The nucleotide sequences of the internal transcribed spacer regions (ITS1 and ITS2) of ribosomal DNA (rDNA), and the 5.85 rRNA gene, have been determined for 13 strains of dinoflagellates in order to analyze the phylo-genetic relationship. The DNA sequences contained considerable variation in the ITS regions, but little in the 5.85 rDNA. In addition, the ITS1 was more variable than the ITS2 in all species examined. The nucleotide length of this region varied from 519 bp to 596 bp depending on the taxa. The investigated taxa were divided into three large groups based on the ITS length, i. e., a group with short ITS region (A. fraterculus and Alexandrium sp.), a with ITS region group (P. micans, P. minimum and P. triestinum) and a with ITS region group (G. impudicum, C. polykrikoides, G. sanguineum, G. catenatum and H. triquetra). The relationship between nucleotide length of ITS1 and that of ITS2 was negative, whereas G+C content and nucleotide length showed positive correlation. In phylogenetic analyses producing NJ trees, the topology was similar cluster and clearly divided the taxa into three groups based on 5.8S rDNA that were similar to those based on morphological characteristics. In particular, G. impudicum was more closely related to G. catenatum than to C. polykrikoides using phylogenetic analysis. From this study, we chew that the length of ITS region contributes to discriminate Korean harmful algal species and ITS analysis is a useful method for resolving the systematic relationships of dinoflagellates.
Image coding based on mixed raster content model generates don't care regions (DCR) in foreground and background layers, and its overall coding performance is greatly affected by region filling methods for DCRs. Most conventional methods for DCR filling fail in utilizing the local signal properties in hole regions and thus the high frequency components in non-DCR regions are reflected into DCR after signal filling. In addition, further high frequency components are induced to the filled signal because of signal discontinuities in the boundary of DCR. To solve this problem, a new DCR filling algorithm using the priority-based adaptive region growing is proposed in this paper. The proposed method uses the watershed algorithm and the flooding priority of each pixel for region filling is determined from the degree of smoothness in the neighborhood area. By growing the filled region into DCR based on the computed priority, the expansion of high-textured area can be minimized which can improve the overall coding performance. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional algorithms.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.1
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pp.74-82
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2008
The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound image of high resolution. As a result, efficiency of noise removal is not fine enough for low resolution image. Moreover, when ultrasound image has multiple tumors, the extraction of ROI (Region Of Interest) is not accomplished or processed by a manual selection. In this paper, our method is done 4 kinds of process for noises removal and the extraction of ROI for solving problems of restrictive automated segmentation. First process is that pixel value is acquired as matrix type. Second process is a image preprocessing phase that is aimed to maximize a contrast of image and prevent a leak of personal information. In next process, the heuristic noise filter that is based on opinion of medical specialist is applied to remove noises. The last process is to extract a tumor region by using morphology techniques. As a result, the noise is effectively eliminated in all images and a extraction of tumor regions is possible though one ultrasound image has several tumors.
Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.
In this paper, we presents a method of retrieving 24 bpp RGB images based on color-spatial features. For each image, it is subdivided into regions by using similarity of color after converting RGB color space to CIE L*u*v* color space that is perceptually uniform. Our segmentation algorithm constrains the size of region because a small region is discardable and a large region is difficult to extract spatial feature. For each region, averaging color and center of region are extracted to construct color-spatial features. During the image retrieval process, the color and spatial features of query are compared with those of the database images using our similarity measure to determine the set of candidate images to be retrieved. We implement a content-based color image retrieval system using the proposed method. The system is able to retrieve images by user graphic or example image query. Experimental results show that Recall/Precision is 0.80/0.84.
Park, Kyoung-Hwan;Nam, Kwang-Woo;Rhee, Yang-Won;Lee, Chang-Woo
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.105-115
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2011
In Vision-based Intelligent Transportation System(ITS) the segmentation of road region is a very basic functionality. Accordingly, in this paper, we propose a region segmentation method using adaptive pattern extraction technique to segment road regions and sky regions from original images. The proposed method consists of three steps; firstly we perform the initial segmentation using Mean Shift algorithm, the second step is the candidate region selection based on a static-pattern matching technique and the third is the region growing step based on a dynamic-pattern matching technique. The proposed method is able to get more reliable results than the classic region segmentation methods which are based on existing split and merge strategy. The reason for the better results is because we use adaptive patterns extracted from neighboring regions of the current segmented regions to measure the region homogeneity. To evaluate advantages of the proposed method, we compared our method with the classical pattern matching method using static-patterns. In the experiments, the proposed method was proved that the better performance of 8.12% was achieved when we used adaptive patterns instead of static-patterns. We expect that the proposed method can segment road and sky areas in the various road condition in stable, and take an important role in the vision-based ITS applications.
