Mammogram is one of the important techniques for mass detection, which is the early diagnosis stage of a breast cancer. Especially, the CAD(Computer Aided Diagnosis) using mammogram improves the working performance of radiologists as it offers an effective mass detection. There are two types of CAD systems using mammogram; automatic and semi-automatic CAD systems. However, the automatic segmentation is limited in performance due to the difficulty of obtaining an accurate segmentation since mass occurs in the dense areas of the breast tissue and has smoother boundaries. Semi-automatic CAD systems overcome these limitations, however, they also have problems including high FP (False Positive) rate and a large amount of training data required for training a classifier. The proposed system which overcomes the aforementioned problems to detect mass is composed of the suspected area selection, the level set segmentation and SVM (Support Vector Machine) classification. To assess the efficacy of the system, 60 test images from the FFDM (Full-Field Digital Mammography) are analyzed and compared with the previous semi-automatic system, which uses the ANN classifier. The experimental results of the proposed system indicate higher accuracy of detecting mass in comparison to the previous systems.
Objective: To determine whether volumetric CT texture analysis (CTTA) using fully automatic tumor segmentation can help predict recurrence-free survival (RFS) in patients with intrahepatic mass-forming cholangiocarcinomas (IMCCs) after surgical resection. Materials and Methods: This retrospective study analyzed the preoperative CT scans of 89 patients with IMCCs (64 male; 25 female; mean age, 62.1 years; range, 38-78 years) who underwent surgical resection between January 2005 and December 2016. Volumetric CTTA of IMCCs was performed in late arterial phase images using both fully automatic and semi-automatic liver tumor segmentation techniques. The time spent on segmentation and texture analysis was compared, and the first-order and second-order texture parameters and shape features were extracted. The reliability of CTTA parameters between the techniques was evaluated using intraclass correlation coefficients (ICCs). Intra- and interobserver reproducibility of volumetric CTTAs were also obtained using ICCs. Cox proportional hazard regression were used to predict RFS using CTTA parameters and clinicopathological parameters. Results: The time spent on fully automatic tumor segmentation and CTTA was significantly shorter than that for semi-automatic segmentation: mean ± standard deviation of 1 minutes 37 seconds ± 50 seconds vs. 10 minutes 48 seconds ± 13 minutes 44 seconds (p < 0.001). ICCs of the texture features between the two techniques ranged from 0.215 to 0.980. ICCs for the intraobserver and interobserver reproducibility using fully automatic segmentation were 0.601-0.997 and 0.177-0.984, respectively. Multivariable analysis identified lower first-order mean (hazard ratio [HR], 0.982; p = 0.010), larger pathologic tumor size (HR, 1.171; p < 0.001), and positive lymph node involvement (HR, 2.193; p = 0.014) as significant parameters for shorter RFS using fully automatic segmentation. Conclusion: Volumetric CTTA parameters obtained using fully automatic segmentation could be utilized as prognostic markers in patients with IMCC, with comparable reproducibility in significantly less time compared with semi-automatic segmentation.
전북 익산시 R회사에서 기 개발된 세미오토 클러치는 수동클러치 차량의 기어 변속시 클러치 페달을 밟아야하는 불편함을 해소하고자 만들어진 장치로써 클러치 페달을 밟지 않고, 운전자가 기어봉에 위치한 스위치 조작만으로도 클러치 동작을 제어할 수 있다. 차량의 변속과정에서 클러치 동작을 제어하기 위해 센서를 설치하여 차량정보를 수집하여 제어하였다. 그러나, 센서 기반의 제어기는 열악한 운전조건에서 고장 원인이 되고 있으며, 차량에 설치하고 보수하는 과정에서 시간소요가 과다하여 많은 불편을 가지고 있었다. 이를 위해 본 연구에서는 차량의 ECU와 CAN통신을 통해 차량의 주행정보를 수집하여 제어하고, 공압 액추에이터로 클러치를 동작시키는 세미오토 클러치를 개발하였다. 개발된 공압 액추에이터의 정상적인 동작을 위해서는 최소 3bar이상이 요구되었다.
본 논문은 반자동 필드 모핑에 기반한 2D 가상 컬러 헤어스타일의 모발 블렌딩에 관한 것이다. 제안된 2D 가상 컬러 헤어스타일러는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 고정형 모핑 마스크 대신에 가변형 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수를 이용한 모발 블렌딩을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 이용하여 가상 헤어스타일을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 따르면, 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 외부 사용자 입력을 통해 자연스러운 헤어스타일을 생성할 수 있다.
