본 논문은 좀 더 효율적이고 효과적인 정보 시스팀을 개발하고자 다음 두가지 가설을 제시하였다. 1) 인용 문헌 분석을 통하여 인용빈도가 높고 시간의 흐름에 따른 인용율이 증가하는 문헌은 그 문헌적 가치가 상대적으로 높다(Quality Filtering). 2) 정보 검색에 있어서 확률이론을 통한 문헌간의 상관관계를 규명짓는 클러스터링 기법이 재현율과 정확율을 모두 증가시킬 수 있다(Clustering Technique). 실제로 고프만(Goffman)의 전염성 이론의 미시적 응용(Micro-epidemic process) 데이터 베이스 내에서의 문헌의 질적 여과(Quality Filtering)를 위한 한 기법으로서 좋은 결과를 얻어냈으며 많은 정보를 이런 식으로 여과시킴으로써 정보 검색 시스팀의 효율성 또한 높일 수 있었다. 한편, 질적 여과를 거친 소규모 데이터 베이스 내에서 클러스터링 기법에 의한 정보 검색 효율은 수학의 커널 기법(Kernel Technique)의 활용으로 높은 재현율과 정확율을 나타냈을 뿐만 아니라 검색의 폭에 있어서도 많은 융통성을 제시하여 주었다.
본 논문은 좀 더 효율적이고 효과적인 정보 시스팀을 개발하고자 다음 두가지 가설을 제시하였다. 1) 인용 문헌 분석을 통하여 인용빈도가 높고 시간의 흐름에 따른 인용율이 증가하는 문헌은 그 문헌적 가치가 상대적으로 높다(Quality Filtering). 2) 정보 검색에 있어서 확률이론을 통한 문헌간의 상관관계를 규명짓는 클러스터링 기법이 재현율과 정확율을 모두 증가시킬 수 있다(Clustering Technique). 실제로 고프만(Goffman)의 전염성 이론의 미시적 웅용(Micro-epidemic process)은 데이타 베이스 내에서의 문헌의 질적 여과(Quality Filtering)을 위한 한 기법으로서 좋은 경과를 얻어냈으며 많은 정보를 이런 식으로 여과시킴으로써 정보 검색 시스팀의 효율성 또한 높일 수 있었다. 한편, 질적 여과를 거친 소규모 데이터 베이스 내에서 클러스터링 기법에 의한 정보 검색 효율은 수학의 커널 기법(Kernel Technique)의 활용으로 높은 재현율과 정확율을 나타냈을 뿐만 아니라 검색의 폭에 있어서도 많은 융통성을 제시하여 주었다.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
Scientific communication is an information exchange activity between scientists. Scientific communication is carried out in a variety of informal and formal ways. Basically, informal communication takes place by word of mouth, whereas formal communication occurs via the written word. Science is a highly interdependent activity in which each scientist builds upon the work of colleagues past and present. Consequently, science depends heavily on scientific communication. In this study, three mathematical models, namly Brillouin measure, logistic equation, and Markov chain are examined. These models provide one with a means of describing and predicting the behavior of scientific communication process. These mathematical models can be applied to construct quality filtering algorithms for subject literature which identify synthesized elements (authors, papers, and journals). Each suggests a different type of application. Quality filtering for authors can be useful to funding agencies in terms of identifying individuals doing the best work in a given area or subarea. Quality filtering with respect to papers can be useful in constructing information retrieval and dissemination systems for the community of scientists interested m the field. The quality filtering of journals can be a basis for the establishment of small quality libraries based on local interests in a variety of situations, ranging from the collection of an individual scientist or physician to research centers to developing countries. The objective of this study is to establish the theoretical framework for informetrics which is defined as the quantitative analysis of scientific communication, by investigating mathematical models of scientific communication.
An important problem in low-dose CT is the image quality degradation caused by photon starvation. There are a lot of algorithms in sinogram domain or image domain to solve this problem. In view of strong self-similarity contained in the special sinusoid-like strip data in the sinogram space, we propose a novel non-local filtering, whose average weights are related to both the image FBP (filtered backprojection) reconstructed from restored sinogram data and the image directly FBP reconstructed from noisy sinogram data. In the process of sinogram restoration, we apply a non-local method with smoothness parameters adjusted adaptively to the variance of noisy sinogram data, which makes the method much effective for noise reduction in sinogram domain. Simulation experiments show that our proposed method by filtering in both image and projection domains has a better performance in noise reduction and details preservation in reconstructed images.
