This is a fundamental study to develop a sensor to detect weeds in paddy field using machine vision adopted spectralphotometric technique in order to use the sensor to spread herbicide selectively. A set of spectral reflectance data was collected from dry and wet soil and leaves of rice and 6 kinds of weed to select desirable wavelengths to classify soil, rice and weeds. Stepwise variable selection method of discriminant analysis was applied to the data set and wavelengths of 680 and 802 m were selected to distinguish plants (including rice and weeds) from dry and wet soil, respectively. And wavelengths of 580 and 680 nm were selected to classify rice and weeds by the same method. Validity of the wavelengths to distinguish the plants from soil was tested by cross-validation test with built discriminant function to prove that all of soil and plants were classified correctly without any failure. Validity of the wavelengths for classification of rice and weeds was tested by the same method and the test resulted that 98% of rice and 83% of weeds were classified correctly. Feasibility of CCD color camera to detect weeds in paddy field was tested with the spectral reflectance data by the same statistical method as above. Central wavelengths of RGB frame of color camera were tried as tile effective wavelengths to distingush plants from soil and weeds from plants. The trial resulted that 100% and 94% of plants in dry soil and wet soil, respectively, were classified correctly by the central wavelength or R frame only, and 95% of rice and 85% of weeds were classified correctly by the central wavelengths of RGB frames. As a result, it was concluded that CCD color camera has good potential to be used to detect weeds in paddy field.
In this paper a 3D memory system that allows 17 access types at an arbitrary position is introduced. The proposed memory system is based on two main functions: memory module assignment function and address assignment function. Based on them, the memory system supports 17 access types: 13 Lines, 3 Rectangles, and 1 Hexahedron. That is, the memory system allows simultaneous access to multiple data in any access types at an arbitrary position with a constant interval. In order to allow 17 access types the memory system consists of memory module selection circuitry, data routing circuitry for READ/WRITE, and address calculation/routing circuitry In the point of view of a developer and a programmer, the memory system proposed in this paper supports easy hardware extension according to the applications and both of them to deal with it as a logical three-dimensional away In addition, multiple data in various across types can be simultaneously accessed with a constant interval. Therefore, the memory system is suitable for building systems related to ,3D applications (e.g. volume rendering and volume clipping) and a frame buffer for multi-resolution.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.129-136
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2020
In this paper, we propose a thermal imagery-based object detection algorithm for low-light level nighttime surveillance system. Many features selected by Haar-like feature selection algorithm and existing Adaboost algorithm are often vulnerable to noise and problems with similar or overlapping feature set for learning samples. It also removes noise from the feature set from the surveillance image of the low-light night environment, and implements it using the lightweight extended Haar feature and adaboost learning algorithm to enable fast and efficient real-time feature selection. Experiments use extended Haar feature points to recognize non-predictive objects with motion in nighttime low-light environments. The Adaboost learning algorithm with video frame 800*600 thermal image as input is implemented with CUDA 9.0 platform for simulation. As a result, the results of object detection confirmed that the success rate was about 90% or more, and the processing speed was about 30% faster than the computational results obtained through histogram equalization operations in general images.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1963-1970
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1999
Researches in draft recommendation H.263 have been made in ITU-T LBC group to broaden its range of useful application and to improve its compression performance. The form of added and revised draft text of H.263 is informally known as “H.263+”. In this paper, we analyzed the characteristics of H.263+ negotiable option modes for four image classes. Based on the analysis results, we proposed the adaptive selection scheme of H.263+ option modes by using a scene change detector for a mixed image class. In case of using the proposed scheme, we obtained the 1.6dB improvement in PSNR compared to the basic mode of H.263, and the 0.4~1.0 dB improvement in PSNR compared to the fixed usage scheme of H.263+ negotiable option modes. In respect to used bits per frame, fewer bits are produced than the basic mode H.263 and the foxed usage scheme of H.263+ option modes.