Dahoe is a traditional Korean term for cords and Dongdahoe for round cords. The main purpose of this study is to analyze the structure of a semi-automatic loom depicted in the paintings of Jun Geun Kim, and verify whether it actually worked or not. Jun Geun Kim is a genre painter of the late Joseon Dynasty. His nom de plume is Gisan and he drew genre paintings for foreigners who visited Korea in the late 19th century. These paintings are important in understanding the lifestyle and custom of the times. His paintings at the Staatliche Museen zu Berlin in Germany and the British Museum in England both depict a semi automatic loom that operates two looms at the same time. This is a unique loom that is not found in any other country and currently no artifacts of such loom exist in Korea. The study went through the following steps: We first analyzed the structure and the operating mechanism of the loom in the painting. The structure of each parts and their roles were also analyzed. Then a loom that was similar in structure and size was made to check if it was operational. The loom depicted in the paintings had some problems, and adjustments to fix the said problems were made accordingly. Wood was primarily used to make the $80{\times}90cm$ loom. The loom was used to make Dahoe and the study confirmed that there were no differences between the handmade Dongdahoe and the Dongdahoe made with the semi automatic loom.
본 연구에서는 소방배관용 아연도금 강관을 용접하기 위하여 반자동 가스메탈아크용접장치를 개발하고 최적 용접 조건을 확립하고 용접성을 조사하기 위해 보호가스, 전압을 변화시켜 용접시험을 수행하였다. Ar 가스에 $O_2$를 첨가함으로써 미려한 비드외관과 기공률이 감소되었다. 반자동 용접부는 기계적 강도와 용접이음효율이 수동용접부에 비해 약 1.8배 우수하였으며 수압시험에 의해 건전성이 확인되었다. 본 연구에서 개발된 반자동용접장치로 비숙련자도 강관용접이 가능하며 용접결함이 적고 용접생산성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
This study introduces artificial intelligence (AI) techniques for video generation. For an effective illustration, techniques for video generation are classified as either semi-automatic or automatic. First, we discuss some recent achievements in semi-automatic video generation, and explain which types of AI techniques can be applied to produce films and improve film quality. Additionally, we provide an example of video content that has been generated by using AI techniques. Then, two automatic video-generation techniques are introduced with technical details. As there is currently no feasible automatic video-generation technique that can generate commercial videos, in this study, we explain their technical details, and suggest the future direction for researchers. Finally, we discuss several considerations for more practical automatic video-generation techniques.
This paper discusses the development of semi-automatic search program for crown delineation in stand level. The crown of an individual tree was delineated by applying the Watershed (WS) and Valley Following (VF) algorithms. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images were used in the semi-automatic search program to delineate the crown area. The overall accuracy and Khat were used in accuracy assessment. WS algorithm's model showed the overall accuracy and Khat index of 0.80 and 0.59, respectively, in Plot 1. However, the overall accuracy and Khat of VF algorithm's model were 0.78 and 0.51, respectively, in Plot 2.
This paper presents the automatic plumbness measuring system form improving the accuracy and working time for plumbness measuring of semi-umbrella type hydraulic turbine generator. It is general practice that rotating shaft should run within acceptable vibration limit. In order to obtain more accurate measuring data for single stage shaft on the semi-umbrella type, plumbness approach must be established carefully and accurately. Generally, present plumbness procedure is required several calculation algorithm, laser sensor and data acquisition devices. As a result of application to actual new system it is confirmed that working time could be saved over 80% and accurate measurement data could be acquired.
This paper describes a new semi-automatic segmentation algorithm based on color information. Semi-automatic segmentation mainly consists of intra-frame segmentation and inter-frame segmentation. While intra-frame segmentation extracts video objects of interest from boundary information provided by the user and intensity information of the image, inter-frame segmentation partitions the image into the video objects and background by tracking the motion of video objects. For inter-frame segmentation, color information (Y, Cb and Cr) of the current frame can be used efficiently in order to find the exact boundary of the video objects. In this paper we propose a new region growing algorithm which can maximize the ability of region differentiation, while preserving features of each color component.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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