There is the temporal correlation of the video sequence between the motion vector of current block and the motion vector of the previous block. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous frame, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. In this paper, we propose the block-matching motion estimation using an adaptive initial search point by the predicted motion information from the same block of the previous frame. And the first search point of the proposed algorithm is moved an initial point on the location of being possibility and the searching process after moving the first search point is processed according to the fast search pattern. Simulation results show that PSNR(Peak-to-Signal Noise Ratio) values are improved UP to the 1.05dB as depend on the image sequences and improved about 0.33~0.37dB on an average. Search times are reduced about 29~97% than the other fast search algorithms. Simulation results also show that the performance of the proposed scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS(Full Search) algorithm.
We propose a methods which is reducing direction estimation error of sound source in the reverberant and noisy environments. The proposed algorithm divides speech signal into voice and unvoice using VAD. We estimate the direction of source when current frame is voiced. TDOA (Time-Difference of Arrival) between microphone array using the GCC-PHAT (Generalized Cross Correlation with Phase Transform) method will be estimated in that frame. Then, we compare the peak value of cross-correlation of two signals applied to estimated time-delay with other time-delay in time-table in order to improve the accuracy of source location. If the angle of current frame is far different from before and after frame in successive voiced frame, the angle of current frame is replaced with mean value of the estimated angle in before and after frames.
Purpose: The aim of this study was to develop an automated software to extract tooth and pulpal area from sectional cone-beam computed tomography (CBCT) images, which can guarantee more reproducible, objective and time-saving way to measure pulp/tooth volume ratio. Methods: The software program was developed using MATLAB (MathWorks). To determine the optimal threshold for the region of interest (ROI) extraction, user interface to adjust the threshold for extraction algorithm was added. Default threshold was determined after several trials to make the outline of extracted ROI fitting to the tooth and pulpal outlines. To test the effect of starting point location selected initially in the pulpal area on the final result, pulp/tooth volume ratio was calculated 5 times with different 5 starting points. Results: Navigation interface is composed of image loading, zoom-in, zoom-out, and move tool. ROI extraction process can be shown by check in the option box. Default threshold is adjusted for the extracted tooth area to cover whole tooth including dentin, cementum, and enamel. Of course, the result can be corrected, if necessary, by the examiner as well as by changing the threshold of density of hard tissue. Extracted tooth and pulp area are reconstructed three-dimensional (3D) and pulp/tooth volume ratio is calculated by voxel counting on reconstructed model. The difference between the pulp/tooth volume ratio results from the 5 different extraction starting points was not significant. Conclusions: In further studies based on a large-scale sample, the most proper threshold to present the most significant relationship between age and pulp/tooth volume ratio and the tooth correlated with age the most will be explored. If the software can be improved to use whole CBCT data set rather than just sectional images and to detect pulp canal in the original 3D images generated by CBCT software itself, it will be more promising in practical uses.
Kim, Sang Yun;Kwon, Dae Hong;Yoo, Suk Hyeong;Noh, Sam Young;Shin, Sung Woo
KIEAE Journal
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v.7
no.4
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pp.147-152
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2007
Numerous non-destructive tests(NDT) to assess the safety of real structures have been developed. System identification(SI) techniques using dynamic responses and behaviors of structural systems become an outstanding issue of researchers. However the conventional SI techniques are identified to be non-practical to the complex and tall buildings, due to limitation of the availability of an accurate data that is magnitude or location of external loads. In most SI approaches, the information on input loading and output responses must be known. In many cases, measuring the input information may take most of the resources, and it is very difficult to accurately measure the input information during actual vibrations of practical importance, e.g., earthquakes, winds, micro seismic tremors, and mechanical vibration. However, the desirability and application potential of SI to real structures could be highly improved if an algorithm is available that can estimate structural parameters based on the response data alone without the input information. Thus a technique to estimate structural properties of building without input measurement data and using limited response is essential in structural health monitoring. In this study, shaking table tests on three-story plane frame steel structures were performed. Out-put only model analysis on the measured data was performed, and the dynamic properties were inverse analyzed using least square method in time domain. In results damage detection was performed in each member level, which was performed at story level in conventional SI techniques of frequency domain.
