This paper analyzes the characteristics of population change and makes the population projection in the mountainous area of Korea. Mountainous areas are defined as local towns (eup or myeon) with forest area more than 70 percent of land area, population density less than 111 people per square kilometer, and plowland area less than 21 percent of land area. The population in mountainous areas has decreased dramatically, while the ageing index has increased over the past two decades. To make the population projection, the cohort-change ratios method is applied. The results revealed that a multitude of young people aged 10 to 39 moved to cities to find education and job chance and some people aged 40 and over moved to mountainous areas as the trends of urban-to-rural migration. This continuing trend will culminate in 680 thousand people in population and 1,035 of ageing index in 2030, which will lead to the unequal land development and inefficient forest management. Thus, policy makers need to develop stimulus plans to revitalize and stabilize the economy of mountainous areas.
This paper proposes a novel method for grading of underground communication conduits by laser projection image analysis. The equipment thrust into conduit consists of a laser diode, a light emitting diode and a camera, the laser diode is utilized for generating projection image onto pipe wall, the light emitting diode for lighting environment and the image of conduit is acquired by the camera. In order to segment profile region, we used a novel color difference model and multiple thresholds method. The shape of profile ring is represented as a minimum diameter and the Fourier descriptor, and then the pipe status is graded by the rule-based method. Both local and global features of the segmented ring shaped, the minimum diameter and the Fourier descriptor, are utilized, therefore injured and distorted pipes can be correctly graded. From the experimental results, the classification is measured with accuracy such that false alarms are less than 2% under the various conditions.
Vozza, Amalia;Larocca, Fabio;Ferraro, Giuseppe;Nicoletti, Giovanni Francesco;D'Andrea, Francesco
Archives of Plastic Surgery
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v.46
no.2
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pp.129-134
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2019
Background Nipple-areolar complex (NAC) reconstruction is the final stage of breast reconstruction. Ideal reconstruction of the NAC requires symmetry in position, size, shape, texture, pigmentation, and permanent projection, and although many technical descriptions of NAC reconstruction exist in the medical literature, there is no gold standard technique. The technique devised by the authors is very versatile, with excellent results, and it enables 1-step reconstruction with optimal results in terms of shape and nipple projection. Methods Our technique consists of a combination of modified local flaps and a full-thickness skin graft. Patients were observed for 18 months to estimate the amount of retraction. This procedure was performed in 40 patients, four of them bilaterally. The duration of the follow-up was 30 months. Complications occurred in 10% of patients, and included infections (5%), ischemia (2.5%), and hematoma (2.5%). Results No cases of total nipple necrosis were reported. The NAC shape remained optimal in all cases, with a very small reduction of the vertical and horizontal diameters of the areola, which maintained its designed round shape well, and negligible retraction in the diameter and projection of the nipple. Conclusions The oval technique represents a major step forward, involving a combination of existing techniques, such as the C-V flap and the cutaneous graft, to achieve excellent results regarding areola shape and nipple projection, significantly reducing the cases of nipple ischemia. These results were substantially obtained through subcutaneous equatorial sutures, skin grafting, and flattening of the apexes of the flap.
Video stabilization is performed to remove unexpected shaky and irregular motion from a video. It is often used as preprocessing for robust feature tracking and matching in video. Typical video stabilization algorithms are developed to compensate motion from surveillance video or outdoor recordings that are captured by a hand-help camera. However, since the vehicle video contains rapid change of motion and local features, typical video stabilization algorithms are hard to be applied as it is. In this paper, we propose a novel approach to compensate shaky and irregular motion in vehicle video using linear regression model and vertical projection histogram matching. Towards this goal, we perform vertical projection histogram matching at each sub region of an input frame, and then we generate linear regression model to extract vertical translation and rotation parameters with estimated regional vertical movement vector. Multiple binarization with sub-region analysis for generating the linear regression model is effective to typical recording environments where occur rapid change of motion and local features. We demonstrated the effectiveness of our approach on blackbox videos and showed that employing the linear regression model achieved robust estimation of motion parameters and generated stabilized video in full automatic manner.
