Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.7
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pp.190-200
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2014
The video-based system of the broadcasters and the video-related institutions have shifted from analogical to digital in worldwide. This migration process can generate a defect, digital dropout, in the quality of the contents. Moreover, there are limited researches focused on these kind of defects and those related have limitations. For that reason, we are proposing a new method for feature extraction emphasizing in the peculiar block pattern of digital dropout based on discrete cosine transform (DCT). For classification of error block, we utilize support vector machine (SVM) which can manage feature vectors efficiently. Further, the proposed method overcome the limitation of the previous one using continuity of frame by frame. It is using only the information of a single frame and works better even in the presence of fast moving objects, without the necessity of specific model or parameter estimation. Therefore, this approach is capable of detecting digital dropout only with minimal complexity.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.5
s.120
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pp.530-538
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2007
An inductor library for efficient low cost RFIC design has been developed based on a standard digital 0.18 ${\mu}m$ CMOS process. The developed library provides four structural variations that are most popular in RFIC design; standard spiral structure, patterned ground shield(PGS) structure to enhance quality factor, stacked structure to enable high inductance values in a given silicon area, multilayer structure to lower series resistance. Electromagnetic simulation, equivalent circuit, and parameter extraction processes have been verified based on measurement results. The extensive measurement and simulation results of the inductor library can be a great asset for low cost RFIC design and development.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.366-369
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2005
Background subtraction is mainly used for the real-time extraction and tracking of moving objects from image sequences. In the outdoor environment, there are many changeable factor such as gradually changing illumination, swaying trees and suddenly moving objects, which are to be considered for the adaptive processing. Normally, GMM(Gaussian Mixture Model) is used to subtract the background adaptively considering the various changes in the scenes, and the adaptive GMMs improving the real-time performance were worked. This paper, for on-line background subtraction, applied the improved adaptive GMM, which uses the small constant for learning rate ${\alpha}$ and is not able to speedily adapt the suddenly movement of objects, So, this paper proposed and evaluated the dynamic control method of ${\alpha}$ using the adaptive selection of the number of component distributions and the global variances of pixel values.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2540-2547
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1999
Chromakey method is one of key technologies for realizing virtual studio, and the blue portions of a captured image in virtual studio, are replaced with a computer generated or real image. The replaced image must be changed according to the camera parameter of studio for natural merging with the non-blue portions of a captured image. This paper proposes a novel method to extract camera parameters using the recognition of pentagonal patterns that are painted on a blue screen. We extract corresponding points between a blue screen. We extract corresponding points between a blue screen and a captured image using the projective invariant features of a pentagon. Then, calculate camera parameters using corresponding points by the modification of Tsai's method. Experimental results indicate that the proposed method is more accurate compared to conventional method and can process about twelve frames of video per a second in Pentium-MMX processor with CPU clock of 166MHz.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.697-700
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2006
A sensor and measuring system were implemented to measure two signals that uroflow and urophonography during urination for diagnose the lower urinary tract symptom. The implemented system was composed of the uroflow sensor using the load-cell, the urophonography measurement sensor so as stethoscope type, pre-processing part for sensors signal detection, amplifier and filter, system control parts and PC measurement program. A simulator of the lower urinary system that is experimental equipment implemented for evaluate the implemented system. The two signals were measured using implemented system and analyzed these signal by means of time domain and frequency domain for extraction of the characteristic parameter the most influence of effect according to occlusion of the lower urinary system. Furthermore two signals were measured and analyzed with the subject of 5 healthy adult for clinical application possibility of the implemented system. As a result, the most influence bandwidth of effect according to occlusion of the lower urinary system is $253\sim282Hz$ of the urophonography signal.
