KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4439-4455
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2021
Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.
다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
The purpose to recognize change of average pixel value of acquisition image by control panel's density and right set up method of speed (sensitivity) and exposure dose(mAs) change that dose in purpose digital flatpanel-detector. X -ray generator DHF-158H2(Hitachi, Japan). Detector CXDI 4OG(Canon, Japan), 12 : 1 grid and exposure ray 135 kVp, 250 mA, 10 ms. focus-detector distance 180 cm and used AEC mode. DICOM reflex analysis program used image J that is digital reflex analysis program that offer in United States America National Health Center(National Institutes of Health : NlH) phantom used chest phantom(Anthromorphic : Flukebrome.medicaI USA). An experiment chest phantom that consist by formation equivalence material use because density value( -3${\sim}$+3) in X-ray control panel and seep that is speed step(slow, medium, fast) each control experimentalize. image analysis reflex neted through an experiment using image j each image compare. These was change in dose according to slow, medium, fast and density's change in an experiment result. According to detector sensitivity and density condition set, dose was relationship dissimilarity 500% from 200%. The dose came highest when is density +3 to slow. and dose more increases gray scale's extent could know that rise. Could know whether how equipment set is important through this experiment. cause of disease which change by digital radiography system forward is thought to increase more, it is considered that suitable education by this and continuous interest about equipment need absolutely.
The purpose of this study is to analyze the image evaluation and the preference of tailored jacket according to the body type and the degree of satisfaction with their body of middle-aged women. The subjects used for this study were three hundred and twenty three middle-aged women ranging from 35 to 50 years old. We measured their bodies and asked them report to the questionnaire. The results are as follows. 1) Middle-aged women were classified into four typical types of body. The type 1 was tall and thin and had a front view silhouette with the form of a letter X. The type 2 was the tallest and the medium of fatness and had a front view silhouette with the form of a letter H that the lower part of the body is short. The type 3 was the medium of height and width and had a front view silhouette with the form of a letter A that the upper part of the body is short compared with their height. The type 4 were the shortest and the fattest and had a front view silhouette with the form of a letter Y that the lower and upper parts of the body is the longest. 2) Middle-aged women roughly tended not to be satisfied with part of their body. The results showed that a neck was the most satisfied body part and the weight was the least satisfied as well as overall leg shape among all 13 body parts. 3) The type 1 had the highest the degree of satisfaction on their face size, upper arm girth, waist, hip girth, weight and body shape, etc., excepting hip shape among 4 body types.
The study utilizes remote sensing as the main monitoring means. With different spatial high-resolution, multichannel ASTER remote sensing image as the main information in Beijing city zone; with regional border and statistical data as auxiliary factor a study between the thermal space distribution character and the underground medium is analyzed based on the GIS logical algorithm and synthetic analysis technology. Results show thermal forming mechanism and the rule of distribution is mainly related to the underground medium and the change of the city distribution. Different underground medium has different degree and intensity influence on the thermal space distribution. Furthermore, urban greenbelt and water areas can reduce the thermal effect and large-scale greenbelt creates green island effect. In addition, Road net, residential area, population density, heat resources and so on have some positive effect on the thermal distribution, which increase the local temperature and intensity on the other hand. It is important to study the thermal distribution and its related factors, which contributes to the plan, construction and development of the city.
This study was designed from the concept that there is a need to establish the uniform for new emerging jobs in modern society. The purpose of the study was to examine dental hygienists'wearing condition, satisfaction, and design evaluation as to provide information for the development of dental hygienists' uniform. Three hundred fifteen dental hygienists completed questionnaires, and data were analyzed by descriptive statistics, factor analysis, multiple regression, ANOVA, and Duncan's test. The findings from the study were following. First, majority of dental hygienists currently wear shirts and pants two-piece uniform in white with no print. Second, dental hygienists' overall satisfaction level for their uniform was medium, and symbolic satisfaction as well as functional satisfaction did not reach the medium level while aesthetic satisfaction was above medium. The satisfaction levels were significant different between groups according to the education, clinic size, and work experience. Third, aesthetic satisfaction levels influenced on the job image as professional. Finally, designs consisting of two-piece style with shirts and pants and having Peter pan collar were recorded high evaluation. The findings can be implemented into dental hygienists' uniform design.
