Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.474-478
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2002
본 논문에서는 광학식 모션 캡쳐를 이용하여 얻은 한국인의 발레 동작에 대한 모션 캡쳐 데이터를 사용하여 다른 모션으로 변형함으로써 새로운 형태의 동작을 생성하거나 원래 데이터의 에러가 생긴 경우에 보정이 쉽게 수정 가능하도록 하였다. 즉, 모션 캡쳐 데이터의 구조는 다양한 포맷들로 되어 있는 스켈레톤 구조로서 관절의 각도나 위치에 대해 변형을 가하기 힘들다. 그러므로 모션 수정에 관련된 기술을 이용하여 선택된 조인트(joint), 엔드이펙터(end effecter), 마커(marker)들을 보여주고, 오일러(Euler Angles), 쿼터니언(Quaternions), 지수 맵(Exponential Map) 보간이 가능하여 실시간에서도 재생 되도록 구현하였다.
In this study, types of rock slope failure are analyzed by considering both joint characteristics investigated on previous landslide regions located at northern part of Mt. Jiri and geographic features of natural slopes deduced from GIS. The landslide prediction map was produced by superposing the frequency ratio layers for the six geographic features including elevation, slope aspect, slope angle, shaded relief, curvature and stream distance, and then the landslide risk map was deduced by combination of the prediction map and the damage map obtained by taking account of humanity factors such as roads and buildings in the study area. According to analysis on geographic features for previous landslide regions, the landslides occurred as following rate: 88% at 330~710 m in elevation, 77.7% at $90{\sim}270^{\circ}$ in slope aspect, 93.9% at $10{\sim}40^{\circ}$ in slope angle, 82.78% at grade3~7 in shaded relief, 86.28% at -5~+5 in curvature, and 82.92% within 400m in stream distance. Approximately 75% of the landslide regions belongs to the region of 'high' or 'very high' grade in the prediction map, and 13.27% of the study area is exposed to 'high risk' of landslide.
Joints developed around the Moryang fault were investigated by traverse and inventory methods in order to characterize their orientation, spacing and density. The results of the traverse method show that the orientation of the dominant joint sets of the study area is NNE and EW, and that joint spacing distribution is a negative exponential distribution to the center of the fault and a log-normal distribution to the margin of the fault. The results of the inventory method show that the orientation of the dominant joint sets on joint map is NW and NE, and that joint density tends to increase toward the center of the fault. Fractal dimension was determined by using Box-counting method and Cantor's dust method to quantify the distribution of joint network and to evaluate the dimension around the fault. The dimension determined by Box-counting method ranges from 1.31 to 1.70 and shows the tendency of increasing value toward the center of the fault. Comparing fractal dimension by Box-counting method with joint density, fractal dimension is directly proportional to joint density. Nevertheless, fractal dimension could be varied due to the different distribution patterns of the joints with same density. The dimensions determined by Cantor's dust method show different values with respect to the orientation of scan lines. This results form the anisotropy of joint distribution.
Although MR imaging is generally applicable to depict knee joint deterioration it, is sometimes occurred to mis-read and mis-diagnose the common knee joint diseases. In this study, we employed magnetization transfer ratio (MTR) method to improve the diagnosis of the various knee joint diseases. Spin-echo (SE) T2-weighted images (TR/TE 3,400-3,500/90-100 ms) were obtained in seven cases of knee joint deterioration, FSE T2-weighted images (TR/TE 4,500-5,000/100-108 ms) were obtained in seven cases of knee joint deterioration, gradient-echo (GRE) T2-weighted images (TR/TE 9/4.56/$50^{\circ}$ flip angle, NEX 1) were obtained in 3 cases of knee joint deterioration, In six cases of knee joint deterioration, fat suppression was performed using a T2-weighted short T1/tau inverse recovery (STIR) sequence (TR/TE =2,894-3,215 ms/70 ms, NEX 3, ETL 9). Calculation of MTR for individual pixels was performed on registration of unsaturated and saturated images. After processing to make MTR images, the images were displayed in gray color. For improving diagnosis, three-dimensional isotropic volume images, the MR tristimulus color mapping and the MTR map was employed. MTR images showed diagnostic images quality to assess the patients' pathologies. The intensity difference between MTR images and conventional MRI was seen on the color bar. The profile graph on MTR imaging effect showed a quantitative measure of the relative decrease in signal intensity due to the MT pulse. To diagnose the pathologies of the knee joint, the profile graph data was shown on the image as a small cross. The present study indicated that MTR images in the knee joint were feasible. Investigation of physical change on MTR imaging enables to provide us more insight in the physical and technical basis of MTR imaging. MTR images could be useful for rapid assessment of diseases that we examine unambiguous contrast in MT images of knee disorder patients.
