Recently, with the development of IT technology, unmanned systems are being introduced in many industrial fields, and one of the most important factors for introducing unmanned systems in the automobile field is vehicle licence plate recognition(VLPR). The existing VLPR algorithms are configured to use image processing for a specific type of license plate to divide individual areas of a character within the plate to recognize each character. However, as the number of Korean vehicle license plates increases, the law is amended, there are old-fashioned license plates, new license plates, and different types of plates are used for each type of vehicle. Therefore, it is necessary to update the VLPR system every time, which incurs costs. In this paper, we use an object detection algorithm to detect character regardless of the format of the vehicle license plate, and apply a handwritten Hangul recognition(HHR) algorithm to enhance the recognition accuracy of a single Hangul character, which is called a Hangul unit. Since Hangul unit is recognized by combining initial consonant, medial vowel and final consonant, so it is possible to use other Hangul units in addition to the 40 Hangul units used for the Korean vehicle license plate.
습기와 먼지가 많은 장소에서도 내환경성을 가지면서 고감도로 미세 금속편 감지가 가능한 전자장 방식 선형가변차동변압기를 이용한 금속감지 방식에 대하여 연구하였다. 초장파에서 장파에 걸친 3개 주파수 대역에서 위상검파 방식을 사용하여 각 주파수별 금속감지 특성을 실험적으로 측정하였다. 주파수가 증가하면 금속감지 및 금속편이 포함되는 동물성 식품에 대한 감도는 기하급수적으로 증가함을 알 수 있었다. 또한 위상검파 후단의 저역통과필터의 대역폭을 축소하여 감도를 비례하여 증가시킬 수 있었고, 대역통과필터 대역폭과 신호대잡음비를 최적화하여 철 시편에 대한 감지 감도를 향상시킬 수 있었다. 시험용 철 시편을 사용한 감지 감도 한계는 동물성 식품에 대한 변별력이 좋은 50kHz 초장파 대역에서 최저 지름 0.7mm의 철 시편까지 금속감지가 가능함을 보여주었다.
Objective : The aim of this study was to verify the equivalence and effectiveness of the tablet-administered Korean Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (K-RBANS) for the prevention and early detection of dementia. Methods : Data from 88 psychiatry and neurology patient samples were examined to evaluate the equivalence between tablet and paper administrations of the K-RBANS using a non-randomly equivalent group design. We calculated the prediction scores of the tablet-administered K-RBANS based on demographics and covariate-test scores for focal tests using norm samples and tested format effects. In addition, we compared the receiver operating characteristic curves to confirm the effectiveness of the K-RBANS for preventing and detecting dementia. Results : In the analysis of raw scores, line orientation showed a significant difference (t=-2.94, p<0.001), and subtests showed small to large effect sizes (0.04-0.86) between paper- and tablet-administered K-RBANS. To investigate the format effect, we compared the predicted scaled scores of the tablet sample to the scaled scores of the norm sample. Consequently, a small effect size (d≤0.20) was observed in most of the subtests, except word list and story recall, which showed a medium effect size (d=0.21), while picture naming and subtests of delayed memory showed significant differences in the one-sample t-test. In addition, the area under the curve of the total scale index (TSI) (0.827; 95% confidence interval, 0.738-0.916) was higher than that of the five indices, ranging from 0.688 to 0.820. The sensitivity and specificity of TSI were 80% and 76%, respectively. Conclusion : The overall results of this study suggest that the tablet-administered K-RBANS showed significant equivalence to the norm sample, although some subtests showed format effects, and it may be used as a valid tool for the brief screening of patients with neuropsychological disorders in Korea.
Laboratory workers, in resource-poor countries, still consider PCR detection of Giardia lamblia more costly and more time-consuming than the classical parasitological techniques. Based on 2 published primers, an in-house one-round touchdown PCR-RFLP assay was developed. The assay was validated with an internal amplification control included in reactions. Performance of the assay was assessed with DNA samples of various purities, 91 control fecal samples with various parasite load, and 472 samples of unknown results. Two cysts per reaction were enough for PCR detection by the assay with exhibited specificity (Sp) and sensitivity (Se) of 100% and 93%, respectively. Taking a published small subunit rRNA reference PCR test results (6%; 29/472) as a nominated gold standard, G. lamblia was identified in 5.9% (28/472), 5.2%, (25/472), and 3.6% (17/472) by PCR assay, $RIDA^{(R)}$ Quick Giardia antigen detection test (R-Biopharm, Darmstadt, Germany), and iodine-stained smear microscopy, respectively. The percent agreements (kappa values) of 99.7% (0.745), 98.9% (0.900), and 97.7% (0.981) were exhibited between the assay results and that of the reference PCR, immunoassay, and microscopy, respectively. Restriction digestion of the 28 Giardia-positive samples revealed genotype A pattern in 12 and genotype B profile in 16 samples. The PCR assay with the described format and exhibited performance has a great potential to be adopted in basic clinical laboratories as a detection tool for G. lamblia especially in asymptomatic infections. This potential is increased more in particular situations where identification of the parasite genotype represents a major requirement as in epidemiological studies and infection outbreaks.
본 논문에서는 RST(Rough Set Theory)과 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용한 RSIDS (RST and SVM based Intrusion Detection System)를 설계하였다. RSIDS는 PrePro(Preprocessing) 모듈, RRG(RST based Rule Generation) 모듈, 그리고 SAD(SVM based Attack Detection) 모듈로 구성된다. PrePro 모듈은 수집한 정보를 RSIDS의 데이터 형식에 맞게 변경한다. RRG 모듈은 공격 자료를 분석하여 공격 규칙을 생성하고, 그 규칙을 이용하여 대량화된 데이터에서 공격정보를 추출하고, 그리고 추출한 공격정보를 SAD 모듈에 전달한다. SAD 모듈은 추출된 공격 정보를 이용하여 공격을 탐지하여 관리자에게 통보한다. 그 결과, 기존의 SVM과 비교해볼 때, RSIDS는 평균 공격 탐지율 77.71%에서 85.28%로 향상되었으며, 평균 FPR은 13.25%에서 9.87%로 감소하였다. 따라서 RSIDS는 기존의 SVM을 이용한 공격 탐지 기법보다 향상되었다고 할 수 있다.