Distribution diagram of Pt(IV), Pd(II), and Rh(III) in HCl solution was obtained as a function of HCl concentration from 0.001 to 10 M by considering complex formation reaction together with mass balance. When HCl concentration was higher than 0.1 M, most of Pt and Pd in HCl solution exist as $PtCl_6^{2-}$ and $PtCl_4^{2-}$. The concentration of HCl had a feat effect on the speciation of Rh(III). As HCl concentration increases from 0.1 to 10 M, the pedominant species changes from $PhCl_5^{2-}$ to $PhCl_6^{3-}$. Interaction parameters of $PtCl_6^{2-}$ and $PdCl_4^{2-}$ with hydrogen ion were evaluated from the solvent extraction data of Pt and Pd reported in the literature.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8A
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pp.822-828
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2002
Optical flow estimation based on multi constraint approaches is frequently used for recognition of moving objects. However, the use have been confined because of OF estimation time as well as error problem. This paper shows a new method form effectively extracting movement information using the multi-constraint base approaches with sobel edge detection. The moving objects anr extraced in the input image sequence using edge detection and segmentation. Edge detection and difference of the two input image sequence gives us the moving objects in the images. The process of thresholding removes the moving objects detected due to noise. After thresholding the real moving objects, we applied the Combinatorial Hough Transform (CHT) and voting accumulation to find the optimal constraint lines for optical flow estimation. The moving objects found in the two consecutive images by using edge detection and segmentation greatly reduces the time for comutation of CHT. The voting based CHT avoids the errors associated with least squares methods. Calculation of a large number of points along the constraint line is also avoided by using the transformed slope-intercept parameter domain. The simulation results show that the proposed method is very effective for extracting optical flow vectors and hence recognizing moving objects in the images.
Packet propagation and absorption for the 28 GHz superconducting ECRIS under developing by KBSI Pusan center is analyzed with limited parameter range. The microwave power generated by 28 GHz gyrotron is axially injected to the plasma cavity through waveguide system. According to the analytical ray tracing calculation, the wave packet launched quasi-longitudinally at a high magnetic field side changes its direction from outward to inward as it is approaching resonance layer. Therefore, initially diverging wave does not likely hit a conducting surface before absorbing by electron cyclotron resonance. Also, absorption by plasma with moderate electron density is so strong that reflection by an extraction plate may not be expected.
Jeong, Yu Seok;Lee, Hong Ro;Baek, Jeong Ho;Kim, Kyung Hwan;Chung, Young Suk;Lee, Chang Woo
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.5
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pp.23-29
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2020
The National Institute of Agricultural Sciences of the Rural Developement Administration (NAS, RDA) is conducting various studies on various crops, such as monitoring the cultivation environment and analyzing harvested seeds for high-throughput phenotyping. In this paper, we propose a deep learning-based rice seed segmentation method to analyze the seeds of various crops owned by the NAS. Using Mask-RCNN deep learning model, we perform the rice seed segmentation from manually taken images under specific environment (constant lighting, white background) for analyzing the seed characteristics. For this purpose, we perform the parameter tuning process of the Mask-RCNN model. By the proposed method, the results of the test on seed object detection showed that the accuracy was 82% for rice stem image and 97% for rice grain image, respectively. As a future study, we are planning to researches of more reliable seeds extraction from cluttered seed images by a deep learning-based approach and selection of high-throughput phenotype through precise data analysis such as length, width, and thickness from the detected seed objects.
Most of the conventional electrocardiowaphs foil to detect signals other than P-QRS-T due to the limited SNR and bandwidth. High-resolution electrocardiography(HRECG) provides better SNR and wider bandwidth for the detection of micro-potentials with higher frequency components such as vontricular late potentials(LP). We have developed a HRECG using uncorrected XYZ lead for the detection of LPs. The overall gain of the amplifier is 4000 and the bandwidth is 0.5-300Hz without using 60Hz notch filter. Three 16-bit A/D converters sample X, Y, and Z signals simultaneously with a sampling frequency of 2000Hz. Sampled data are transmitted to a PC via a DMA-controlled, optically-coupled serial communication channel. In order to further reduce the noise, we implemented a signal averaging algorithm that averaged many instances of aligned beats. The beat alignment was carried out through the use of a template matching technique that finds a location maximizing cross-correlation with a given beat tem- plate. Beat alignment error was reduced to $\pm$0.25ms. FIR high-pass filter with cut-off frequency of 40Hz was applied to remove the low frequency components of the averaged X, Y, and Z signals. QRS onset and end point were determined from the vector magnitude of the sigrlaIL and some parameters needed to detect the existence of LP were estimated. The entire system was designed for the easy application of the future research topics including the optimal lead system, filter design, new parameter extraction, etc. In the developed HRECG, without signal averaging, the noise level was less than 5$\mu$V$_rms RTI$. With signal averaging of at least 100 beats, the noise level was reduced to 0.5$\mu$V$_rms RTI$, which is low enough to detect LPs. The developed HRECG will provide a new advanced functionality to interpretive ECG analyzers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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