Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.510-513
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2016
Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.
A multichannel smart sound sensor capable to detect and identify sound events in noisy conditions is presented in this paper. Sound information extraction is a complex task and the main difficulty consists is the extraction of highlevel information from an one-dimensional signal. The input of smart sound sensor is composed of data collected by 5 microphones and its output data is sent through a network. For a real time working purpose, the sound analysis is divided in three steps: sound event detection for each sound channel, fusion between simultaneously events and sound identification. The event detection module find impulsive signals in the noise and extracts them from the signal flow. Our smart sensor must be capable to identify impulsive signals but also speech presence too, in a noisy environment. The classification module is launched in a parallel task on the channel chosen by data fusion process. It looks to identify the event sound between seven predefined sound classes and uses a Gaussian Mixture Model (GMM) method. Mel Frequency Cepstral Coefficients are used in combination with new ones like zero crossing rate, centroid and roll-off point. This smart sound sensor is a part of a medical telemonitoring project with the aim of detecting serious accidents.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.3
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pp.457-463
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2011
As computer related technologies are developed, interests in augmented reality technologies are greatly increasing. Augmented reality is a technology that composes digital contents from the real input images through camera and it enables interaction with users. This study designed a directional marker using LED light that emits infrared ray, then, provided a detection algorithm and a marker information extraction method that can realize various virtual objects as augmented reality from one marker. The newly designed method provides a solution to settle the problems in existing marker technologies such as decrease of immersiveness and read rate and single information expression, and at the same time it can minimize the cost or time consumption in marker information storage.
Byeongheon Lee;Jaeeon Kwon;Youngil Kim;Sungil Lee;Cheong Lee;Jangwook Hur
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.2
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pp.213-221
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2024
Aircraft's operational effectiveness is reduced due to threats from enemy anti-aircraft weapons, which is a weak point. In particular, guided missiles, which pose a threat to aircraft, are rapidly developing due to technological advancements in seekers, and are classified as one of the important technologies in weapon systems. Missile approach warning equipment installed to ensure aircraft survivability detects guided missiles and provides relevant information to respond. Tests were conducted domestically to verify the detection level of missile approach warning equipment, and test results were presented under various test conditions.
Path Planning is one of the important fields in robot technologies. Local path planning may be done in on-line modes while recognizing an environment of robot by itself. In dynamic environments to obtain fluent information for environments vision system as a sensing equipment is a one of the most necessary devices for safe and effective guidance of robots. If there is a predictor that tells what future sensing outputs will be, robot can respond to anticipated environmental changes in advance. The tracking of obstacles has a deep relationship to the prediction for safe navigation. We tried to deal with active contours, that is snakes, to find out the possibilities of stable tracking of objects in image plane. Snakes are defined based on energy functions, and can be deformed to a certain contour form which would converge to the minimum energy states by the forces produced from energy differences. By using point algorithm we could have more speedy convergence time because the Brent's method gives the solution to find the local minima fast. The snake algorithm may be applied to sequential image frames to track objects in the images by these characteristics of speedy convergence and robust edge detection ability.
Jungkee Shu;Hyungsik Min;Minsu Park;Jin-Chun Woo;Jongsang Kim
Journal of the Korean Chemical Society
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v.47
no.1
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pp.31-37
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2003
The expanded uncertainties calculated by the application of GUM -approximation and Monte-Carlo simulation were compared about the model equation of one-point calibration which is widely used for the measurements and chemical analysis. For the comparisons, we assumed a set of artificial data at the various level of concentration and dispersion of t or normal distribution. Mistakes of more then 50 % was revealed at the values calculated by GUM-approximation in comparison with those of Monte-Carlo simulation because of the excess dispersion from t-distribution and non-linearity by division in the equation. In contrary, the mistake of calculation due to non-linearity of the equation was not observed in the level of detection limits with the equation of one-point calibration, because of the relatively large values of uncertainty in response.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.26
no.1
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pp.45-52
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2000
Nowadays, there are a lot of evidence that mutation of the p53 tumor suppressor gene is one of the most common genetic abnormalities in neoplastic progression. In this study, we analyzed 20 specimens of oral tumors(squamous cell carcinoma 14 cases, ameloblastoma 3 cases, adenoid cystic carcinoma 2 cases, malignant schwannoma 1 case)using polymerase chain reaction and direct sequencing which used an automated DNA sequencer and software for detection of mutations. Polymerase chain reactions were performed with 4 sets of primers encompassing exon 5, 6, 7, 8, and direct sequencing method was employed. The results were as followings. 1. We detected 10 point mutations out of 20 specimens (50%). 2. The genetic alterations included 7 mis-sense mutations resulting in single amino acid subtitutions, 2 silent mutations, 1 non-sense mutations encoding a stop codon. 3. Mutations were mostly in exon 7(7 out of 10 mutations, 70%) and involved codons 225, 234, 235, 236, 238, 247. 4. Therse were 4 cases of $T{\rightarrow}A$ transversion, 2 cases of $C{\rightarrow}A$ transversion, $A{\rightarrow}G$ transition, 1 case of $C{\rightarrow}G$, $T{\rightarrow}G$ transversion respectively. 5. We could find out point mutations more conveniently using PCR - Automated Direct Sequencing method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12B
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pp.1192-1198
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2010
As indicators of life quality have recently shown great improvement, alternative medicine is becoming a mainstream health care pattern, in which early stage medical examinations and treatments are usually preformed before diseases occur. In this context, the ear-acupuncture method is increasingly used these day as one of important alternative medicine treatments. In this paper, we performed an experiment of facial region color analysis with kidney ear acupuncture point irritation. For this, we collected facial image samples before and after kidney ear acupuncture point irritation under the same condition. From the samples, the change rates of K, L values of CMYK color system and Lab color system, respectively, on kidney related facial parts were extracted and analyzed to investigate kidney function improvement.
Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.
Image co-registration is the process of overlaying two images of the same scene. One of which is a reference image, while the other (sensed image) is geometrically transformed to the one. Numerous methods were developed for the automated image co-registration and it is known as a time-consuming and/or computation-intensive procedure. In order to improve efficiency and effectiveness of the co-registration of satellite imagery, this paper proposes a pre-qualified area matching, which is composed of feature extraction with Laplacian filter and area matching algorithm using correlation coefficient. Moreover, to improve the accuracy of co-registration, the outliers in the initial matching point should be removed. For this, two outlier detection techniques of studentized residual and modified RANSAC algorithm are used in this study. Three pairs of Landsat images were used for performance test, and the results were compared and evaluated in terms of robustness and efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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