Recently, the strategy of the age of limitless competition for existence of manufacturing company appears for the enhancement of productivity through the automatic system, the reduction for the cost for standardization and the decision making process for the information system. Especially the critical success factors in manufacturing company can be summarized for the establishment of production visibility through the production management, material & work-in-process management, the establish of the flexible manufacturing system for the changed order priority and the establish of the quality system for improvement of product and process quality. The existing production management systems supply only simple information about production results on real time, can delay quick decision making. And it can prevent acquiring the information about various customer needs and the communication problems with other systems. In this paper, it will show MES system, a solution for the problems of existing production management systems. And through a case study of D company, it will reveal improvement effect on shipment error using MES system and economic analysis for MES itself.
This paper proposes a DTV receiver using beamforming techniques to improve indoor and mobile reception. The proposed DTV receiver estimates the directions of arrival (DOAs) of incoming signals using Capon's DOA estimation method and generates an adaptive antenna beam pattern to the estimated DOA of the mainpath signal to Improve the channel condition. After beamforming, a following decision feedback equalizer (DFE) removes the remaining multipath components. The proposed receiver can be implemented with a conventional DTV receiver without anymodification. The performance of the proposed receiver is analyzed with modified Brazilian field test models, which include DOA information of Incoming signals. Simulation results show that the proposed receiver can satisfy the threshold of visibility (TOV) when input signal to noise ratio is slightly over 10 dB.
In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.
Kim, HuiYang;Kweon, PilJe;Park, JangHoon;Baik, HoJong
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.3
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pp.70-81
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2019
The effects of weather on aircraft operations are predominant. In particular, severe weather, such as fog, strong winds, rainfall and snow, can cause delays, diversion or cancellation of operations. Of these, fog is considered the main reason for restricting aircraft operations. Meanwhile, Precision instrument approach using instrument landing system(ILS) has allowed aircraft to land safely even in situations where visibility is limited. However, the precision instrument approach require not only the performance of the aircraft but also the enhancement of the runway. In November 2018, Gimpo international Airport raised the category of the runway 14R from CAT-IIIa to CAT-IIIb to improve aviation safety and operational efficiency. Based on this, the research presented a methodology for estimating benefits according to the category upgrade of the precision approach runway, and estimated the benefits to Gimpo International Airport based on the methodology presented.
Colonoscopy plays an important role in reducing the incidence and mortality of colorectal cancer by detecting adenomas and other precancerous lesions. Image-enhanced endoscopy (IEE) increases lesion visibility by enhancing the microstructure, blood vessels, and mucosal surface color, resulting in the detection of colorectal lesions. In recent years, various IEE techniques have been used in clinical practice, each with its unique characteristics. Numerous studies have reported the effectiveness of IEE in the detection of colorectal lesions. IEEs can be divided into two broad categories according to the nature of the image: images constructed using narrow-band wavelength light, such as narrow-band imaging and blue laser imaging/blue light imaging, or color images based on white light, such as linked color imaging, texture and color enhancement imaging, and i-scan. Conversely, artificial intelligence (AI) systems, such as computer-aided diagnosis systems, have recently been developed to assist endoscopists in detecting colorectal lesions during colonoscopy. To gain a better understanding of the features of each IEE, this review presents the effectiveness of each type of IEE and their combination with AI for colorectal lesion detection by referencing the latest research data.
This paper proposes a rain detection and removal algorithm that is robust against camera motion in video sequences. In detection part, the proposed algorithm initially detects possible rain streaks by using intensity properties and spatial properties. Then, the rain streak candidates are selected based on Gaussian distribution model. In removal part, a non-rain block matching algorithm is performed between adjacent frames to find similar blocks to the block that has rain pixels. If the similar blocks to the block are obtained, the rain region of the block is reconstructed by non-local means (NLM) filter using the similar neighbors. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the previous works in terms of subjective visual quality of de-rained video sequences.
Retinex algorithm enhances the contrast of image through visibility improvement. However, the conventional Retinex methods may produces color distortions due to error of hue representation and over-saturation since the methods work in RGB color space. In this paper, we propose a new Retinex algorithm with color correction, which improves contrast by using MSR(Multi-Scale Retinex) working in YCbCr color space and adaptively compensates the color saturation based on the maximum color difference table. Our algorithm maps the color difference signals to the correct gamut to prevent over-saturation phenomenon by considering the correlation between luminance and hue dependent saturation. Simulations results show that the proposed method gives better color improvement compared to the conventional methods.
Effective use of traffic marking can lead to driver's safer driving by speed management and visibility enhancement. One of the critical factors in designing traffic marking is how to incorporate human factor issues into the design process. This study presented a methodology for evaluating the effectiveness of Hi-pass marking on Korean freeways based on kansei engineering. Hi-pass marking scenarios made by a virtual reality tool were used to evaluate the user's perceptions. Various combination of chevron angles and peripheral transverse(PT) bars were used for the evaluation. The results show that the most effective scenario is a combination of 60 degree chevron angle and an askew parallelogramshaped PT bar shaped. It is expected that the proposed method and outcome will be useful for making safer driving maneuvers.
When up-scaling algorithms for visible light images are applied to infrared (IR) images, they rarely work because IR images are usually blurred. In order to solve such a problem, this paper proposes an up-scaling algorithm for IR images. We employ adaptive dynamic range encoding (ADRC) as a simple classifier based on the observation that IR images have weak details. Also, since human visual systems are more sensitive to edges, our algorithm focuses on edges. Then, we add pre-processing in learning phase. As a result, we can improve visibility of IR images without increasing computational cost. Comparing with Anchored neighborhood regression (A+), the proposed algorithm provides better results. In terms of just noticeable blur, the proposed algorithm shows higher values by 0.0201 than the A+, respectively.
Purpose: Evaluation of alveolar bone is important in the diagnosis of dental diseases. The periodontal ligament space is difficult to clearly depict in cone-beam computed tomography images because the reconstruction filter conditions during image processing cause image blurring, resulting in decreased spatial resolution. We examined different reconstruction filters to assess their ability to improve spatial resolution and allow for a clearer visualization of the periodontal ligament space. Materials and Methods: Cone-beam computed tomography projections of 2 skull phantoms were reconstructed using 6 reconstruction conditions and then compared using the Thurstone paired comparison method. Physical evaluations, including the modulation transfer function and the Wiener spectrum, as well as an assessment of space visibility, were undertaken using experimental phantoms. Results: Image reconstruction using a modified Shepp-Logan filter resulted in better sensory, physical, and quantitative evaluations. The reconstruction conditions substantially improved the spatial resolution and visualization of the periodontal ligament space. The difference in sensitivity was obtained by altering the reconstruction filter. Conclusion: Modifying the characteristics of a reconstruction filter can generate significant improvement in assessments of the periodontal ligament space. A high-frequency enhancement filter improves the visualization of thin structures and will be useful when accurate assessment of the periodontal ligament space is necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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