본 논문에서는 카메라를 탑재한 전방향 이동 로봇에서의 표적 추종을 위한 영상기반 시각 서보 제어를 다룬다. 기존 연구에서는 카메라 영상에서 추출한 표적의 영상 좌표로부터 표적 추종을 위한 바퀴의 회전 각속도를 구하기 위하여 카메라의 수학적 모델과 이동 로봇의 기구학 특성으로부터 구한 수학적 영상 자코비안을 널리 활용하였다. 본 논문에서는 표적의 영상 좌표 정보를 이용한 단순한 규칙기반 제어 방식과 영상에 포착된 표적의 크기 정보를 조합하여 바퀴의 회전 각속도를 생성하는 새로운 방식을 제안한다. 카메라 영상을 몇 개의 영역으로 분할하고, 표적이 포함된 영역에 따라 미리 정의한 규칙을 적용하는데, 복잡한 수학적 표현을 사용하지 않으면서도 비교적 적은 수의 규칙을 사용하므로 구현이 용이한 장점이 있다. 제안된 방식은 실제 시스템으로 구현하여 실험하고, 전체 실험 시스템에 대한 설명과 함께 실험 결과를 제시하여 제안하는 방식의 타당성을 입증한다.
차등 서비스 네트워크(Diffserv network)의 확신 서비스(Assured Service)에 대한 기존 연구는 TCP 플로우의 RTT(Round Trip Time) 및 계약한 목표 전송률(CTR: Committed Target Rate)에 따른 전송률 분배의 공평성에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서는 기존 연구에서의 문제점들을 개선한 TRA3CM(Target rate and RTT Aware 3 Color Marker) 메커니즘을 제안한다. TRA3CM에서는 평균 전송률을 예측하기 위한 시간 창 길이로 RTT를 이용하며, 3색 마킹을 제공하고, RTT와 목표 전송률을 동시 고려하여 집합 플로우들 사이에 공평하게 전송률을 분배할 수 있다. 또한 under-provisioned 네트워크에서도 RTT의 영향을 완화시켜 집합 플로우들 사이에 공평성을 보장하고 있다. 기존 방식들과 비교한 결과 제안한 TRA3CM은 RTT의 영향을 완화시키는 데 있어 좋은 성능을 보이며, 목표 전송률에 비례하는 전송률 제공에서도 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
This paper wanted to test the reality of English schwa by phonetic and phonological methods. Phonetically it wanted to see acoustic evidence of the relationship between the full vowels and their reduced vowels in the unstressed positions. Phonologically it wanted to prove how systematic the schwa sound is by the constraint-based grammar. As a result, the schwa phenomenon in English was supported both phonetically and phonologically. In the phonetic analysis no relationship Was found in the distribution of the F1 and F2 of the full vowels and their reduced vowels in the unstressed syllables of the derived words. The reduced vowels tended to converge into a target of F1 516 and F2 1815. The view that the schwa sounds have a target was supported. On the phonological side the constraint-based tableau produced the successful output by using FAITH (V), (equation omitted)V, FAITH V[-BACK+HiC], V[-Low, -TNS]#, REDUCE V[-STR, -TNS] as constraints. No ranking was found. Any violation of the constraints ousted the candidates.
There is basic problem with the current evaluation method for character recognition systems. The current method evaluates the average recognition rate by applying the test data to the target system. The average recognition rate tells no more than and no less than the overall performance and it depends on the data. In this paper we propose a testing method which will analyze the target system and point out its strong points and weak points. This can be made possible through using the data which are generated cy distorting the standard character images according to a carefully controlled manner. This paper will describe how to automatically generate such distorted images. Also we will show the method is actually effective and useful by applying it to evaluating existing recognition algorithms.
Background: Lesions in distal target arteries hinder surgical bypass procedures in patients with peripheral arterial occlusive disease. Methods: Between April 2012 and October 2015, 16 patients (18 limbs) with lifestyle-limiting claudication (n=12) or chronic critical limb ischemia (n=6) underwent femoral-above-knee (AK) polytetrafluoroethylene (PTFE) bypass grafts with a bridging stent graft placement between the distal target popliteal artery and the PTFE graft. Ring-supported PTFE grafts were used in all patients with no available vein for graft material. Follow-up evaluations assessed clinical symptoms, the ankle-brachial index, ultrasonographic imaging and/or computed tomography angiography, the primary patency rate, and complications. Results: All procedures were successful. The mean follow-up was 12.6 months (range, 11 to 14 months), and there were no major complications. The median baseline ankle-brachial index of 0.4 (range, 0.2 to 0.55) significantly increased to 0.8 (range, 0.5 to 1.0) at 12 months (p<0.01). The primary patency rate at 12 months was 83.3%. The presenting symptoms resolved within 2 weeks. Conclusion: In AK bypasses with a diffusely diseased distal target popliteal artery or when below-knee (BK) bypass surgery is impossible, this procedure could be clinically effective and safe when used as an alternative to femoral-BK bypass surgery.