The investigation on the rock discontinuity geometry has been usually undergone by direct measurement on the rock exposures. But this sort of field work has disadvantages, which we, for example, restriction of surveying areas and consuming excessive times and labors. To cover these kinds of disadvantages, image processing could be regarded as an altemative way, with additional advantages such as automatic and objective tools when used under adequate computerized algorithm. This study was focused on the recognition of the rock discontinuities captured in the image of rock exposure by digital camera and the production of the discontinuity map automatically. The whole process was written using macro commands builtin image analyzer, ImagePro Plus. ver 4.1(Media Cybernetic). The procedure of image processing developed in this research could be divided with three steps, which are enhancement, recognition and extraction of discontinuity traces from the digital image. Enhancement contains combining and applying several filters to remove and relieve various types of noises from the image of rock surface. For the next step, recognition of discontinuity traces was executed. It used local topographic features characterized by the differences of gray scales between discontinuity and rock. Such segments of discontinuity traces extracted from the image were reformulated using an algorithm of computer decision-making criteria and linked to form complete discontinuity traces. To verify the image processing algorithms and their sequences developed in this research, discontinuity traces digitally photographed on the rock slope were analyzed. The result showed about 75~80% of discontinuities could be detected. It is thought to be necessary that the algorithms and computer codes developed in this research need to be advanced further especially in combining digital filters to produce images to be more acceptable for extraction of discontinuity traces and setting seed pixels automatically when linking trace segments to make a complete discontinuity trace.
The three methods of analysis (i) REV(representative elemental volume), (ii) non-REV and (iii) joint network analysis are introduced in this paper to analyze the groundwater flow in jointed rock mass and the inflow into underground excavations. The results from those methods are compared one another to reveal their characteristics by varying the number of joints and the diameter of the opening. The pre-processor, the so-called sequential analysis, is introduced to predict the equivalent hydraulic conductivity of a jointed rock mass having a number of intersecting joints. Using the finite element mesh, joint map and sequential analysis, the equivalent hydraulic conductivities are calculated for all 445 elements. The hydraulic inhomogeneity and the determination of the representative properties of jointed rock masses are discussed. In the REV analysis where the entire rock mass is homogenized through the representative properties, the inflow is increased regularly and consistently by increasing the joint density, the opening size and the conductivity contrast value. Though the non-REV analysis showed irregular variation of the inflow due to the local inhomogeneity allowed to individual elements, the inflow approached the REV results as the characteristic length increases. The joint network analysis showed the most sensitive reaction to the joint density, the opening size and the presence of the network crossing the opening. The reliability of the network analysis depends on the geometric data of individual joints. In view of the limited field data on joint geometry and possible uncertainty the REV and non-REV methods are considered more practical and rational than the joint network analysis.
