Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.15
no.6
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pp.820-826
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2012
For the development of reliable thermal batteries, electrolyte is quite important because it is closely related to the performance and stability of thermal batteries. This paper describes general image processing method used for the inspection of molten-salt based electrolyte disk and also describes how we can apply this image processing method to the inspection of thermal battery electrolyte. Moreover we have found optimized image processing conditions to improve the discriminating ability of compaction defects such as non-uniform parts in an electrolyte.
Skin-color information is not sufficient for palmprint segmentation in complex scenes, including mobile environments. Traditional active shape model (ASM) combines gray information and shape information, but its performance is not good in complex scenes. An improved ASM method is developed for palmprint segmentation, in which Perux method normalizes the shape of the palm. Then the shape model of the palm is calculated with principal component analysis. Finally, the color likelihood degree is used to replace the gray information for target fitting. The improved ASM method reduces the complexity, while improves the accuracy and robustness.
The use of a cache for storing and processing of Web objects is becoming larger. Also, many studies on the efficient management of the storing scope of caches are being done. Web caching algorithms have many differences from traditional algorithms. Particularly, heterogeneity of Web objects that are processing units of Web caching, and a variation of Web object reference characteristic with time are the important causes of the decrease the performance of existing algorithms. In this study, we proposed the new web-caching algorithm. A heterogeneity variation of an object can be reduced as the proposed method dividedly managing Web objects and a cache scope with heterogeneity, and it is adaptively reflecting a variation of object reference characteristics with the flowing of time. In the experiments, we verified that the performance of the proposed method was more improved than existing algorithms through the two experiment models which considered heterogeneity of an object.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.449-456
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2009
Image processing has been applied to steel bridge defect recognition since 1990s. Compare to human visual inspection, image processing provides a more objective and accurate way of assessment. Since shade and shadow may sometimes occur when taking bridge coating images, non-uniform illumination problems should be considered. By means of color image processing, this paper aims to mitigate the illumination effect for bridge coating assessment. Furthermore, the adaptable ellipse method (AEM) is proposed to recognize mild rust colors. Finally, AEM will be compared to the K-Means algorithm, a popular recognition method, to show its advantage.
The moisture content of crude oil notably affects various aspects of oil production, storage, transportation, and exploration. However, accurately measuring this moisture content is challenging because of numerous influencing factors, leading to a lack of precision in existing detection methods. This inadequacy hinders the progress of China's petroleum industry. To overcome these challenges, this paper proposes a conductivity-based method for measuring crude oil moisture content. By employing an embedded system, we designed a sensor comprising five electrodes. Additionally, we developed signal excitation and signal processing circuits. Moreover, a software program was designed to analyze and compute the output signal using fast Fourier transform operations. This facilitated the identification of flow patterns, computation of relevant flow rates, and establishment of correlation rates based on frequency spectral characteristics. Based on experimental results, we established a functional relationship between measurement parameters and crude oil moisture content. This study enhanced the precision of moisture content measurement, thereby addressing existing limitations and fostering the advancement of China's petroleum industry.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2
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pp.569-576
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2000
The GST can extract the position of facial features without a prior information in an image. However, this method requires a plenty of the processing time because the mask size to process GST must be larger than the size of object such as eye, mouth and nose in an image. In addition, it has the complexity for the computation of middle line to decide facial features. In this paper, we proposed two methods to overcome these disadvantage of the conventional method. First, we used the reduced image having enough information instead of an original image to decrease the processing time. Second, we used the extracted peak positions instead of the complex statistical processing to get the middle lines. To analyze the performance of the proposed method, we tested 200 images including, the front, rotated, spectacled, and mustached facial images. In result, the proposed method shows 85% in the performance of feature extraction and can reduce the processing time over 53 times, compared with existing method.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.10
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pp.57-63
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2019
Motion errors which are caused by several reasons, non-ideal path, errors of navigation systems, and radar system errors, have to be corrected. Motion compensation methods can compensate the motion error, but not exactly. To correct these residual errors, several autofocus methods are invented. A popular method is phase gradient autofocus (PGA). PGA does not assume specific circumstances, such as isolated point targets and shapes of errors. PGA is an iterative and adaptive method, so that the processing time is the main problem for the real time processing. In this paper, the improved method to select targets for PGA is proposed to reduce processing time. The variances of image pixels are used to select targets with high SNR. The processing of PGA with these targets diminishes the processing time and iterations effectively. The processed results with real radar data, obtained by flight tests, show that the proposed method compensates errors well, and reduce working time.
In this paper, we propose a hybrid image processing and deep learning-based method for detecting the presence of power lines in infrared images. Deep learning-based methods can learn feature vectors from a large number of data without much effort, resulting in outstanding performances in various fields. However, it is difficult to apply human intuition to the deep learning-based methods while image processing techniques can be used to apply human intuition. Based on these, we propose a method that exploits both advantages to detect the existence of power lines in infrared images. To this end, five methods have been applied and compared to find the most effective image processing technique for detecting the presence of power lines. As a result, the proposed method achieves 99.48% of accuracy which is higher than those of methods based on either image processing or deep learning.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1999.06a
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pp.147-155
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1999
The film thickness and shape of elastohydrodynamic lubrication is measured by optical interferometer, which is the most precise method for EHL film measurement. However the interpretation of the image pattern from optical viscometer is not easy for two-dimensional shape. A newly developed method of image processing makes it possible to evaluate the film thickness and shape in every point of contact region with two dimensional aspects. In this study, we captured film shape of EHL film from the monochromatic incident light with the Image processing method, which uses phase shift method, and obtained the image analysis method for gray level image in order to qualitatively evaluate film shapes.
Kim, Hwan-Seong;Kim, Hak-Kyeong;Jeong, Nam-Soo;Kim, Sang-Bong
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.1
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pp.111-118
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2003
This paper proposes a two dimensional behavior analysis method for fish in a water tank based on the ARX method and the Kalman filter algorithm using image processing technology. In modeling the behavior of fish, the input is denoted as the environmental change and uses M-sequence. The output is expressed by the partnership between fish. The behavior model of individual fish is identified by the ARX method. It is then estimated by the Kalman filter algorithm. Finally, the fish behavior is analyzed by FFT. To prove the effectiveness of the pro-posed algorithm, it is applied to two tilapias in a water tank with dimensions of 100cm$\times$100cm$\times$50cm. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through ARX identification, estimation of Kalman filter, and FFT analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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