We present an interactive and accurate collision detection algorithm for deformable, polygonal objects based on the streaming computational model. Our algorithm can detect all possible pairwise primitive-level intersections between two severely deforming models at highly interactive rates. In our streaming computational model, we consider a set of axis aligned bounding boxes (AABBs) that bound each of the given deformable objects as an input stream and perform massively-parallel pairwise, overlapping tests onto the incoming streams. As a result, we are able to prevent performance stalls in the streaming pipeline that can be caused by expensive indexing mechanism required by bounding volume hierarchy-based streaming algorithms. At run-time, as the underlying models deform over time, we employ a novel, streaming algorithm to update the geometric changes in the AABB streams. Moreover, in order to get only the computed result (i.e., collision results between AABBs) without reading back the entire output streams, we propose a streaming en/decoding strategy that can be performed in a hierarchical fashion. After determining overlapped AABBs, we perform a primitive-level (e.g., triangle) intersection checking on a serial computational model such as CPUs. We implemented the entire pipeline of our algorithm using off-the-shelf graphics processors (GPUs), such as nVIDIA GeForce 7800 GTX, for streaming computations, and Intel Dual Core 3.4G processors for serial computations. We benchmarked our algorithm with different models of varying complexities, ranging from 15K up to 50K triangles, under various deformation motions, and the timings were obtained as 30~100 FPS depending on the complexity of models and their relative configurations. Finally, we made comparisons with a well-known GPU-based collision detection algorithm, CULLIDE [4] and observed about three times performance improvement over the earlier approach. We also made comparisons with a SW-based AABB culling algorithm [2] and observed about two times improvement.
Brain insults, including neurotrauma, infection, and perinatal injuries such as hypoxic ischemic encephalopathy, generate inflammation in the brain. These inflammatory cascades induce a wide spectrum of cytokines, which can cause neuron degeneration, have neurotoxic effects on brain tissue, and lead to the development of seizures, even if they are subclinical and occur at birth. Cytokines are secreted by the glial cells of the central nervous system and they function as immune system mediators. Cytokines can be proinflammatory or anti-inflammatory. Interleukin (IL)-$1{\beta}$ and IL-8 are proinflammatory cytokines that activate additional cytokine cascades and increase seizure susceptibility and organ damage, whereas IL-1 receptor antagonist and IL-10 act as anti-inflammatory cytokines that have protective and anticonvulsant effects. Therefore, the immune system and its associated inflammatory reactions appear to play an important role in brain damage. Whether cytokine release is relevant for the processes of epileptogenesis and antiepileptogenesis, and whether epileptogenesis could be prevented by immunomodulatory treatment should be addressed in future clinical studies. Furthermore, early detection of brain damage and early intervention are essential for the prevention of disease progression and further neurological complications. Therefore, cytokines might be useful as biomarkers for earlier detection of brain damage in high-risk infants.
본 논문은 안개 낀 날 차선을 인식하는 방법을 제안한다. 이것은 주행 중 안개구간이 나타나면 시야확보가 어려운 운전자의 안전을 도모하고 또한 자동차 자율 주행을 가능하게 하기 위한 것이다. 제안한 방법은 먼저 입력 영상에서 화소 수 분포와 시작점으로 안개 구간인지를 판단한다. 만약 안개구간이면 Retinex 알고리즘에서 미디언 필터를 입력영상의 범위만큼 한 후 히스토그램 평활화와 정규화를 수행한다. 실험 결과 기존 연구보다 차선 검출이 정확하고 먼 거리까지 인식할 수 있었다.
