Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.43
no.4
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pp.117-137
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2009
This study aims to grasp how to understand the difference in return on investment (ROI) or the cost-benefit ratio in forty-two domestic and overseas studies of library valuation, using a meta-analytical review method. Meta-analysis, a quantitative analysis on the findings of previous studies, was conducted to gather the general findings and lessons from prior empirical research. The results of meta-regression analysis indicate that the pattern of findings is consistent with our expectations regarding the effect of benefit scope and per capita GDP included in the ROI figure. This study appears to be the first meta-analytical review conducted on library valuations and the findings provide strong implications for the policy-making process.
In this paper, we present visual sensing techniques that can be used to teach a robot using a laser pointer. The light spot of an off-the-shelf laser pointer is detected and its movement is tracked on consecutive images of a camera. The three-dimensional position of the spot is calculated using stereo cameras. The light spot on the image is detected based on its color, brightness, and shape. The detection results in a binary image, and morphological processing steps are performed on the image to refine the detection. The movement of the laser spot is measured using two methods. The first is a simple method of specifying the region of interest (ROI) centered at the current location of the light spot and finding the spot within the ROI on the next image. It is assumed that the movement of the spot is not large on two consecutive images. The second method is using a Kalman filter, which has been widely employed in trajectory estimation problems. In our simulation study of various cases, Kalman filtering shows better results mostly. However, there is a problem of fitting the system model of the filter to the pattern of the spot movement.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.9
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pp.89-95
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2015
In this paper, we propose a real-time two-dimensional bar code detection system even at long range using a vision technique. We first perform short-range detection, and then long-range detection if the short-range detection is not successful. First, edge map generation, image binarization, and connect component labeling (CCL) are performed in order to select a region of interest (ROI). After interpolating the selected ROI using bilinear interpolation, a location symbol pattern is detected as the same as for short-range detection. Finally, the symbol pattern is arranged by applying inverse perspective transformation to localize bar codes. Experimental results demonstrate that the proposed system successfully detects bar codes at two or three times longer distance than existing ones even at indoor environment.
Objective : The cerebrospinal fluid(CSF) pulsates within the craniospinal axis in response to rhythmic cerebral blood volume variation during the cardiac cycle. The aim of this study is to characterize the normal and abnormal CSF flow and its waveforms in the cervical spinal subarachnoid space. Methods : The magnetic resonance(MR) images were obtained with 1.5 T(GE Signa, GE Medical Systems, Milwaukee, USA) unit using the 2 dimensional cine PC(phase contrast) sequence with cardiac gating and gradient recalled echo imaging. This pulse sequence yielded 16 quantitative flow-encoded images per cardiac cycle. Sagittal and axial images of the cervical spinal CSF space were obtained, and target sites were analyzed for characteristic CSF flow (TR=50ms, TE=12.5-15ms). The region of interest(ROI) was 1mm 3 in volume. Twenty six persons were included in this study : 10 healthy volunteers and 16 patients with cervical myelopathy. The post-operative cine MR study were also done in five patients. Results : The normal CSF pulsation dynamics in the cervical spine showed discrete systolic and diastolic components. The CSF flow revealed a sine wave pattern, in which the systolic phase was shorter than the diastolic phase(ratio=2 : 3). The patient group revealed decreased amplitudes of the CSF flow and irregularly distored flow waves. The systolic phase was elongated in the ROI above the stenotic level, whereas the diastolic phase was lengthened below the level. In the postoperative images, the abnormal pattern and amplitude were found to be corrected. Conclusion : From these results, the authors believe that the CSF flow study provides valuable informations regarding the extent of cervical stenosis and may be useful for the surgical planning and post-operative evaluation.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2004.11a
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pp.91-95
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2004
Several MRI studies have reported reductions in temporal lobe volumes in Alzheimer's disease (AD). Measures have been usually obtained with regions-of-interest (ROI) drawn manually on selected medial and lateral portions of the temporal lobes, with variable choices of anatomical borders across different studies. We used the automated voxel-based morphometry (VBM) approach to investigate gray matter abnormalities over the entire extension of the temporal lobe in 10AD patients (MM5E 22)and 22 healthy controls. Foci of significantly reduced gray matter volume in AD patients were detected in both medial and lateral temporal regions, most significantly in the right and left posterior parahippocarmpal gyri. At a more flexible statistical threshold (P<0.01, uncorrected for multiple comparisons), circumscribed foci of significant gray matter reduction were also detected in the right amygdala/enthorinal cortex, the anterior and posterior borders of the superior temporal gyrus bilaterally, and the anterior portion of the left middle temporal gyrus. These VBM results confirm previous findings of temporal lobe atrophic changes in AD, and suggest that these abnormalities may be confined to specific sites within that lobe, rather than showing a widespread distribution.