The purpose of this study is to introduce the limit of previously used six sigma quality process evaluation metrics, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, and a solution to overcome this drawback by using a metric based on performance evaluation of Z-factor quality innovation. Case analysis on projects from national six sigma contest from 2011 to 2012 is performed and literature review on new drug development HTS (High Throughput Screening) is used to propose innovative performance evaluation metrics. This research shows that experimental study on six sigma evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, have no significance difference between industrial type (Manufacturing, Semi-Public Institute, Public Institute) and CTQ type (Product Technology Type CTQ, Process Technology Type CTQ). Following discovery characterize this quality improvement as fixed target type project. As newly developed moving target type of quality innovation performance metric Z-Factor is used for evaluating experimental study, hypothetical analysis suggests that $Z_{st}$ and $P_{pk}$ share different relationship or even show reciprocal relationship. Constraints of the study are relatively small sample size of only 37 projects from past 2 years and conflict on having interview and communication with six sigma quality practitioner for qualitative experimental study. Both moving target type six sigma innovation project and fixed target type improvement project or quality circle enables efficient ways for a better understanding and quality practitioner use by applying quality innovation performance metric. Downside of fixed target type quality performance evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, is presented through experimental study. In contrast, advantage of this study is that high throughput requiring product technology, process technology and quantum leap typed innovation effect is evaluated based on precision and accuracy and Z-Factor that enables relative comparison between enterprises is proposed and implemented.
Jang, Hee Yeon;Lim, Seung Mook;Lee, Hyun Jung;Hong, Joon-Seok;Kim, Gi Jin
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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제47권1호
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pp.42-53
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2020
Objective: Recently, microRNA (miRNA) has been identified both as a powerful regulator involved in various biological processes through the regulation of numerous genes and as an effective biomarker for the prediction and diagnosis of various disease states. The objective of this study was to identify and validate miRNAs and their target genes involved in inflammation in placental tissue. Methods: Microarrays were utilized to obtain miRNA and gene expression profiles from placentas with or without inflammation obtained from nine normal pregnant women and 10 preterm labor patients. Quantitative real-time polymerase chain reaction and Western blots were performed to validate the miRNAs and differentially-expressed genes in the placentas with inflammation. Correlations between miRNA and target gene expression were confirmed by luciferase assays in HTR-8/SVneo cells. Results: We identified and validated miRNAs and their target genes that were differentially expressed in placentas with inflammation. We also demonstrated that several miRNAs (miR-371a-5p, miR-3065-3p, miR-519b-3p, and miR-373-3p) directly targeted their target genes (LEF1, LOX, ITGB4, and CD44). However, some miRNAs and their direct target genes showed no correlation in tissue samples. Interestingly, miR-373-3p and miR-3065-3p were markedly regulated by lipopolysaccharide (LPS) treatment, although the expression of their direct targets CD44 and LOX was not altered by LPS treatment. Conclusion: These results provide candidate miRNAs and their target genes that could be used as placental biomarkers of inflammation. These candidates may be useful for further miRNA-based biomarker development.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.365-380
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2022
The target detection algorithm based on supervised learning is the current mainstream algorithm for target detection. A high-quality dataset is the prerequisite for the target detection algorithm to obtain good detection performance. The larger the number and quality of the dataset, the stronger the generalization ability of the model, that is, the dataset determines the upper limit of the model learning. The convolutional neural network optimizes the network parameters in a strong supervision method. The error is calculated by comparing the predicted frame with the manually labeled real frame, and then the error is passed into the network for continuous optimization. Strongly supervised learning mainly relies on a large number of images as models for continuous learning, so the number and quality of images directly affect the results of learning. This paper proposes a dataset STAR-24K (meaning a dataset for Space TArget Recognition with more than 24,000 images) for detecting common targets in space. Since there is currently no publicly available dataset for space target detection, we extracted some pictures from a series of channels such as pictures and videos released by the official websites of NASA (National Aeronautics and Space Administration) and ESA (The European Space Agency) and expanded them to 24,451 pictures. We evaluate popular object detection algorithms to build a benchmark. Our STAR-24K dataset is publicly available at https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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