Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.10
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pp.2491-2499
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2015
Recently, the most popular technique to determine the Genotype, genetic features of individual organisms, is the GBS based on SNP from sequences determined by NGS. As analyzing the sequences by the GBS, TASSEL is the most used program to identify the genotypes. But, TASSEL has limitation that it uses only the partial sequences that is obtained by NGS. We tried to improve the efficiency in use of the sequences in order to solve the limitation. So, we constructed new data sets by quality checking, filtering the unused sequences with error rate below 0.1% and clipping the sequences considering the location of barcode and enzyme. As a result, approximately over 17% of the SNP detection efficiency was increased. In this paper, we suggest the method and the applied programs in order to detect more SNPs by using the disused sequences.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.151-157
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2018
Among the various sensors for measuring traffic, PVDF (polyvinylidene fluoride) piezoelectric sensors are used to classify vehicles because they can detect the axle of the vehicle. Piezoelectric sensors are embedded in road pavements and are always exposed to traffic loads and environmental loads. Therefore, the life expectancy is very short, less than 6 years. Traffic control is essential for reinstallation and data collection is interrupted during the failure period. The lifespan will increase if the sensor installation depth is increased. In this study, the sensor signal output was analyzed with a variable depth of sensor installation to verify the possibility of deeper installation. Furthermore, various parameters, such as the weight and speed, were analyzed. The wheel load is applied using APT. As a result, the MSI BL sensor output signal is higher than 100mV when installed at 3cm, which is reliable. If the location of the sensor is deeper in the pavement, the expected lifetime of the sensor is also increased. On the other hand, the MSI cable was found to be less than 100mV at the shallowest depth of 1cm, making it impossible for field applications.
Je-Seung WOO;Sun-Gi HONG;Sang-Kyoung YOO;Hoe Kyoung KIM
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.3
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pp.85-96
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2023
This study developed and evaluated a safe route guidance service for electric personal assistive mobility device used mainly by the mobility impaired people to improve their mobility. Thirteen underlying factors affecting the mobility of electric personal assistive mobility device have been derived through a survey with the mobility impaired people and employees in related organizations in Busan Metropolitan City. After assigning safety scores to individual factors and identifying the relevant factors along routes of interest with an object detection AI model, the safe route for electric personal assistive mobility device was provided through an optimal path-finding algorithm. As a result of comparing the general route of T-map and the recommended route of this study for the identical routes, the latter had relatively fewer obstacles and the gentler slope than the former, implicating that the recommended route is safer than the general one. As future works, it is necessary to enhance the function of a route guidance service based on the real-time location of users and to conduct spot investigations to evaluate and verify its social acceptability.
In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.
Monte Carlo simulation has been peformed to induce optimized parameters of the detector head of gamma camera for the diagnosis of breast cancer and to evaluate it under the diagnosis condition of the breast cancer. For the simulation, we used Tungsten collimator, having a lattice structured array with holes of $3mm{\times}3mm$ and septal thickness of 0.25 mm, which are corresponding to the pixellated photosensor. For driving optimum parameters we used Trade-Offs procedure between the geometric efficiency and the spatial resolution, varying the detector head components. In order to pre-evaluate the performance of the optimized detector head, we assumed diagnosis condition that the breast tumor is located in the middle of phantom with various sizes and its location is 25 mm from the collimator surface, considering background count caused by radiation sources from other organs. It was shown that the performance of the optimized detector head can be degraded according to the breast cancer size and the background count under real diagnosis conditions of breast cancer. Therefore, it is concluded that the spatial resolution, which is used as an indicator to distinguish the various sizes of breast cancer and is dependent on the characteristic of the detector head, appears to be meaningless in early diagnosis of the breast cancer.