A secretion signal sequence-selection vector (pGS40) was constructed based on an $\alpha$-amylase gene lacking a secretion signal and employed for selecting secretion signals from Lactococcus lactis ssp. cremoris LM0230 chromosomal DNA. Six fragments were identified based on their ability to restore $\alpha$-amylase secretion in E. coli, and among these, a fragment, S405, conferred the highest secretion activity (84%) in E. coli. Meanwhile, S407, which conferred poor secretion activity in E. coli, was quite active in L. lactis. The results suggested that the efficiency of a secretion signal depended on the host. All six fragments had an open reading frame (ORF) fused to the reporter gene, and the potential Shine-Dalgamo (SD) sequence and putative promoter sequences were located upstream of the ORF. Deduced amino acid sequences from the six fragments did not show any homology with known secretion signals. However, they contained three distinguished structural features and cleavage sites, commonly found among typical secretion signals. The characterized secretion signals could be useful for the construction of food-grade secretion vectors and gene expression in LAB.
We have developed an efficient and precise method for genome manipulations in Bacillus subtilis that allows rapid alteration of a gene sequence or multiple gene sequences without altering the chromosome in any other way. In our approach, the Escherichia coli toxin gene mazF, which was used as a counter-selectable marker, was placed under the control of a xylose-inducible expression system and associated with an antibiotic resistance gene to create a "mazF-cassette". A polymerase chain reaction (PCR)-generated fragment, consisting of two homology regions joined to the mazF-cassette, was integrated into the chromosome at the target locus by homologous recombination, using positive selection for antibiotic resistance. Then, the excision of the mazF-cassette from the chromosome by a single-crossover event between two short directly repeated (DR) sequences, included in the design of the PCR products, was achieved by counter-selection of mazF. We used this method efficiently and precisely to deliver a point mutation, to inactivate a specific gene, to delete a large genomic region, and to generate the in-frame deletion with minimal polar effects in the same background.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.121-125
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2007
This paper proposes automatic generation method of proxy client code to automation of web service selection process through a monitoring agent. The technique of this paper help service consumer to provide source code of proxy client as it bring an attribute value of specific element of WSDL document using template rule. Namely, a XSLT script file provide code frame of dynamic invocation interface model. The automatic code generation technique need to solving starvation status of selection architecture. It is required to creating request HTTP message for every service on the result of search. The created proxy client program code generate dummy message about services. The proposed client code generation method show us a possibility of application in the automatic generation programming domain.
This paper proposes automatic generation method of proxy client code to automation of web service selection process through a monitoring agent. The technique of this paper help service consumer to provide source code of proxy client as it bring an attribute value of specific element of WSDL document using template rule. Namely, a XSLT script file provide code frame of dynamic invocation interface model. The automatic code generation technique need to solving starvation status of selection architecture. It is required to creating request HTTP message for every service on the result of search. The created proxy client program code generate dummy message about services. The proposed client code generation method show us a possibility of application in the automatic generation programming domain.
This paper is addressed to welding defect feature vector selection and implementation method of welding defect classifier using fuzzy techniques. We compare IAV, zero-crossing number as time domain analysis, power spectrum coefficient as frequency domain, histogram as both domain for welding defect feature selection. We choose histogram as feature vector by graph analysis and find out that maximum frequent occurrence number and section of corresponding signal scale in relative histogram show obvious difference between normal welding and voiding with penetration depth defect. We implement a fuzzy welding defect classifier using these feature vector, test it to verify its effectiveness for 695 welding data frame which consist of 4000 sampled data. As result of test, correct classification rate is 92.96%. Lab experimental results show a effectiveness of fuzzy welding defect classifier using relative histogram for practical Laser welding monitoring system in industry.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.271-278
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2004
In this paper, we propose a content-based audio genre classification algorithm that automatically classifies the query audio into five genres such as Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech using digital sign processing approach. From the 20 seconds query audio file, the audio signal is segmented into 23ms frame with non-overlapped hamming window and 54 dimensional feature vectors, including Spectral Centroid, Rolloff, Flux, LPC, MFCC, is extracted from each query audio. For the classification algorithm, k-NN, Gaussian, GMM classifier is used. In order to choose optimum features from the 54 dimension feature vectors, SFS(Sequential Forward Selection) method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the genre classification algorithm. From the experimental result, we can verify the superior performance of the proposed method that provides near 90% success rate for the genre classification which means 10%∼20% improvements over the previous methods. For the case of actual user system environment, feature vector is extracted from the random interval of the query audio and it shows overall 80% success rate except extreme cases of beginning and ending portion of the query audio file.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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