Breast cancer is the most common cancer in Jamaican women. This study assessed the clinicopathologic features of cases in a hospital-based specialist clinic in Kingston, Jamaica. A retrospective chart review was performed for the 2-year study period and relevant clinical and surgico-pathologic data were recorded and analyzed. Median age of the 121 breast cancer patients was 52 years (range 22-84, IQR 20) and there was 1 case of male breast cancer. Most patients (65%) were referred from the surgical service after definitive breast cancer surgery, 20% were referred for pre-operative systemic therapy, and 15% had a diagnosis of metastatic disease. The surgico-pathologic group comprised 78 women who were referred for adjuvant therapy. The majority had presented with a palpable breast lump (91%), with median tumour size 3.5cm (range 0.4-13, IQR 4). Most tumours were node positive (56%). Approximately one-third of patients had stage III disease (33%). Most women presented with large palpable tumours and had lymph node involvement confirmed on surgicopathological evaluation, indicative of limited early breast cancer detection. A national screening mammography programme is recommended for detection of earlier lesions. Pre-operative systemic therapy should be considered as an option for eligible patients.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2323-2340
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2012
Recent advances in cognitive radio technology have drawn immense attention to higher layer protocols above medium access control, such as transmission control protocol (TCP). Most proposals to improve the TCP performance in cognitive radio (CR) networks have assumed that either all nodes are in CR networks or the TCP sender side is in CR links. In those proposals, lower layer information such as the CR link status could be easily exploited to adjust the congestion window and improve throughput. In this paper, we consider a TCP network in which the TCP sender is located remotely over the Internet while the TCP receiver is connected by a CR link. This topology is more realistic than the earlier proposals, but the lower layer information cannot be exploited. Under this assumption, we propose an enhanced TCP protocol for CR networks called TCP for cognitive radio (TCP-CR) to improve the existing TCP by (1) detection of primary user (PU) interference by a remote sender without support from lower layers, (2) delayed congestion control (DCC) based on PU detection when the retransmission timeout (RTO) expires, and (3) exploitation of two separate scales of the congestion window adapted for PU activity. Performance evaluation demonstrated that the proposed TCP-CR achieves up to 255% improvement of the end-to-end throughput. Furthermore, we verified that the proposed TCP does not deteriorate the fairness of existing TCP flows and does not cause congestions.
Process monitoring of output variables affecting final performance have been mainly executed in semiconductor manufacturing process. However, even earlier detection of causes of output variation cannot completely prevent yield loss because a number of wafers after detecting them must be re-processed or cast away. Semiconductor manufacturers have put more attention toward monitoring process inputs to prevent yield loss by early detecting change-point of the process. In the paper, we propose the method to efficiently monitor functional input variables in multi-phase semiconductor manufacturing process. Measured input variables in the multi-phase process tend to be of functional structured form. After data pre-processing for these functional input data, change-point analysis is practiced to the pre-processed data set. If process variation occurs, key variables affecting process variation are selected using contribution plot for monitoring efficiency. To evaluate the propriety of proposed monitoring method, we used real data set in semiconductor manufacturing process. The experiment shows that the proposed method has better performance than previous output monitoring method in terms of fault detection and process monitoring.
Electrical impedance tomography (EIT) is a technique for determining the electrical conductivity and permittivity distribution within the interior of a body from measurements made on its surface. One recent application area of the EIT is the detection of breast cancer by imaging the conductivity and permittivity distribution inside the breast. The present standard for breast cancer detection is X-ray mammography, and it is desirable that EIT and X-ray mammography use the same geometry. A forward model of a simplified mammography geometry for EIT imaging was proposed earlier. In this paper, we propose an iterative algorithm for computing the current pattern that will be applied to the electrodes. The current pattern applied to the electrodes influences the voltages measured on the electrodes. Since the measured voltage data is going to be used in the impedance imaging computation, it is desirable to apply currents that result in the largest possible voltage signal. We compute the eigenfunctions for a homogenous medium that will be applied as current patterns to the electrodes. The algorithm for the computation of the eigenfunctions is presented. The convergence of the algorithm is shown by computing the eigencurrent of the simplified mammography geometry.
