In Boundary Point Coordinate Register Area, the accuracy on Transformation of World Geodetic System(WGS) is determined by surveying results at the reference point. However, the present surveying result in reference points indicates the irregular performance due to the limitations of measurement techniques and methodologies, moreover, can be contaminated by various error sources from the unique characteristics of each project district and start time of the project. Therefore, the main purpose of present investigation is to conduct an inquest into error cause by project districts for each type in Boundary Point Coordinate Register Area, and propose the improvement plan of surveying accuracy through the WGS Transformation and verification-surveying.
MPEG-7 standardization work has started with the aims of providing fundamental tools for describing multimedia contents. MPEG-7 defines the syntax and semantics of descriptors and description schemes so that they may be used as fundamental tools for multimedia content description. In this paper, we introduce a texture based image description and retrieval method, which is adopted as the homogeneous texture descriptor in the visual part of the MPEG-7 final committee draft. The current MPEG-7 homogeneous texture descriptor consists of the mean, the standard deviation value of an image, energy, and energy deviation values of Fourier transform of the image. These are extracted from partitioned frequency channels based on the human visual system (HVS). For reliable extraction of the texture descriptor, Radon transformation is employed. This is suitable for HVS behavior. We also introduce various matching methods; for example, intensity-invariant, rotation-invariant and/or scale-invariant matching. This technique retrieves relevant texture images when the user gives a querying texture image. In order to show the promising performance of the texture descriptor, we take the experimental results with the MPEG-7 test sets. Experimental results show that the MPEG-7 texture descriptor gives an efficient and effective retrieval rate. Furthermore, it gives fast feature extraction time for constructing the texture descriptor.
Neural network based models were developed and evaluated for predicting corn yield from aerial images based on 1998 and 1994 image data. The model used images in multi-spectral bands such as R, G, B, and IR (Red, Green, Blue and Infrared). The inputs to the neural network consisted of mean and standard deviation of multispectral bands of the aerial images. Performances of several neural network architectures using back-propagation with momentum were compared. The maximum yield prediction accuracy obtained was 97.81%. The BPNN model prediction accuracy could be enhanced by using more number of observations to the model, other data transformation techniques, or by performing optical calibration of the aerial image.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.5
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pp.785-792
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2023
Because hyperspectral imaging provides detailed spectral information across a broad range of wavelengths, it can be utilized in numerous applications, including environmental monitoring, food quality inspection, medical diagnosis, material identification, art authentication, and crime scene analysis. However, hyperspectral images often contain various types of distortions due to the environmental conditions during image acquisition, which necessitates the proper removal of these distortions through a data preprocessing process. In this study, a preprocessing method was investigated to effectively correct the distortion caused by artificial light sources used in indoor hyperspectral imaging. For this purpose, a halogen-tungsten artificial light source was installed indoors, and hyperspectral images were acquired. The acquired images were then corrected for distortion using a preprocessing that does not require complex auxiliary equipment. After the corrections were made, the results were analyzed. According to the analysis, a statistical transformation technique using mean and standard deviation with reference to a reference signal was found to be the most effective in correcting distortions caused by artificial light sources.
Objectives: According to the central limit theorem, the samples in population might be considered to follow normal distribution if a large number of samples are available. Once we assume that toxicity dataset follow normal distribution, we can treat and process data statistically to calculate genus or species mean value with standard deviation. However, little is known and only limited studies are conducted to investigate whether toxicity dataset follows normal distribution or not. Therefore, the purpose of study is to evaluate the generally accepted normality hypothesis of aquatic toxicity dataset Methods: We selected the 8 chemicals, which consist of 4 organic and 4 inorganic chemical compounds considering data availability for the development of species sensitivity distribution. Toxicity data were collected at the US EPA ECOTOX Knowledgebase by simple search with target chemicals. Toxicity data were re-arranged to a proper format based on the endpoint and test duration, where we conducted normality test according to the Shapiro-Wilk test. Also we investigated the degree of normality by simple log transformation of toxicity data Results: Despite of the central limit theorem, only one large dataset (n>25) follow normal distribution out of 25 large dataset. By log transforming, more 7 large dataset show normality. As a result of normality test on small dataset (n<25), log transformation of toxicity value generally increases normality. Both organic and inorganic chemicals show normality growth for 26 species and 30 species, respectively. Those 56 species shows normality growth by log transformation in the taxonomic groups such as amphibian (1), crustacean (21), fish (22), insect (5), rotifer (2), and worm (5). In contrast, mollusca shows normality decrease at 1 species out of 23 that originally show normality. Conclusions: The normality of large toxicity dataset was not always satisfactory to the central limit theorem. Normality of those data could be improved through log transformation. Therefore, care should be taken when using toxicity data to induce, for example, mean value for risk assessment.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.130-136
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2010
This study estimates and evaluates the parameters to relate spectral intensities of aerial and terrestrial images through spectral analysis of each band. For the experiment, an aerial image covering the headquater of the Kyungpook National University was used and terrestrial images were taken by the Sony DSC-F828 DSLR camera. For finding the spectral correspondence, gray intensity, RGB variance, mean, standard deviation were computed, from which parameters of a linear model between patches of both images were computed and evaluated using check patches.
The motion of the otter board on a trawl can affect the motion of trawl nets, and the motion of the codend can affect fish selectivity. Preliminary measurements of the tilt of bottom trawl gear were carried out to compare the tilts of the otter board and codend. The tilt of the otter board was measured by Vector and tilt at 1.5 m anterior to the end of the codend, and the middle upper panel was measured with a micro-DST-tilt logger. Tilt data such as yaw, pitch, and roll were analyzed by the fast Fourier transformation method and global wavelet and event analyses for the period or amplitude. The mean period ${\pm}$ standard deviation of the tilt in the otter board, $(5-6){\pm}2s$, was similar to the period of the codend, $(4-6){\pm}(2-3)s$, whereas the amplitude of the codend was greater than that of the otter board. The yaw and pitch periods were not significantly different between the otter board and codend, but roll was different. Furthermore, the tilt period frequencies of the otter board and codend were not significantly different. Accordingly, the tilt motion of the codend was mostly related to the tilt of the otter board.
