This study presents an effective vision-based system for cable bridge damage detection. In theory, cable bridges need to be inspected the outer as well as the inner part. Starting from August 2010, a new research project supported by Korea Ministry of Land, Transportation Maritime Affairs(MLTM) was initiated focusing on the damage detection of cable system. In this study, only the surface damage detection algorithm based on a vision-based system will be focused on, an overview of the vision-based cable damage detection is given in Fig. 1. Basically, the algorithm combines the image enhancement technique with principal component analysis(PCA) to detect damage on cable surfaces. In more detail, the input image from a camera is processed with image enhancement technique to improve image quality, and then it is projected into PCA sub-space. Finally, the Mahalanobis square distance is used for pattern recognition. The algorithm was verified through laboratory tests on three types of cable surface. The algorithm gave very good results, and the next step of this study is to implement the algorithm for real cable bridges.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.10
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pp.1576-1583
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1989
In this paper, we describe real-time optical implementation of the Hopfield neural network model for two-dimensional associative memory by using commercial LCTV and Multifocus For real-time processing capability, we use LCTV as a memory mask and a input spatial light modulator. Inner product between input pattern and memory matrix is processed by the multifocus holographic lens. The output signal is then electrically thresholded fed back to the system input by 2-D CCD camera. From the good experimental results, the proposed system can be applied to pattern recognition and machine vision in future.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.5
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pp.177-185
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2001
This paper describes a machine-vision-based prototype system for automatically feeding engine-mount parts to a swaging machine which assembles engine mounts. The system developed consists of a robot, a feeding device with two cylinders and two photo sensors, and a machine vision system. The machine vision system recognizes the type of different parts being fed from the feeding device and estimates the angular difference between the inner-hole center of the part and the point predetermined for assembling. The robot then picks up each part and rotated it through the estimated angle such that the parts are well assembled together as specified. An algorithm has been developed to recognize different part types and estimate the angular difference. The test results obtained for a set of real specimens indicate that the algorithm performs well enough to be applied to prototype system.
Graphics processing unit (GPU) is used for a faster artificial neural network. It is used to implement the matrix multiplication of a neural network to enhance the time performance of a text detection system. Preliminary results produced a 20-fold performance enhancement using an ATI RADEON 9700 PRO board. The parallelism of a GPU is fully utilized by accumulating a lot of input feature vectors and weight vectors, then converting the many inner-product operations into one matrix operation. Further research areas include benchmarking the performance with various hardware and GPU-aware learning algorithms. (c) 2004 Pattern Recognition Society. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.403-410
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1998
An immune system has powerful abilities such as memory recognition and learning how to respond to invading antigens, and has been applied to many engineering algorithms in recent year. In this paper, the combined optimization algorithm (Immune-Genetic Algorithm: IGA) is proposed for multi-optimization problems by introduction the capability of the immune system that controls the proliferation of clones to the genetic algorithm. The new combined algorithm is applied to minimize the total weight of the rotor shaft and the transmitted forces at the bearings in order to demonstrate the merit of the combined algorithm. The inner diameter of the shaft and the bearing stiffness are chosen as the design variables. the results show that the combined algorithm can reduce both the weight of the shaft and the transmitted forces at the bearing with dynamic constraints.
From long time ago, stairs are performed the central role of vertical circulation system in architectural planning for convenience of human. The purpose of this study is to find the spacial characteristics of stairs in architectural space. Two methods In this study are discussed. First, it is to extract the formal elements in its stairs shape raising an impulse of visual-perceptible recognition. Second, it is to analysis its characteristic through relationship between stairs and spacial elements. In conclusion, the characteristics of stairs in architectural space have as follows 1) spatial connection - to connect between space and other space or masses; 2) spatial separation - to separate between inner space and other space; 3) openness or closeness of space; 4) directed-tention of space.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.2
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pp.85-92
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2023
Respiratory infections such as COVID-19 mainly occur within enclosed spaces. The presence or absence of abnormal symptoms of respiratory infectious diseases is judged through initial symptoms such as fever, cough, sneezing and difficulty breathing, and constant monitoring of these early symptoms is required. In this paper, image matching correction was performed for the RGB camera module and the thermal imaging camera module, and the temperature of the thermal imaging camera module for the measurement environment was calibrated using a blackbody. To detection the target recommended by the standard, a deep learning-based object recognition algorithm and the inner canthus recognition model were developed, and the model accuracy was derived by applying a dataset of 100 experimenters. Also, the error according to the measured distance was corrected through the object distance measurement using the Lidar module and the linear regression correction module. To measure the performance of the proposed model, an experimental environment consisting of a motor stage, an infrared thermography temperature screening system and a blackbody was established, and the error accuracy within 0.28℃ was shown as a result of temperature measurement according to a variable distance between 1m and 3.5 m.
We propose an effective method for block classification in a document image. The gray level document image is converted to the binary image for a block segmentation. This binary image would be smoothed to find the locations and sizes of each block. And especially during this smoothing, the inner block heights of each block are obtained. The gray level image is divided to several blocks by these location informations. The SGLDM(spatial gray level dependence matrices) are made using the each gray-level document block and the seven second-order statistical texture features are extracted from the (0,1) direction's SGLDM which include the document attributes. Document image blocks are classified to two groups, text and non-text group, by the inner block height of the block at the nearest neighbor rule. The seven texture features(that were extracted from the SGLDM) are used for the five detail categories of small font, large font, table, graphic and photo blocks. These document blocks are available not only for structure analysis of document recognition but also the various applied area.
This study started to examine the understanding and perception of 'disabled people' and 'non-disabled people', one of the dichotomous elements in the 21st century social integration era. In particular, for the analysis, Q-methodology, which should respond based on the respondent's inner self and perception, was used. For the analysis, 32 Q-statements were secured, and as a result of targeting 20 P-sample respondents, three types were derived as follows. In , statements such as 'A correct awareness of disability is necessary' and 'Disability can occur to anyone' are emphasized, so it was named 「Correct Perception Emphasis Type」. emphasized 'The life of the disabled is not easy' and 'The disabled need an opportunity to participate in society' and was named 「The Life of the Disabled Understanding Type」. emphasized statements such as 'Economic support is necessary for the disabled' and 'The welfare budget for the disabled must be sufficiently secured', and was named 「Institutional Support Emphasis Type」. Therefore, in addition to the necessity of correct recognition of disability and disability in our society, we expect this study result is to be priming water for improving the recognition of the disabled.
This study empirically analyzed the effect of work value of beauty industry workers on service productivity through job satisfaction. First, according to the result of investigating factors that make effect on service productivity, it was identified that service productivity increases when work value and job satisfaction are higher. Also, it was identified that service productivity increases when awareness of satisfying values, intrinsic satisfaction, recognition of work value, recognition of self-value, and extrinsic satisfaction are higher. Fourthly, as a result of investigating the effects of work value of beauty industry workers on service improvement through job satisfaction, it was identified that the mediating effect of job satisfaction was also significant in the sobel test as Z value of |Z|=15.057 showed a greater value than 1.96. Based on the results of this study, it is expected that inner motivation can be increased for beauty industry workers to recognize that their work is meaningful and worthwhile and service productivity can be maximized by improving the satisfaction and intrinsic job satisfaction that come from work itself.
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