This paper describes a filtering algorithm which employs apriori information of SPECT lesion detectability potential for the filtering of degraded projection images prior to the backprojection reconstruction. In this algorithm, we determined m minimum detectable lesion sized(MDLSs) by assuming m object contrasts uniformly-chosen in the range of 0.0-1.0, based on a signal/noise model which provides the capability potential of SPECT in terms of physical factors. A best estimate of given projection image is attempted as a weighted combination of the subimages from m optimal filters whose design is focused on maximizing the local S/N ratios for the MDLS-lesions. These subimages show relatively larger resolution recovery effect and relatively smaller noise reduction effect with the decreased MDLS, and the weighting on each subimage was controlled by the difference between the subimage and the maximum-resolution-recovered projection image. The proposed filtering algoritym was tested on SPECT image reconstruction problems, and produced good results. Especially, this algorithm showed the adaptive effect that approximately averages the filter outputs in homogeneous areas and sensitively depends on each filter strength on contrast preserving/enhancing in textured lesion areas of the reconstructed image.
Image restoration technique using dual sensor is presented in this paper. Digital Radiography image (1024xlO24) is obtained by conventional resolution sensor. We also obtain local DR image data by high resolution sensor. Two dimensional maximum entropy power spectrum estimation (2-D ME PSE) is applied to low resolution image and high resolution image for the purpose of the power spectrum estimation of each image. A class of linear algebraic restoration filter, parametric projection filter (PPF), is derived from the power spectrums of each image. It is shown that the noise energy may be considerably reduced through the PPF.
Let 𝓐 be a von Neumann algebra with no central summands of type I1. In this article, we study Lie n-derivation on von Neumann algebra and prove that every additive Lie n-derivation on a von Neumann algebra has standard form at zero product as well as at projection product.
Amultiresolution filtering algorithm based on the physical SPECT lesion detachability provides and optimal solution for SPECT reconstruction problem. Related to the previous study, we estimated the SPECT lesion detection capability by m minimum detectable lesion sizes (MDLSs), and generated m reconstruction filters which are designed to maximize the smoothing effect at a fixed MDLS-dependent resolution level $\frac{MDLS}{4\sqrt{2In2}}$. The proposed multiresolution filtering algorithm used a coarse-to-fine approach for the m-level resolution filter images obtained from these m filters for a given projection image. First, the local homogeneity is determined for every pixel of the filter images, by comparing the local variance value computed in a window centered at the pixel and the mode determined from the distribution of the local variances. Based on the local homogeneity, the pixels declared as homogeneous are chosen from the filter image of the lowest resolution, and for the other pixels the same process is repeated for the higher resolution filter images. For the non-homogeneous pixels after this pixels after this repetition process ends, the pixel values of the highest resolution filter image are substituted. From the results of the simulated experiments, the proposed multiresolution filtering algorithm showed a strong smoothing effect in the homogeneous regions and a significant resolution improvement near the edge regions of the projection images, and so produced good adaptability effects in the reconstructed images.
본 논문에서는 다양체 (manifold) 구조와 스칼라 변위함수 (scalar displacement function)에 기반한 새로운 변위곡면 (displaced surface)의 표현 기법을 제안한다. 변위곡면은 제어메쉬 (control mesh)의 각 정점에서 변위된 국소적 패치들 (displaced local patches)을 블렌딩 (blending)함으로써 생성된다. 제안된 변위곡면은 점 군 (point cloud)의 형태로 주어진 기하학적 모델을 근사하기 위해서 사용된다. 점 군의 데이터로터 제어메쉬가 생성되고, 점 군의 점들이 제어메쉬의 국소적 패치들 (local patches)에 사영 (projection)되어 각 패치들로 부터의 스칼라 변위함수가 구해지고, 이러한 변위함수들을 최적화 하여 높은 정밀도를 갖는 최종적인 곡면을 생성된다. 점 군의 형태로 주어진 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해서 제안된 근사기법의 효율성과 정밀도가 입증된다. 본 논문에서 제안된 표현기법은 다 단계 (multi-level) 변위함수를 통해 다중해상도 표현 (multi-resolution representations)과 골격기반 형상변형 (skeleton-driven deformation)등과 같은 다양한 응용들에 효율적으로 사용된다.
The famous Newton-Kantorovich hypothesis has been used for a long time as a sufficient condition for the convergence of Newton method to a solution of an equation in connection with the Lipschitz continuity of the Frechet-derivative of the operator involved. Using Lipschitz and center-Lipschitz conditions we show that the Newton-Kantorovich hypothesis is weakened. The error bounds obtained under our semilocal convergence result are finer and the information on the location of the solution more precise than the corresponding ones given by the dominating Newton-Kantorovich theorem, and under the same hypotheses/computational cost, since the evaluation of the Lipschitz also requires the evaluation of the center-Lipschitz constant. In the case of local convergence we obtain a larger convergence radius than before. This observation is important in computational mathematics and can be used in connection to projection methods and in the construction of optimum mesh independence refinement strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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