763
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2015
p-Snake is an energy minimizing algorithm that applies an additional prototype energy to the existing Active Contour Model and is used to extract the contour line in the area where the edge information is unclear. In this paper suggested the creation of a prototype energy field that applies a variable prototype expressed as a combination of circle and straight line primitives, and a fudge function, to improve p-Snake's contour extraction performance. The prototype was defined based on the parts codes entered and the appropriate initial contour was extracted in each primitive zones acquired from the pre-processing process. Then, the primitives variably adjusted to create the prototype and the contour probability based on the distance to the prototype was calculated through the fuzzy function to create the prototype energy field. This was applied to p-Snake to extract the contour from 100 images acquired from various small parts and compared its similarity with the prototype to find that p-Snake made with the adaptive prototype was about 4.6% more precise than the existing Snake method.
The orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) systems are well suited to multi-rate multicast transmission, as they allow flexible resource allocation across both frequency and time, and provide adaptive modulation and coding schemes. Unlike layered video coding, the multiple description coding (MDC) enables flexible decomposition of the raw video stream into two or more substreams. The quality of the video stream is expected to be roughly proportional to data rate sustained by the receiver. This paper describes a mathematical model of resource allocation and throughput in the multi-rate video multicast for the OFDMA wireless and mobile networks. The impact on mean opinion score (MOS), as a measurement of user-perceived quality (by employing a variety of scheduling disciplines) is discussed in terms of utility maximization and proportional fairness. We propose a pruning algorithm to ensure a minimum video quality even for a subset of users at the resource limitation, and show the optimal number of substreams and their rates can sustain.
Blind algorithms designed to maximize the probability that constant modulus errors become zero carry out some summation operations for a set of constant modulus errors at an iteration time inducing heavy complexity. For the purpose of reducing this computational burden induced from the summation, a new approach to the estimation of the zero-error probability (ZEP) of constant modulus errors (CME) and its gradient is proposed in this paper. The ZEP of CME at the next iteration time is shown to be calculated recursively based on the currently calculated ZEP of CME. It also is shown that the gradient for the weight update of the algorithm can be obtained by differentiating the ZEP of CME estimated recursively. From the simulation results that the proposed estimation method of ZEP-CME and its gradient produces exactly the same estimation results with a significantly reduced computational complexity as the block-processing method does.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.1
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pp.28-34
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2018
This paper is composed of a passenger management system using a temperature sensing module, a PIR sensor module for detecting movement inside a room, and a smart breath sensing module for determining a sleeping state. An embedded sensor module and a communication system integrated the sensing part and the algorithm driving part. As the aging society is accelerating and becoming more upgraded, the social cost of Silver Care increases, and in order to protect privacy, it is necessary to reduce costs by developing efficient smart silver care devices. The proposed non - image human body detection IOT sensor system is implemented by hardware and software and has superior performance compared with conventional image monitoring method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.8
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pp.39-47
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2011
Ergezinger's method, one of the layer-by-layer algorithms used for multilyer perceptrons, consists of an output node and can make premature saturations in the output's weight because of using linear least squared method in the output layer. These saturations are obstacles to learning time and covergence. Therefore, this paper expands Ergezinger's method to be able to use an output vector instead of an output node and introduces a learning rate to improve learning time and convergence. The learning rate is a variable rate that reflects the correlation coefficient between new weight and previous weight while updating hidden's weight. To compare the proposed method with Ergezinger's method, we tested iris recognition and nonlinear approximation. It was found that the proposed method showed better results than Ergezinger's method in learning convergence. In the CPU time considering correlation coefficient computation, the proposed method saved about 35% time than the previous method.
The purpose of this study is to analyze the effect of the glass ceiling induction factors on the improvement of the job Commitment on the glass ceiling perception and to analyze the effect of the organizational Commitment on the influence of the local medical institute and private medical institute employees. As a research method, structural equation model analysis was carried out to investigate the influence relationship of each factor. In particular, multiple group analysis was performed to analyze the difference of influence relations between public and private medical personnel, respectively. Result: First, empirical studies on the effect of the glass ceiling inducing factors on job Commitment showed that job Commitment was influenced by stereotype and organizational culture, and the magnitude of the influence was different. Second, the employees of the room medical center were influenced by perceived promotion, job placement, education and training, reward, and job satisfaction. Third, in the hypothesis that job Commitment will be affected by the perception of glass ceiling, only the workers of the private medical center showed significant results. Based on the results of this study, it will be necessary to plan policies to improve the perception of the glass ceiling phenomenon and improve its status in order to improve the personnel and system with which women workers in the medical field can enter more senior management positions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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