By using the MR T2 map technique, this study intends, first, to measure the change of T2 values of cartilage between healthy people and patients with osteoarthritis and, second, to assess the form and the damage of cartilage in the knee-joint, through which this study would consider the utility of the T2 map technique. Thirty healthy people were selected based on their clinical history and current status and another thirty patients with osteoarthritis of the knee who were screened by simple X-ray from November 2007 to December 2008 were selected. Their T2 Spin Echo (SE hereafter) images for the cartilage of the knee joint were collected by using the T2 SE sequence, one of the multi-echo methods (TR: 1,000 ms; TE values: 6.5, 13, 19.5, 26, 32.5. 40, 45.5, 52). Based on these images, the changes in the signal intensity (SI hereafter) for each section of the cartilage of the knee joint were measured, which yielded average values of T2 through the Origin 7.0 Professional (Northampton, MA 01060 USA). With these T2s, the independent samples T-test was performed by SPSS Window version 12.0 to run the quantitative analysis and to test the statistical significance between the healthy group and the patient group. Closely looking at T2 values for each anterior and lateral articular cartilage of the sagittal plane and the coronal plane, in the sagittal plane, the average T2 of the femoral cartilage in the patient group with arthritis of the knee ($42.22{\pm}2.91$) was higher than the average T2 of the healthy group ($36.26{\pm}5.01$). Also, the average T2 of the tibial cartilage in the patient group ($43.83{\pm}1.43$) was higher than the average T2 in the healthy group ($36.45{\pm}3.15$). In the case of the coronal plane, the average T2 of the medial femoral cartilage in the patient group ($45.65{\pm}7.10$) was higher than the healthy group ($36.49{\pm}8.41$) and so did the average T2 of the anterior tibial cartilage (i.e., $44.46{\pm}3.44$ for the patient group vs. $37.61{\pm}1.97$ for the healthy group). As for the lateral femoral cartilage in the coronal plane, the patient group displayed the higher T2 ($43.41{\pm}4.99$) than the healthy group did ($37.64{\pm}4.02$) and this tendency was similar in the lateral tibial cartilage (i.e., $43.78{\pm}8.08$ for the patient group vs. $36.62{\pm}7.81$ for the healthy group). Along with the morphological MR imaging technique previously used, the T2 map technique seems to help patients with cartilage problems, in particular, those with the arthritis of the knee for early diagnosis by quantitatively analyzing the structural and functional changes of the cartilage.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
This paper presents an efficient joint disparity-motion estimation algorithm for stereo sequence CODEC. Disparity vectors are estimated by the left and right motion vectors and previous disparity vectors for every frame. In order to obtain more accurate disparity vectors. we include a spatial prediction Process after the feint estimation. From joint estimation and spatial prediction, we can obtain accurate disparity vectors and then Increase coding efficiency. Finally, we proposed the backward quadtree decomposition. which helps the encoder to have a more detailed disparity vector map without transmitting additional coding bits for quadtree information. We confirmed superior performance of the proposed method through computer simulation.
Chena, Lee;Eun-Gyu, Ha;Yoon Joo, Choi;Kug Jin, Jeon;Sang-Sun, Han
Imaging Science in Dentistry
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v.52
no.4
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pp.393-398
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2022
Purpose: This study proposed a generative adversarial network (GAN) model for T2-weighted image (WI) synthesis from proton density (PD)-WI in a temporomandibular joint(TMJ) magnetic resonance imaging (MRI) protocol. Materials and Methods: From January to November 2019, MRI scans for TMJ were reviewed and 308 imaging sets were collected. For training, 277 pairs of PD- and T2-WI sagittal TMJ images were used. Transfer learning of the pix2pix GAN model was utilized to generate T2-WI from PD-WI. Model performance was evaluated with the structural similarity index map (SSIM) and peak signal-to-noise ratio (PSNR) indices for 31 predicted T2-WI (pT2). The disc position was clinically diagnosed as anterior disc displacement with or without reduction, and joint effusion as present or absent. The true T2-WI-based diagnosis was regarded as the gold standard, to which pT2-based diagnoses were compared using Cohen's ĸ coefficient. Results: The mean SSIM and PSNR values were 0.4781(±0.0522) and 21.30(±1.51) dB, respectively. The pT2 protocol showed almost perfect agreement(ĸ=0.81) with the gold standard for disc position. The number of discordant cases was higher for normal disc position (17%) than for anterior displacement with reduction (2%) or without reduction (10%). The effusion diagnosis also showed almost perfect agreement(ĸ=0.88), with higher concordance for the presence (85%) than for the absence (77%) of effusion. Conclusion: The application of pT2 images for a TMJ MRI protocol useful for diagnosis, although the image quality of pT2 was not fully satisfactory. Further research is expected to enhance pT2 quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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