Cow image processing technique would be useful not only for recognizing an individual but also for establishing the image database and analyzing the shape of cows. A cow (Holstein) has usually the unique speckle pattern. In this study, the individual recognition of cow was carried out using the speckle pattern and the content-based image retrieval technique. Sixty cow images of 16 heads were captured under outdoor illumination, which were complicated images due to shadow, obstacles and walking posture of cow. Sixteen images were selected as the reference image for each cow and 44 query images were used for evaluating the efficiency of individual recognition by matching to each reference image. Run-lengths and positions of runs across speckle area were calculated from 40 horizontal line profiles for ROI (region of interest) in a cow body image after 3 passes of 5$\times$5 median filtering. A similarity measure for recognizing cow individuals was calculated using Euclidean distance of normalized G-frame histogram (GH). normalized speckle run-length (BRL), normalized x and y positions (BRX, BRY) of speckle runs. This study evaluated the efficiency of individual recognition of cow using Recall(Success rate) and AVRR(Average rank of relevant images). Success rate of individual recognition was 100% when GH, BRL, BRX and BRY were used as image query indices. It was concluded that the histogram as global property and the information of speckle runs as local properties were good image features for individual recognition and the developed system of individual recognition was reliable.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.9
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pp.2121-2128
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2015
In this paper presents a method of extracting reliable and regions of interest (ROI) in barcode for the purpose of factory automation. backgrounds are separated based on directional components and the characteristics of detected patterns. post-processing is performed on candidate images with analysis of problems caused by blur, rotation and areas of high similarity. In addition, the resizing factor is used to achieve faster calculations through image resizing. The input images contained multiple product or barcode for application to diverse automation environments; a high extraction success rate is accomplished despite the maximum shooting distance of 80 cm. Simulations involving images with various shooting distances gave an ROI detection rate of 100% and a post-processing success rate of 99.3%.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.260-263
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2010
본 논문에서는 주행 중인 차량에서 전방을 향해 장착된 카메라를 통해 입력된 영상에서 측면에 부분적으로 나타나는 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 모션 벡터를 이용하여 주변 배경과 관측되는 차량 사이의 모션 벡터 차이를 이용하여 측면 차량을 검출하고 있다. 그러나 모션 벡터를 이용할 경우 정지된 차량이나 전방에서 다가오는 차량의 경우 검출하기 어려운 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모션 벡터를 사용하지 않고 차량 측면 모습에서 특징 정보를 추출하여 SVM 분류기를 통해 측면 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량 측면 모습의 특징을 뽑기 위해 영상의 밝기 변화에 강인한 국부 이진 패턴을 사용하였고 ROI영역 내에서 차량이 나타나는 위치에 상관없이 차량의 측면 모습을 찾아내기 위해 국부 이진 패턴의 히스토그램을 이용하였다. 실험결과에서는 제안하는 방법이 정지된 차량을 포함하여 88.5%의 정확도로 측면 차량을 검출하는 것을 확인하였다.
The purpose of this paper is the development of an automated measurement system for micro spring based on the digital image processing technique. This micro spring can be used in various engineering applications such as filament, load bearing springs, hard disk suspension and many others. Main functionality of the micro spring inspection system is to measure the representative pitch of the micro spring. The derivative operators are used for edge detection in gray level image. Measurement system developed in this paper consisted of new auto feeding mechanism to take advantage of air pressure. In the process of development of the micro spring inspection system based on the image processing and analysis, strong background technology and know-how have been accumulated to measure micro mechanical parts.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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