Oh, Youngon;Bui, An Ngoc;Choi, Kyoungah;Lee, Impyeong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.6_1
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pp.1479-1488
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2022
Accidents in which oil spills occur intermittently in the ocean due to ship collisions and sinkings. In order to prepare prompt countermeasures when such an accident occurs, it is necessary to accurately identify the current status of spilled oil. To this end, the Coast Guard patrols the target area with a fixed-wing airplane or helicopter and checks it with the naked eye or video, but it was difficult to determine the area contaminated by the spilled oil and its exact location on the map. Accordingly, this study develops a technology for direct ortho-rectification by automatically geo-referencing aerial images collected by the Coast Guard without individual ground reference points to identify the current status of spilled oil. First, meta information required for georeferencing is extracted from a visualized screen of sensor information such as video by optical character recognition (OCR). Based on the extracted information, the external orientation parameters of the image are determined. Images are individually orthorectified using the determined the external orientation parameters. The accuracy of individual orthoimages generated through this method was evaluated to be about tens of meters up to 100 m. The accuracy level was reasonably acceptable considering the inherent errors of the position and attitude sensors, the inaccuracies in the internal orientation parameters such as camera focal length, without using no ground control points. It is judged to be an appropriate level for identifying the current status of spilled oil contaminated areas in the sea. In the future, if real-time transmission of images captured during flight becomes possible, individual orthoimages can be generated in real time through the proposed individual orthorectification technology. Based on this, it can be effectively used to quickly identify the current status of spilled oil contamination and establish countermeasures.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.30-31
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2009
Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.3
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pp.383-391
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2017
In image processing, image segmentation has been studied by various methods in a long time. Image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple objects and face detection is a typical image segmentation field being used in a variety of applications that identifies human faces in digital images. In this paper, we propose a method for extracting the contours of faces included in images. Using the Viola-Jones algorithm, to do this, we detect the approximate locations of faces from images. But, the Viola-Jones algorithm could detected the approximate location of face not the correct position. In order to extract a more accurate face region from image, we use skin color in this paper. In details, face region would be extracted using the analysis of horizontal and vertical histograms on the skin area. Finally, the face contour is extracted using snake algorithm for the extracted face area. In this paperr, a modified snake energy function is proposed for face contour extraction based snake algorithm proposed by Williams et al.[7]
The purpose of this experiment is to know the relation of the detection and characterization of liver's diseases as comparison of finding at MR imaging using a Ferucarbotran (SPIO) and Gd-EOB-DTPA (Primovist) agents in diffuse liver disease. A total of 50 patients (25 men and 25 women, mean age: 50 years) with liver diseases were investigated at 3.0T machine (GE, General Electric Medical System, Excite HD) "with 8 Ch body coil for comparison of diseases and contrast's uptake relation, which used the LAVA, MGRE." All images were performed on the same location with before and after Ferucarbotran and Gd-EOB-DTPA administrations (p<0.05). Contrast to noise ratio of Ferucarbotran and Gd-EOB-DTPA in the HCC were $3.08{\pm}0.12$ and $7.00{\pm}0.27$ with MGRE and LAVA pulse sequence, $3.62{\pm}0.13$ and $2.60{\pm}0.23$ in the hyper-plastic nodule, $1.70{\pm}0.09$ and $2.60{\pm}0.23$ in the meta, $2.12{\pm}0.28$ and $5.86{\pm}0.28$ in the FNH, $4.45{\pm}0.28$ and $1.73{\pm}0.02$ in the abscess and ANOVA test was used to evaluate the diagnostic performance of each disease (p<0.05). In conclusions, two techniques were well demonstrated with the relation of the detection and characterization of liver's diseases.
Kim, A-Ram;Kim, Woo-Joong;Park, Hee-Yeon;Lim, Si-Keun
Analytical Science and Technology
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v.27
no.3
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pp.147-152
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2014
RUVIS(Reflective Ultraviolet Imaging System) is an effective equipment that detects the location of latent fingerprint at crime scene using short wavelength ultraviolet of 254 nm. In this study, the degree of DNA damage in biological samples was compared depending on the distance and time of processing using four commonly used RUVIS. 50% of DNA was damaged by treating 10 seconds at 10 cm distance in 3 types of RUVIS such as Police RUVIS, SIRCHIE mini light and SIRCHIE RUVIS. In addition, the degree of DNA damage was increased as the distance was closer and the treatment time was longer. It showed that short wavelength UV could cause DNA damage when used close to the samples at crime scene. Therefore, it was suggested to use RUVIS at a distance of at least 1 m. The degree of DNA damage was not significant by Polilight which used long wavelength ultraviolet of 350 nm. As a result, the choice and usage of which UV light and RUVIS were critical for detection of fingerprint and successful DNA typing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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