전자문서에서 개인정보를 보호하기 위한 방법으로 서식 인식과 광학 문자 인식 기법이 많이 이용되고 있으나 OCR 엔진의 저조한 인식률로 인해서 개인정보를 탐지하지 못하거나 오탐이 많이 발생하고 있고 또한 대량의 전자문서를 분석하는데도 오랜 시간이 걸린다. 본 논문에서는 기존의 방법을 개선하여 전자문서의 이미지 분석 속도와 OCR엔진의 글자 인식률, 그리고 개인정보의 탐지율을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 서식 인식 방법을 이용하여 분석 속도를 높이고, 이미지 보정을 통해 OCR 엔진 분석 속도 및 글자 인식률을 향상한다. 이미지에서의 개인정보 분석 알고리즘을 제안하여 개인정보의 탐지율을 높였다. 실험을 통하여 이미지 서식 인식 시료 1755개를 분석하여 평균 0.24초가 소요되어 기존의 PAID 시스템 서식 인식 방안보다 0.5초 향상되었으며 이미지 서식 인식률은 평균 99%를 기록하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 전자문서에서 개인정보를 보호할 수 있는 시스템으로서 공공, 통신사, 금융, 관광, 보안 등 여러분야에서 활용할 수 있을 것이다.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
A model system for the immnunochemical detection of Escherichia coli O157:H7 using a combined immunomagnetic separation (IMS) and test-strip liposome immunoassay (LIA) procedure was developed. Immunomagnetic beads coated with anti-E. coli O157 IgG antibodies were used to separate the E. coli O157 (including the H7 serotype) from culture. Immunoliposomes, whose surface was conjugated to goat anti-E. coli O157:H7 IgG and which encapsulated the marker dye, sulforhodamine B, were used as a detection label. The test strip, onto which antibodies to goat IgG were immobilized, was the immunosensor capturing immunoliposomes that did not bind to E. coli O157:H7 on the immunomagnetic bead-E. coli O157:H7 complexes. In experiments, pure cell culture suspensions of $10^5 E.$ coli O157:H7 organisms per ml produced a measurable signal inhibition, whereas a weak yet detectable signal inhibition occurred with $10^3CFU/ml$. The inhibition signals increased, when the incubation time for IMS was extended to 90 min and higher IgG-tag density (0.4mol%) was used on the liposomes. With 0.2 and 0.4mol% IgG-tagged liposomes, the IMS-LIA procedure showed more improved signal inhibitions than those of a direct (no IMS) LIA. The combined assay, which measures the instantaneous signal from immunoliposomes, can be completed within 90 min, making it significantly faster than conventional plating methods and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Accordingly, it is quite feasible to use the combined immunoassay format of IMS and dye-loaded immunoliposomes for the detection of E. coli O157:H7.
Saleem, Muhammad;Shah, Syed Muhammad Shehram;Saba, Erum;Pirzada, Nasrullah;Ahmed, Masood
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.175-182
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2022
In our daily life, we come across different types of information, for example in the format of multimedia and text. We all need different types of information for our common routines as watching/reading the news, listening to the radio, and watching different types of videos. However, sometimes we could run into problems when a certain type of information is required. For example, someone is listening to the radio and wants to listen to jazz, and unfortunately, all the radio channels play pop music mixed with advertisements. The listener gets stuck with pop music and gives up searching for jazz. So, the above example can be solved with an automatic audio classification system. Deep Learning (DL) models could make human life easy by using audio classifications, but it is expensive and difficult to deploy such models at edge devices like nano BLE sense raspberry pi, because these models require huge computational power like graphics processing unit (G.P.U), to solve the problem, we proposed DL model. In our proposed work, we had gone for a low complexity model for Audio Event Detection (AED), we extracted Mel-spectrograms of dimension 128×431×1 from audio signals and applied normalization. A total of 3 data augmentation methods were applied as follows: frequency masking, time masking, and mixup. In addition, we designed Convolutional Neural Network (CNN) with spatial dropout, batch normalization, and separable 2D inspired by VGGnet [1]. In addition, we reduced the model size by using model quantization of float16 to the trained model. Experiments were conducted on the updated dataset provided by the Detection and Classification of Acoustic Events and Scenes (DCASE) 2020 challenge. We confirm that our model achieved a val_loss of 0.33 and an accuracy of 90.34% within the 132.50KB model size.
In this paper, we propose a smart system that can optically recognize a music score within a document and can play the music after recognition. Many historic handwritten documents have now been digitalized. Converting images of a music score within documents into digital files is particularly difficult and requires considerable resources because a music score consists of a 2D structure with both staff lines and symbols. The proposed system takes an input image using a mobile device equipped with a camera module, and the image is optimized via preprocessing. Binarization, music sheet correction, staff line recognition, vertical line detection, note recognition, and symbol recognition processing are then applied, and a music file is generated in an XML format. The Music XML file is recorded as digital information, and based on that file, we can modify the result, logically correct errors, and finally generate a MIDI file. Our system reduces misrecognition, and a wider range of music score can be recognized because we have implemented distortion correction and vertical line detection. We show that the proposed method is practical, and that is has potential for wide application through an experiment with a variety of music scores.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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