We present a multi-dimensional reduction method of the surveyed cube database obtained using a single- dish radio telescope in Taeduk Radio Astronomy Observatory (TRAO). The multibeam receiver system installed at the 14 m telescope in TRAO was not optimized at the initial stage, though it became more stabilized in the following season. We conducted a Galactic Plane survey using the multibeam receiver system. We show that the noise level of the first part of the survey was higher than expected, and a special reduction process seemed to be definitely required. Along with a brief review of classical methods, a multi-dimensional method of reduction is introduced; It is found that the 'background' task within IRAF (Image Reduction and Analysis Facility) can be applied to all three directions of the cube database. Various statistics of reduction results is tested using several IRAF tasks. The rms value of raw survey data is 0.241 K, and after primitive baseline subtraction and elimination of bad channel sections, the rms value turned out to be 0.210 K. After the one-dimensional reduction using 'background' task, the rms value is estimated to be 0.176 K. The average rms of the final reduced image is 0.137 K. Thus, the image quality is found to be improved about 43% using the new reduction method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.785-804
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2017
Due to various factors such as postures, facial expressions and illuminations, face recognition by videos often suffer from poor recognition accuracy and generalization ability, since the within-class scatter might even be higher than the between-class one. Herein we address this problem by proposing a hierarchical cascaded classifier for video face recognition, which is a multi-layer algorithm and accounts for the misclassified samples plus their similar samples. Specifically, it can be decomposed into single classifier construction and multi-layer classifier design stages. In single classifier construction stage, classifier is created by clustering and the number of classes is computed by analyzing distance tree. In multi-layer classifier design stage, the next layer is created for the misclassified samples and similar ones, then cascaded to a hierarchical classifier. The experiments on the database collected by ourselves show that the recognition accuracy of the proposed classifier outperforms the compared recognition algorithms, such as neural network and sparse representation.
Kim, Hun-Ki;Hwang, Hun-Gyu;Yoo, Gang-Ju;Lee, Jang-Se;Park, Hyu-Chan;Shin, Ok-Keun;Lee, Seong-Dae
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.1
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pp.56-63
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2014
An offshore plant needs costly maintenance and has difficulty coping with various accidents coming from the exposure to the environmental threats such as typhoons, tidal waves and etc., in addition to the artificial ones such as fire, collision of ships and etc. In this paper, we develop the video-complex remote monitoring system for an offshore plant, using AtoN AIS and multi-stage database to monitor an offshore plant and solve those problems. The system handles real time video cameras to collect and monitor images on an offshore plant. So, users can be exactly and quickly aware of the information on various situations with the monitoring application based on ENC.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2008.11a
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pp.597-600
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2008
Recently, Several Mega project are been performing as a multi-dimensional development project in Korea, but some problem has been revealed about deficiency of the history, experience, and skill. A multi-dimensional development project require the technology which can manage mega project to its specific at the level of program management. predicting schedule and schedule management are the most important for mega project, been performing over several years. This research shows the method of predicting and planning schedule in the early stage as a pre-study on developing a technology of schedule management. First of all, it presents the development of database considering the specific of mega project that can accumulate the history of schedule and search the schedule according to the type of single and multi building. Also it suggests the method of prediction schedule by creating scenarios according to owner requirements and cash flow, affecting schedule management in the early stage, and the shortening possibility of schedule duration using CCPM theory.
Animated anaglyph is the most cost-effective method for 3D stereo visualization of virtual or actual 3D geo-based data model. Unlike 3D anaglyph scene generation using paired epipolar images, the main data sets of this study is the multi-typed 3D feature model containing 3D shaped objects, DEM and satellite imagery. For this purpose, a prototype implementation for 3D animated anaglyph using OpenGL API is carried out, and virtual 3D feature modeling is performed to demonstrate the applicability of this anaglyph approach. Although 3D features are not real objects in this stage, these can be substituted with actual 3D feature model with full texture images along all facades. Currently, it is regarded as the special viewing effect within 3D GIS application domains, because just stereo 3D viewing is a part of lots of GIS functionalities or remote sensing image processing modules. Animated anaglyph process can be linked with real-time manipulation process of 3D feature model and its database attributes in real world problem. As well, this approach of feature-based 3D animated anaglyph scheme is a bridging technology to further image-based 3D animated anaglyph rendering system, portable mobile 3D stereo viewing system or auto-stereo viewing system without glasses for multi-viewers.