Various nondestructive evaluation (NDE) techniques have been studied to locate steel rebars of dowel, and to detect invisible damage such as voids and cracks inside concrete and debonding between rebars and concrete caused by corrosions and earthquakes. In this study, the aurhors developed 3-dimensional (3D) electromagnetic (EM) imaging technology to detect such damage and to identify exact location of steel rebars of dowel. The authors have developed sub-surface two-dimensional (2D) imaging technique using tomographic antenna array in previous works. In this study, extending the earlier analytical and experimental works on 2D image reconstruction, a 3D microwave imaging system using tomographic antenna array was developed, and multi-frequency technique was applied to improve quality of the reconstructed image and to reduce background noises. This paper presents the analytical expressions of numerical focusing procedures for 3D image reconstruction and numerical simulation to study the resolution of the system and the effectiveness of multi-frequency technique. Also, the design of 4?4 antenna array with switching devices is introduced as a preliminary study for the final design of whole array.
Invasive candidiasis is associated with high morbidity and mortality. Clinical diagnosis is complicated by a lack of specific clinical signs and symptoms of disease. Laboratory diagnosis is also complex because circulating antibodies to Candida species may occur in normal individuals as the result of commensal colonization of mucosal surfaces thereby reducing the usefulness of antibody detection for the diagnosis of this disease. In addition, Candida species antigens are often rapidly cleared from the circulation so that antigen detection tests often lack the desired level of sensitivity. Microbiological confirmation is difficult because blood cultures can be negative in up to 50% of autopsy-proven cases of deep-seated candidiasis or may only become positive late in the infection. Positive cultures from urine or mucosal surfaces do not necessarily indicate invasive disease although can occur during systemic infection. Furthermore, differences in the virulence and in the susceptibility of the various Candida species to antifungal drugs make identification to the species level important for clinical management. Newer molecular biological tests have generated interest but are not yet standardized or readily available in most clinical laboratory settings nor have they been validated in large clinical trials. Laboratory surveillance of at-risk patients could result in earlier initiation of antifungal therapy if sensitive and specific diagnostic tests, which are also cost effective, become available. This review will compare diagnostic tests currently in use as well as those under development by describing their assets and limitations for the diagnosis of invasive candidiasis.
인터넷 웜(worm)의 전파속도는 매우 빠르기 때문에, 발생초기에 웜의 전파를 탐지하여 막지 못하면 큰 피해를 초래 할 수 있다. 새로운 세션에 대한 연결요청을 일정 비율이하로 제한함으로써 웜의 발생여부를 탐지하는 바이러스 쓰로틀링(virus throttling)[6, 7]은 대표적인 웜 조기탐지 기술 중의 하나이다. 대부분의 기존 기술은 지연 큐 관리에 있어서 동일한 수신 IP 주소들을 개별적으로 처리함으로써 웜 탐지의 오판 가능성을 증가시켰고, 지연 큐가 가득 찼을 때에만 웜이 발생했다고 판단하는 단순 판단 기법을 사용했다. 본 논문은 지연 큐에서 동일 수신 IP 주소들을 하나의 연결 리스트로 묶어 별도로 관리함으로써 동일 수신 IP들을 중복하여 지연 큐에 저장하지 않는 이차원 지연 규 관리방안을 제안한다. 개선된 바이러스 쓰로틀링은 지연 큐 길이 산정 시동일 수신 IP 주소들을 중복하여 계산하지 않기 때문에 웜 탐지 오류를 줄일 수 있다. 그리고 동일한 크기의 지연 큐를 가지고도 웜 탐지시간을 줄이고 웜 패킷 전송 수를 줄일 수 있는 가중치 평균 큐 길이 기반의 새로운 웜 탐지 알고리즘을 제안한다. 지연 큐 길이 산정 시 현재의 큐 길이 뿐 아니라 과거의 큐 길이를 반영하는 방법이 웜의 발생 가능성을 사전에 예측하여 기존 기법보다 빠르게 웜을 탐지할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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