Spatial information services in indoor space are an im portant application area of GIS as in outdoor space. Unlike in outdoor space, a position in indoor space is specified by a symbolic code such as room number, rather than coordinate. Therefore tracking in indoor space is no longer a prediction of coordinates but a symbolic estimation on the current position of a moving object. In this paper, we propose a framework for tracking moving objects in indoor symbolic space with RFID sensors. First, we introduce the concepts of indoor symbolic space and tracking in indoor symbolic space, and define the accessibility graph for trackable indoor symbolic space. Second, we propose a deployment method of RFID readers and a construction algorithm of accessibility graph for trackable indoor symbolic space. Third, a tracking method is proposed for moving objects in symbolic indoor space with RFID sensors. Finally, we present an implementation exmaple and the result of experiment with real data to validate the proposed method.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.1
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pp.41-49
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2008
This paper presents a data analysis method for the taxi telematics system which generates a greate deal of location history data. By the record consist of the basic GPS receiver-generated fields, device-added fields such as taxi operation status, and framework-attached fields such as matched link Identifier and position ratio in a link, each taxi can be represented by a state diagram. The transition and the state definition enable us to efficiently extract such information as pick-up time, pick-up distance, dispatch time, and dispatch distance. The analysis result can help to verify the efficiency of a specific taxi dispatch algorithm, while the analysis framework can invite a new challenging service including future traffic estimation, trajectory clustering, and so on.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.10
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pp.435-442
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2006
One of the most important topics about the safety of electrical and electronic system is the reliability of the wiring system. The Time-Frequency Domain Reflectometry(TFDR) is a state-of-the-art system for detecting and estimating of the fault on a wiring. In this paper, We've considered the load resistance measurement on a coaxial cable using TFDR in a way of expanded application. The TFDR system was built using commercial Pci extensions for Instrumentation(PXI) and LabVIEW. The proposed real time TFDR system consisted of the reference signal design, signal generation, signal acquisition, algorithm execution and results display part. To implement real time system, all of the parts were programmed by the LabVIEW which is one of the graphical programming languages. Using the application software implemented by the LabVIEW, we were able to design a proper reference signal which is suitable for target cable and control not only the arbitrary waveform generator in the signal generation part but alto the digital storage oscilloscope in the signal acquisition part. By using the TFDR real time system with the terminal resistor on the target cable, we carried out load impedance measurement experiments. The experimental results showed that the proposed system are able not only to detect the location of impedance discontinuity on the cable but also to estimate the load resistance with high accuracy.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
Choi, Ki-Chul;Woo, Jung-Hun;Kim, Hyeon Kook;Choi, Jieun;Eum, Jeong-Hee;Baek, Bok H.
Asian Journal of Atmospheric Environment
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v.7
no.1
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pp.25-37
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2013
Open biomass burning (excluding biofuels) is an important contributor to air pollution in the Asian region. Estimation of emissions from fires, however, has been problematic, primarily because of uncertainty in the size and location of sources and in their temporal and spatial variability. Hence, more comprehensive tools to estimate wildfire emissions and that can characterize their temporal and spatial variability are needed. Furthermore, an emission processing system that can generate speciated, gridded, and temporally allocated emissions is needed to support air-quality modeling studies over Asia. For these reasons, a biomass-burning emissions modeling system based on satellite imagery was developed to better account for the spatial and temporal distributions of emissions. The BlueSky Framework, which was developed by the USDA Forest Service and US EPA, was used to develop the Asian biomass-burning emissions modeling system. The sub-models used for this study were the Fuel Characteristic Classification System (FCCS), CONSUME, and the Emissions Production Model (EPM). Our domain covers not only Asia but also Siberia and part of central Asia to assess the large boreal fires in the region. The MODIS fire products and vegetation map were used in this study. Using the developed modeling system, biomass-burning emissions were estimated during April and July 2008, and the results were compared with previous studies. Our results show good to fair agreement with those of GFEDv3 for most regions, ranging from 9.7 % in East Asia to 52% in Siberia. The SMOKE modeling system was combined with this system to generate three-dimensional model-ready emissions employing the fire-plume rise algorithm. This study suggests a practicable and maintainable methodology for supporting Asian air-quality modeling studies and to help understand the impact of air-pollutant emissions on Asian air quality.
A new medical materials scheduling system and its modeling method for the complex rescue are presented. Different from other similar system, first both the BeiDou Satellite Communication System (BSCS) and the Special Fiber-optic Communication Network (SFCN) are used to collect the rescue requirements and the location information of disaster areas. Then all these messages will be displayed in a special medical software terminal. After that the bipartite graph models are utilized to compute the optimal scheduling of medical materials. Finally, all these results will be transmitted back by the BSCS and the SFCN again to implement a fast guidance of medical rescue. The sole drug scheduling issue, the multiple drugs scheduling issue, and the backup-scheme selection issue are all utilized: the Kuhn-Munkres algorithm is used to realize the optimal matching of sole drug scheduling issue, the spectral clustering-based method is employed to calculate the optimal distribution of multiple drugs scheduling issue, and the similarity metric of neighboring matrix is utilized to realize the estimation of backup-scheme selection issue of medical materials. Many simulation analysis experiments and applications have proved the correctness of proposed technique and system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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