It is important to remove fog for accurate object recognition and detection during preprocessing because images taken in foggy adverse weather suffer from poor quality of images due to scattering and absorption of light, resulting in poor performance of various vision-based applications. This paper proposes an end-to-end deep learning-based single image de-fogging method using U-Net architecture. The loss function used in the algorithm is a loss function based on Mahalanobis distance with fog features, which solves the problem of domain shifts, and demonstrates superior performance by comparing qualitative and quantitative numerical evaluations with conventional methods. We also design it to generate fog through the VGG19 loss function and use it as the next training dataset.
As a generalization of the Fourier transform, the fractional Fourier transform plays an important role both in theory and in applications of signal processing. We present a new approach to reach a uniform sampling theorem in the shift-invariant spaces associated with the fractional Fourier transform domain.
TIn this paper, a centering method for an unfocused input character using the spherical domain system and the centering character to use the shift invariant feature for the recognition system is proposed. A system for recognition is implemented using the centroid method with coordinate average values, and the results of an above 78.14% average differential ratio for the character features were obtained. It is possible to extract the shift invariant feature using spherical transformation similar to the human eyeball. The proposed method, which is feature extraction using spherical coordinate transform and transformed extracted data, makes it possible to move the character to the center position of the input plane. Both digital and optical technologies are mixed using a spherical coordinate similar to the 3 dimensional human eyeball for the 2 dimensional plane format. In this paper, a centering character feature using the spherical domain is proposed for character recognition, and possibilities for the recognized possible character shape as well as calculating the differential ratio of the centered character using a centroid method are suggested.
본 논문에서는 스테레오 정합을 위한 특징으로 웨이블릿의 이동성(shift ability)을 이용한 윈도우 웨이블릿 기반 스테레오 정합방법을 제안하였다. 기존의 정합방법에서 사용된 전 영상에 대한 웨이블릿 분해는 웨이블릿의 이동성 유지가 이루어지지 않아서 정합 정확도가 떨어진다. 그래서 웨이블릿의 이동성을 신뢰성 있는 정합정보로 사용하기 위해 윈도우로 전체 파형의 일부를 표본화하고 웨이블릿 분해를 수행하여 기준신호와 이동된 신호의 부대역 정보 사이의 상관도(cross-correlation)를 정합정보로 이용하였다. 대역별 상관도는 얻어진 4개의 부대역의 대역별 가중치가 고려되어 계산된다. 제안한 방법은 주파수 대역별 계층적인 정합과 양방향 정합과정을 통해 영상의 경계부분, 동일한 형태의 반복, 잡음(white noise)등이 포함된 영상에서의 오정합을 줄일 수 있었으며 특징정보가 부족한 부분에서의 정합도 개선할 수 있었다.
We present a method that enables dual threshold voltages in a vertical alignment liquid crystal device, through which the gamma shift can be reduced with no subsequent decrease in the contrast ratio. By forming polymer layers, the threshold voltage shift is accomplished through the utilization of the voltage drop effect. We expect that the proposed method can be applied to the conventional 4-domain mode in order to achieve an 8-domain mode without the need for complex driving schemes.
HscA is a Hsp70-type chaperone protein that plays an essential role to mediate the iron-sulfur (Fe-S) cluster biogenesis mechanism in Escherichia coli. Like other Hsp70 chaperones, HscA is composed of two domains: the nucleotide binding domain (NBD), which can hydrolyze ATP and use its chemical energy to facilitate the Fe-S cluster transfer process, and the substrate binding domain (SBD), which directly interacts with the substrate, IscU, the scaffold protein of an Fe-S cluster. In the present work, we prepared the isolated SBD construct of HscA (HscA(SBD)) and conducted the solution-state nuclear magnetic resonance (NMR) experiments to have its backbone chemical shift assignment information. Due to low spectral quality of HscA(SBD), we obtained all the NMR data from the sample containing the peptide LPPVKIHC, the HscA-interaction motif of IscU, from which the chemical shift assignment could be done successfully. We expect that this information provides an important basis to execute detailed structural characterization of HscA and appreciate its interaction with IscU.
This paper presents a novel approach to automatically generate Korean multiword sentiment expressions by using a seed sentiment lexicon and a large-scale domain-specific corpus. A multiword sentiment expression consists of a seed sentiment word and its contextual words occurring adjacent to the seed word. The multiword sentiment expressions that are the focus of our study have a different polarity from that of the seed sentiment word. The automatically extracted multiword sentiment expressions show that 1) the contextual words should be defined as a part of a multiword sentiment expression in addition to their corresponding seed sentiment word, 2) the identified multiword sentiment expressions contain various indicators for polarity shift that have rarely been recognized before, and 3) the newly recognized shifters contribute to assigning a more accurate polarity value. The empirical result shows that the proposed approach achieves improved performance of the sentiment analysis system that uses an automatically generated lexicon.
There are two general techniques to observe particle movements in fluid. One is the acoustic time domain correlation technique and another is the frequency domain Doppler-shift techniques. Both techniques were reviewed and mentioned their some merits and demerits in ocean wave and current observation. Some possible application of acoustic time domain correlation technique in ocean wind wave measurement was discussed.
We introduce a new electrode structure for the patterned vertical alignment (PVA) mode, which has a lower color-shift at large viewing angle than the one-domain VA mode. By manipulating the period of electrode structure, we can make more multi-domains and use the existing fabrication processes without having to use additional materials.
Objectives : The objective of this study is to compare the circadian patterns of heart rate variability assessed by 24-hour ambulatory electrocardiographic (ECG) recordings during day shift and night shift among the workers in the 5 days-concecutive-12-hour shift in an automobile factory in Korea. Methods : The study population consisted 300 workers, who were randomly selected among the 8700 total workers in one car factory. To analyse circadian variation, the 24-hour ECG recordings (Marquette) were measured during day shift (08:00-20:00 h) and night shift (20:00-08:00 h). Analysis was performed for all time and frequency domain measures of HRV. 233 workers completed taking 24-hour ECG recordings. Results : This study shows that the 24 hourcircadian variation mainly follows work/sleep cycle rather than day/night cycle among shift workers. This study also shows that among the night shift, the circadian variation between work and sleep cycle decreased compared to the work/sleep cycle among day shift workers. All time and frequency domain parameters (except LF/HF ratio) show significantly different between work and sleep in the day shift and night shift. Conclusion : These changes in heart rate variability circadian rhythms reflect significant reductions in cardiac parasympathetic activity with the most marked reduction in normal vagal activity among the shift workers. Especially, it suggests the circadian rhytm has blunted among the night workers. The quantification of the circadian variation in HRV can be a surrogates of workers' potential health risk, as well as suggests possible mechanisms through which the shift works compromise workers' health.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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