최근 국내외에서 폭넓게 개발되어 활용되고 있는 지구관측용 위성 탑재체에 대한 개발과 연구는 영상 활용분야에서 활발하게 진행되고 있다. 또한 위성에 광학센서 및 영상 레이더 등을 장착하여 다양한 지역의 영상을 수집하고 분석함과 동시에 기반 기술들의 비약적인 발전이 이루어졌다. 국내에서 추진 중인 차세대 중형위성 개발 사업은 국내 독자기술로 탑재체를 개발할 목표에 있고 농촌진흥청, 기상청, 환경부, 국토교통부 등에서 공동으로 활용할 계획에 있다. 본 논문에서는 국내 농림업 환경에 적합한 위성 탑재체 기술사양을 제안하기 위해 위성 영상을 활용한 농림업 연구사례를 조사하여 농림업 세부 활용 분야에 따른 위성 탑재체 기술 사양을 분석하였다. 국내 위성영상 활용 전문가를 대상으로 실시한 설문 및 자문조사 결과를 바탕으로 국내외 지구관측 농림업 활용 위성의 탑재체 개발 현황, 계획 그리고 활용 등을 분석하여 독자적인 농림업 중형위성 탑재체 개발을 위한 기술사양을 제안하였다. 또한 한반도 농경지를 대상으로 위성 모의 운용실험 수행을 통해 위성 탑재체의 관측 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 결과는 향후 농림업 중형위성 탑재체 개발에 있어 적합한 사양을 제공하고 사용자들이 위성영상을 효율적으로 사용할 수 있는 방향으로서 기술적 기초 정보로 활용될 것으로 기대된다.
This research was designed to compare clothing fabric images between on- and off-line by fabric types and its characteristics. 125 subjects who have a fashion design major evaluated the fabric image of various 16 kinds of specimens on- and off-line. Frequency, x2-test, t-test, and Pearson correlation were used for statistical analysis by SPSS WIN 11.0. The results of this study are as follows: 1. The advantage of on-line shopping includes low price and purchasing convenience, etc. On-line shoppers mostly purchase clothing items, such as T-shirt and slacks. In most cases, texture of fabrics provides a main cause for the shoppers' discontentment with internet shopping. 2. The results of t-test for the difference of the evaluation score show that plain or pile weave and highly thick or thin fabrics-for example, Organdy, Corduroy, Nylon Taffeta, Plush, etc.-have a large difference between on-and off-line image. On the other hand, medium-thick twill weave-for example, Tweed, Flannel, etc.-or patterned weave-Chiffon, Dobby fabric, etc.-shows a small difference. 3. The results of correlation of the evaluation score indicate that wool twill fabrics like Tweed, Saxony, and Polafleece show a high correlation between two kinds of evaluation score. In texture preference, no correlation exists between on-line and off-line. 4. With an analysis on fabric image evaluation by fabric characteristics, smooth, shiny pink Satin was found the most positively-evaluated item in all evaluation fields except in pattern preference and individuality. On the other hand, thick olive green Corduroy was evaluated most negatively in the fields of elegance, luxury, and feminine. 5. When compared with real ones, thin fabrics provide a different on-line fabric image. For example, Nylon Taffeta and Organdy were evaluated positively on-line because of luster and pastel tone color. However, lusterless uneven cotton Seersucker was evaluated negatively. 6. Real fabrics preference is more negative than on-line ones. In addition, patterned or unique fabrics display a high agreement between the two kinds of images.
Joo Hee Kim;Hyun Jung Yoon;Eunju Lee;Injoong Kim;Yoon Ki Cha;So Hyeon Bak
Korean Journal of Radiology
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제22권1호
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pp.131-138
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2021
Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.
스테가노그래피는 송신자와 신뢰하는 수신자를 제외하고, 어떤 사람도 비밀 메시지의 존재 자체를 알지 못하도록 숨겨진 메시지를 이용하는 기법이다. 이 논문에서는 24 비트 컬러 이미지를 커버 매체로 적용한다. 그리고 24 비트컬러 이미지에는 빨강, 녹색 및 파랑에 해당하는 세 가지 구성 요소가 있다. 이 논문에서는 Triple-A 알고리즘을 사용하여 LSB 비트의 수와 사용할 컬러 채널을 임의로 선택하여 비밀 (한글) 메시지를 숨기는 이미지 스테가노그래피 방법을 제안한다. 이 논문은 비밀 문자를 초성, 중성, 종성으로 나누고, 교차, 암호화 및 임의 삽입 위치를 적용하여 견고성과 기밀성을 강화한다. 제안된 방법의 실험결과는 삽입용량과 상관성이 우수하고, 허용 이미지 품질수준임을 보였다. 또한 이미지 품질을 고려할 때 LSB의 크기를 2이하로 하는 것이 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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