For having good therapeutic value, putting the ideal of diagnosis and treatment based on overall analysis of symptoms and signs[辨證施治] into practice is very important, so the Eastern Medicine's peculiar diagnosis without interference by the western medical diagnosis is very important. The peculiar method of Eastern Medicine's diagnosis is four methods of diagnosis(四診法), a joint term for inspection, auscultation and olfaction, interrogation, pulse feeling and palpation. In the process of interrogation[問診], from analyzing the perspiration phase, doctor can get various physical information. Especially perspiration from particular region can be a clue for founding focus or cause of disease. This thesis divide the phase of perspiration into eight bodily region, perspiration from all body, head, face, back, chest and armpit, stomach, pubic region and lower part, hands and feet, and inquire the possible causes and principles of these perspirations. In conclusion, the regional perspiration can be a clue point out the origin of fever and condition of Gi(氣) flow. Perspiration from head, back, chest and armpit, hands and feet means that certain fever cannot extend to the outside of body, and at the same time, means the Gi(氣) flow of outside is being intercepted. So the perspirations from that region become an object of medical treatment.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.1
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pp.61-71
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2016
This study performed the physical and mechanical experiment on the samples of costal marine clays individually collected in western and southern regions to identify the characteristics of western and southern costal marine clay. Based on the experiment result, the characteristics of costal marine clay is identified undrained shear strength. Based on the experiment result on the physical and mechanical characteristics of costal marine clays, the regression is presented that can analyze the mechanical characteristics of undrained shear strength in costal marine clay of Korea, region of Korea and western-southern region. The correlation of uniaxial compressive strength and undrained shear strength was suitable for use of western-southern region correlation equation. The test result of Jeonnam Yeosu area compares with prediction results of previous researchers formula and western-southern region formula. Prediction results appear highest reliability on the 0.827 of coefficient of determination in the prediction results of the western-southern region formula.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.2
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pp.201-206
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2011
FRUC (Frame Rate Up-Conversion) technique needs an effective frame interpolation algorithm using motion information between adjacent neighboring frames. In order to have good visual qualities in the interpolated frames, it is necessary to develop an effective detection and interpolation algorithms for occluded regions. For this aim, this paper proposes an effective occluded region detection algorithm through the adaptive forward and backward motion searches and also by introducing the minimum value of normalized cross-correlation coefficient (NCCC). That is, the proposed scheme looks for the location with the minimum sum of absolute differences (SAD) and this value is compared to that of the location with the maximum value of NCCC based on the statistics of those relations. And, these results are compared with the size of motion vector and then the proposed algorithm decides whether the given block is the occluded region or not. Furthermore, once the occluded regions are classified, then this paper proposes an adaptive interpolation algorithm for occluded regions, which still exist in the merged frame, by using the neighboring pixel information and the available data in the occluded block. Computer simulations show that the proposed algorithm can effectively classify the occluded region, compared to the conventional SAD-based method and the performance of the proposed interpolation algorithm has better PSNR than the conventional algorithms.
Recently, the population growth, industrial and agricultural development are rapidly undergoing in the Lower Rio Grande Valley (LRGV) in Texas. The Lower Rio Grande Valley (LRGV) composed of the 4 counties and three of them are interesting for Non-point and point source pollutant modeling: Starr, Cameron, and Hidalgo. Especially, the LRGV is an intensively irrigation region, and Texas A&M University Agriculture Program and the New Mexico State University College of Agriculture applied irrigation district program (Guy Fipps and Craig Pope, 1998), projects in GIS and Hydrology based agricultural water management systems and assessment of prioritized protecting stream network, water quality and rehabilitation based on water saving potential in Rio Grande River. In the LRGV region, where point and non-point sources of pollution may be a big concern, because increasing fertilizers and pesticides use and population cause. This project objective seeks to determine the accumulation of non-point and point source and discuss the main impacts of agriculture and environmental concern with water quality related to pesticides, fertilizer, and nutrients within LRGV region. The GIS technique is widely used and developed for the assessment of non-point source pollution in LRGV region. This project shows the losses in kg/$km^2$/year of BOD (Biological Oxygen Demand), TN (total Nitrogen) and TP (total phosphorus) in the runoff from the surface of LRGV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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