This study analyzes the trends of recommendation services for customized fashion styles in relation to artificial intelligence. To achieve this goal, the study examined filtering technologies of collaborative, content based, and deep-learning as well as analyzed the characteristics of recommendation services in the users' purchasing process. The results of this study showed that the most universal recommendation technology is collaborative filtering. Collaborative filtering was shown to allow intuitive searching of similar fashion styles in the cognition of need stage, and appeared to be useful in comparing prices but not suitable for innovative customers who pursue early trends. Second, content based filtering was shown to utilize body shape as a key personal profile item in order to reduce the possibility of failure when selecting sizes online, which has limits to being able to wear the product beforehand. Third, fashion style recommendations applied with deep-learning intervene with all user processes of buying products online that was also confirmed to penetrate into the creative area of image tag services, virtual reality services, clothes wearing fit evaluation services, and individually customized design services.
Internet of Things (IoT) systems process signals from various sensors using signal processing algorithms suitable for the signal characteristics. To analyze complex signals, these systems usually use signal processing algorithms in the frequency domain, such as fast Fourier transform (FFT), filtering, and short-time Fourier transform (STFT). In this study, we propose a multi-mode sensor signal processor (SSP) accelerator with an FFT-based hardware design. The FFT processor in the proposed SSP is designed with a radix-2 single-path delay feedback (R2SDF) pipeline architecture for high-speed operation. Moreover, based on this FFT processor, the proposed SSP can perform filtering and STFT operation. The proposed SSP is implemented on a field-programmable gate array (FPGA). By sharing the FFT processor for each algorithm, the required hardware resources are significantly reduced. The proposed SSP is implemented and verified on Xilinxh's Zynq Ultrascale+ MPSoC ZCU104 with 53,591 look-up tables (LUTs), 71,451 flip-flops (FFs), and 44 digital signal processors (DSPs). The FFT, filtering, and STFT algorithm implementations on the proposed SSP achieve 185x average acceleration.
A robust Kalman filtering method for uncertain stochastic systems is suggested by adopting a perturbation estimation process which is to reconstruct total uncertainty with respect to the nominal state transition equation. The predictor and corrector of discrete Kalman filter are reformulated with the perturbation estimator. Successively, the state and perturbation estimation error dynamics and the corresponding error covariance propagation equations are derived as well. Finally we have the recursive algorithm of Combined Kalman Filter-Perturbation Estimator (CKF). The proposed combined Kalman filter-perturbation estimator has the property of integrating innovations and the adaptation capability to system uncertainties. A numerical example is shown to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.425-429
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2008
We investigated algorithm to detect and characterize interstitial lung abnormalities seen at chest radiographs. This method includes a process of 4 directional Laplaction-Gaussian filtering, and a process of linear opacity judgment. Two regions of interest (ROIs) were selected in each right lung of patients, and these ROIs were processed by our computer-analyzing system. For quantitative analysis of interstitial opacities, the radiographic index, which is the percentage of opacity areas in a ROI, was obtained and evaluated in the images. From or result, abnormal lungs were well differentiated from normal lungs. In our algorithm, the processing results were not only given as the numeric data named "radiographic index" but also confirmed with radiologists observation on CRT. The approach, by which the interstitial abnormalities themselves are extracted, is good enough because the results can be confirmed by the observations of radiologists. In conclusion, our system is useful for the detection and characterization of interstitial lung abnormalities.
Due to growth of diversified media, content screening is the definite procedures. The procedures of screening varies from country by country in various reasons. Therefore, reason of conducting such study is to compare & contrast screening process by countries. In order to clarify definition of terms that measures screening, "censorship" means "legislative filtering process prior to public appearance". In contrary "Rating and/or Classification" is defined opposite of it. After defining these terms, Screening is dignified into two distinctive measures, which are "legislative intereference" and "voluntary notification". Those two measures are again sub-categorized into eight distinctive operational definition. Utilizing those distinctive measures, our study has concluded as US, Japan and some laissez-faire countries use "voluntary notification" systems but in contrast China and Brunei use "legislative filtering" system.? Korea and Australia uses unique combination of both system. In order for Korea to adopt "voluntary notification system", legislative intereference must be weaken and develop strong "voluntary notification" system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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