Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.2
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pp.153-166
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2020
DDI(Display Driver IC) are used to drive numerous pixels that make up display. For stable driving of DDI, it is necessary to attach a protective film to shield electromagnetic waves. When the protective film is attached, defects often occur if the film is inclined or the center point is not aligned. In order to minimize such defects, an algorithm for correcting the center point and the inclined angle using camera image information is required. This technology detects the corner coordinates of the protective film by image processing in order to correct the positional defects where the protective film is attached. Corner point coordinates are detected using an algorithm, and center point position finds and correction values are calculated using the detected coordinates. LUT (Lookup Table) is used to quickly find out whether the angle is inclined or not. These algorithms were described by Verilog HDL. The method using the existing software requires a memory to store the entire image after processing one image. Since the method proposed in this paper is a method of scanning by adding a line buffer in one scan, it is possible to scan even if only a part of the image is saved after processing one image. Compared to those written in software language, the execution time is shortened, the speed is very fast, and the error is relatively small.
A new device to detect methamphetamine (MA), amphetamine(A) and its metabolites in urine was developed using the paper strip method and the test tube method of dry chemical reagents. The reagent containing tetrabromophenolphthalein ethyl ester (TBPE) and borax. For the TBPE paper strip method, a device was prepared with a window at each end of the reagent paper strip ; one window is for the sample application, and the other window is for the methylene chloride. The diffused sample from one window reacts with reagent in the paper and produces color at the point where it meets with methylene chloride which has diffused form the other side. A positive smaple produces as red-purple color and the negative sample a greenish color, with a detection limit of 5-10 ppm. The result can be obtained within one minute. For the TBPE test tube method which contains dry reagents, the detection limit is 5 ppm and the result can be obtaineed within 30 seconds, however the carry-on is not as convenient as the paper strip method. The performance of both methods were evlauated by comparing with the results of gas chromatography (GC) and fluorescence polarizaiton immunoassay (FPIA). The results were proven that both methods were useful as primary screening reagents to detect MA in urine and in dry powder.
Wireless networks have become integral to society as they provide mobility and scalability advantages. However, their disadvantage is that they cannot control the media, which makes them vulnerable to various types of attacks. One example of such attacks is the evil twin access point (AP) attack, in which an authorized AP is impersonated by mimicking its service set identifier (SSID) and media access control (MAC) address. Evil twin APs are a major source of deception in wireless networks, facilitating message forgery and eavesdropping. Hence, it is necessary to detect them rapidly. To this end, numerous methods using clock skew have been proposed for evil twin AP detection. However, clock skew is difficult to calculate precisely because wireless networks are vulnerable to noise. This paper proposes an evil twin AP detection method that uses a multiple-feature-based machine learning classification algorithm. The features used in the proposed method are clock skew, channel, received signal strength, and duration. The results of experiments conducted indicate that the proposed method has an evil twin AP detection accuracy of 100% using the random forest algorithm.
As the development of mobile devices, mobile phones are equipped with many features. Video-call feature is one of them. In this paper, we present distance measurement between speaker and smart-phone using multiple color spaces and multiple thresholds. first, detect face based on skin color information. and second, measure distance between speaker and smart-phone using the detected face region. Especially, the first considering point in the development of face area detection is real-time processing and the second point is robustness to solve the problems of face detection errors due to rapid change of object movement, lighting and background between adjacent frames.
Salmonella species are among the major pathogens that cause foodborne illness outbreaks. In this study, we aimed to develop a loop-mediated isothermal amplification (LAMP) assay for the rapid and sensitive detection of Salmonella species. We designed LAMP primers targeting the hilA gene as a universal marker of Salmonella species. A total of seven Salmonella species strains and 11 non-Salmonella pathogen strains from eight different genera were used in this study. All Salmonella strains showed positive amplification signals with the Salmonella LAMP assay; however, there was no non-specific amplification signal for the non-Salmonella strains. The detection limit was 100 femtograms (20 copies per reaction), which was ~1,000 times more sensitive than the detection limits of the conventional polymerase chain reaction (PCR) assay (100 pg). The reaction time for a positive amplification signal was less than 20 minutes, which was less than one-third the time taken while using conventional PCR. In conclusion, our Salmonella LAMP assay accurately detected Salmonella species with a higher degree of sensitivity and greater rapidity than the conventional PCR assay, and it may be suitable for point-of-care testing in the field.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.2
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pp.355-366
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2002
The web is one of the most plentiful sources of images. The web has an immediate need for image processing technology in Java. This paper provides a practical introduction to statistical image processing using Java on the web. The paper describes how images are represented in Java and deals with four image processing operations based on basic statistical methods: point processing, spatial filtering, edge detection and image segmentation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.4
s.304
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pp.21-30
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2005
In this paper, we propose lane detection and trackinB algerian using B-Snake as robust algorithm. One of chief virtues of Lane detection algorithm using B-Snake is that it is possible to specify a wider range of lane structure because B-Spline conform an arbitrary shape by control point set and that it doesn't use any camera parameter. Using a robust algorithm called CHVEP, we find the vanishing point, width of lane and mid-line of lane because of the perspective parallel line and then we can detect the both side of lane mark using B-snake. To demonstrate that this algorithm is robust against noise, shadow and illumination variations in road image, we tested this algorithm about various image divided by weather-fine, rainy and cloudy day. The percentage of correct lane detection is over 95$\%$.
Extreme tropospheric anomalies such as typhoons or regional torrential rain can degrade positioning accuracy of the GPS signal. It becomes one of the main error terms affecting high-precision positioning solutions in network RTK. This paper proposed a detection algorithm to be used during atmospheric anomalies in order to detect the tropospheric irregularities that can degrade the quality of correction data due to network errors caused by inhomogeneous atmospheric conditions between multi-reference stations. It uses an atmospheric grid that consists of four meteorological stations and estimates the troposphere zenith total delay difference at a low performance point in an atmospheric grid. AWS (automatic weather station) meteorological data can be applied to the proposed tropospheric anomaly detection algorithm when there are different atmospheric conditions between the stations. The concept of probability density distribution of the delta troposphere slant delay was proposed for the threshold determination.
In this paper, ultrsonic detection properties at a premolde joint utilized in a 23kV cables are studied. In a experiment a artificial defect within a joint and a measuring system are builded for generating discharges, gathering data about a detection properties, respectively. The experiment results show that one point detection is not allowed for monitoring a global status of a joint discharges and a detection sensitivity is less than 100pC. And also the attenuation and wave speed at the material of joint insulator are obtained.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.3815-3835
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2022
Density-based outlier detection is one of the hot issues in data mining. A point is determined as outlier on basis of the density of points near them. The existing density-based detection algorithms have high time complexity, in order to reduce the time complexity, a new outlier detection algorithm DODMD (Density-based Outlier Detection in Multidimensional Datasets) is proposed. Firstly, on the basis of ZH-tree, the concept of micro-cluster is introduced. Each leaf node is regarded as a micro-cluster, and the micro-cluster is calculated to achieve the purpose of batch filtering. In order to obtain n sets of approximate outliers quickly, a greedy method is used to calculate the boundary of LOF and mark the minimum value as LOFmin. Secondly, the outliers can filtered out by LOFmin, the real outliers are calculated, and then the result set is updated to make the boundary closer. Finally, the accuracy and efficiency of DODMD algorithm are verified on real dataset and synthetic dataset respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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