The purpose of this study was to analyze the kinematic variables of the right-straight punch(RSP) in boxing with three-dimensional analysis technical methods. The subjects are boxers who have been playing in national boxing representative team and the RSP is their special favorite technique, The right-straight punches were filmed on 16mm video cameras(30frames/sec.) The kinematic variables were temporal, postural and center of gravity(COG). The mean and the standard deviation of variables have been obtained and used as basic factors for examining characteristics of the RSP by out-boxers. From the data analysis and discussion, the following conclusions have been drawn. 1) Temporal variables It is a significant characteristic that LDJ and KDM s' the amount of elapsed time(EF) needed for both an attack and a defense were similar : ET for stretch-out of attack-arm was $0.52{\pm}0.04\;sec$. and return was $0.54{\pm}0.01\;sec$. Therefore, a defense motion is as important as an attack motion. 2) Posture variables When the subjects performed a RSP, the significant characteristic of the ankle angle was that it wasn't completely returned to the original position after stretching-out. Therefore it is necessary to do supplementary exercises, such as side steps, to move the center of gravity more effectively. The hee angle was not fully stretched either. In regard to the hip angle, it should be rotated with all strength to harmonize with the direction of movement. 3) Center of Gravity(COG) variables When both LDJ and KDM performed a RSP, a significant characteristic was the transformation of sagittal view rather than transverse or frontal views.
Kim, Dae Yong;Son, Hyun Jin;Chung, Myoung Ja;Kang, Myoung Jae
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.30
no.4
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pp.443-450
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2001
Objective : The cyclin-dependent kinase inhibitor $p27^{kip1}$ protein is a negative regulator of the cell cycle, and its degradation is required for entry into the S phase. Loss of $p27^{kip1}$ expression has been reported to be associated with aggressive behavior in a variety of tumors of epithelial and lymphoid origin. However, its association with various astrocytic tumors has not been clearly demonstrated. We studied to investigate the relationship of $p27^{kip1}$ expression with the biological behavior of astrocytic tumors in addition to study on the role of $p27^{kip1}$ in the tumorigenesis of these tumors. Patients and Methods : From 1990 to 1998, a total of 29 astrocytic tumor of all grades obtained by operative resection were included for evaluation. We studied the expression of $p27^{kip1}$ protein immunohistochemical assay in astrocytic tumors and compared the findings with the clinicopathologic parameters. Immunohistochemical staining was performed on formalin-fixed paraffin-embedded sections by the avidin-biotin-peroxidase complex method. According to WHO classification, all cases were divided into astrocytomas(4 cases), anaplastic astrocytomas(9 cases), and glioblastomas(16 cases) by 3 pathologists. Clinical information was obtained from medical records, and others such as location and size of tumors from imaging studies. Results : Mean $p27^{kip1}$ protein labeling indexes(LI, mean${\pm}$standard deviation) of astrocytomas, anaplastic astrocytomas, and glioblastomas were $80.6{\pm}9.1$, $63.6{\pm}21.0$, and $28.9{\pm}18.7$, respectively, and were inversely correlated with grade of glial tumors(p<0.0001). Mean $p27^{kip1}$ protein LI in the recurrent group was lower than that in the nonrecurrent group, but there was no significant difference statistically(p=0.464). Additionally, $p27^{kip1}$ protein expression did not show any significant relationship to other prognostic factors such as age(p=0.1643), tumor size(p=0.8), or location(p=0.8). Conclusion : These results suggested that reduced expression of $p27^{kip1}$ protein may play a important role in the malignant transformation process of astrocytic tumor cells.
Lee, Tae-Sam;Salas, Jose D.;Karvanen, Juha;Noh, Jae-Kyoung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.694-698
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2008
In hydrology, it is a difficult task to deal with multivariate time series such as modeling streamflows of an entire complex river system. Normal distribution based model such as MARMA (Multivariate Autorgressive Moving average) has been a major approach for modeling the multivariate time series. There are some limitations for the normal based models. One of them might be the unfavorable data-transformation forcing that the data follow the normal distribution. Furthermore, the high dimension multivariate model requires the very large parameter matrix. As an alternative, one might be decomposing the multivariate data into independent components and modeling it individually. In 1985, Lins used Principal Component Analysis (PCA). The five scores, the decomposed data from the original data, were taken and were formulated individually. The one of the five scores were modeled with AR-2 while the others are modeled with AR-1 model. From the time series analysis using the scores of the five components, he noted "principal component time series might provide a relatively simple and meaningful alternative to conventional large MARMA models". This study is inspired from the researcher's quote to develop a multivariate simulation model. The multivariate simulation model is suggested here using Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA). Three modeling step is applied for simulation. (1) PCA is used to decompose the correlated multivariate data into the uncorrelated data while ICA decomposes the data into independent components. Here, the autocorrelation structure of the decomposed data is still dominant, which is inherited from the data of the original domain. (2) Each component is resampled by block bootstrapping or K-nearest neighbor. (3) The resampled components bring back to original domain. From using the suggested approach one might expect that a) the simulated data are different with the historical data, b) no data transformation is required (in case of ICA), c) a complex system can be decomposed into independent component and modeled individually. The model with PCA and ICA are compared with the various statistics such as the basic statistics (mean, standard deviation, skewness, autocorrelation), and reservoir-related statistics, kernel density estimate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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