Cancer is a major health problem in the Arab region including Iraq. An adequate database is essential for effective cancer control strategies. Such a database may be provided through cancer registration but supportive household surveys may be useful. This article reports selected results on the feasibility of household surveys to support and validate cancer registration in Basrah governorate - southern Iraq. A large scale multi-stage cluster sample household survey was carried out in Basrah during 2013. It covered 6,999 households and involved gathering data on demographic characteristics and both incident cancer cases and cancer-related deaths among members of these households during a three-year recall period (2010-2012). The data obtained yielded an average annual incidence rate of 91 per 100,000 population (age-standardized incidence rate of 148.8 /100,000) and cancer specific mortality rate of 68 per 100,000 population (age-standardized mortality rate of 126.3/100,000). The results showed an overall pattern of cancer similar to that reported according to cancer registration but the household survey results were consistently higher than those of the cancer registration by a margin of approximately 20- 30% with respect to incident cancer and about 70 % with respect to cancer-specific mortality. Household surveys on cancer, while costly and time consuming, are a very useful additional source of information on cancer at the population level. They can be performed for specific purposes with effective resource mobilization.
AL-Omari, Ahmad H.;Otair, Mohammed A.;Alzwahreh, Bayan N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.65-74
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2021
Digital image processing and retrieving have increasingly become very popular on the Internet and getting more attention from various multimedia fields. That results in additional privacy requirements placed on efficient image matching techniques in various applications. Hence, several searching methods have been developed when confidential images are used in image matching between pairs of security agencies, most of these search methods either limited by its cost or precision. This study proposes a secure and efficient method that preserves image privacy and confidentially between two communicating parties. To retrieve an image, feature vector is extracted from the given query image, and then the similarities with the stored database images features vector are calculated to retrieve the matched images based on an indexing scheme and matching strategy. We used a secure content-based image retrieval features detector algorithm called Speeded-Up Robust Features (SURF) algorithm over public cloud to extract the features and the Honey Encryption algorithm. The purpose of using the encrypted images database is to provide an accurate searching through encrypted documents without needing decryption. Progress in this area helps protect the privacy of sensitive data stored on the cloud. The experimental results (conducted on a well-known image-set) show that the performance of the proposed methodology achieved a noticeable enhancement level in terms of precision, recall, F-Measure, and execution time.
Ji, Sae-Hyun;Park, Moon-Seo;Lee, Hyun-Soo;Yoon, You-Sang
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.9
no.2
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pp.170-181
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2008
Cost of construction project have to be estimated based on drawing before execution. Cost estimate and check would be performed numerously for preparing general outline of requirements and determining the budget at conceptual planning stage, for obtaining decision on every matter related to design, specification, construction and cost at design stage, and for predicting bidding cost. Thus, importance of cost estimation cannot emphasize too much in construction. However, there are lack of standard estimation method, process, and cost analysis method, that square foot estimation method is as used as eyer, in Korea. Thus, This research present the direction for improving cost estimation and management in construction; It is demanded that establishing standard data base methodology, multi-level database model CUBE, and standard cost planning process, choosing cost estimation methodology according to objectives and cost planning process, and making more experts.
Character encoding is a method for changing a document to a binary document file using the code table for storage in a computer. When people decode a binary document file in a computer to be read, they must know the code table applied to the file at the encoding stage in order to get the original document. Identifying the code table used for encoding the file is thus an essential part of decoding. In this paper, we propose a method for detecting the character code of the given binary document file automatically. The method uses many techniques to increase the detection rate, such as a character code range detection, escape character detection, character code characteristic detection, and commonly used word detection. The commonly used word detection method uses multiple word database, which means this method can achieve a much higher detection rate for multi-language files as compared with other methods. If the proportion of language is 20% less than in the document, the conventional method has about 50% encoding recognition. In the case of the proposed method, regardless of the proportion of language, there is up to 96% encoding recognition.
In the view from most application system developers and users, cloud computing becomes popular in recent years and is still evolving. But in fact it is not easy to reach at the level of actual operations. Despite, it is known that the cloud in the practical stage provides a new pattern for deploying a geo-spatial application. However, domestically geo-spatial application implementation and operation based on this concept or scheme is on the beginning stage. It is the motivation of this works. Although this study is an introductory level, a simple and practical processed result was presented. This study was carried out on Amazon web services platform, as infrastructure as a service in the geo-spatial areas. Under this environment, cloud instance, a web and mobile system being previously implemented in the multi-layered structure for geo-spatial open sources of database and application server, was generated. Judging from this example, it is highly possible that cloud services with the functions of geo-processing service and large volume data handling are the crucial point, leading a new business model for civilian remote sensing application and geo-spatial enterprise industry. The further works to extend geo-spatial applications in cloud computing paradigm are left.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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