In this research, we developed a system, which can find the location of vehicle when people park their cars in a big parking lot or large area. People can find their cars readily through this simple device and they can save their time and effort. This is the purpose of this research. Performing this, detection of electromagnetic wave's direction is needed and we used shielding effectiveness of electromagnetic waves for the method of it. An absolute coordinate indicates four directions (E, W, S, N) by using an electronic compass module, and it is needed for the localization. The device can check the received count of the electromagnetic waves coming from all other directions through the system, which is installed in the vehicle. The direction recorded the least received count would be the location of the parked vehicles. We can add on the function of this research by using the same frequency of cars alarm goods. Also, it is useful in the huge indoor parking lot.
Characteristics of solutions of softening plasticity are discussed in this article. The localized and non-localized solutions are obtained for a three-bar truss and their stability is evaluated with the aid of the second-order work. Beyond the bifurcation point, the single stable loading path splits into several post-bifurcation paths and the second-order work exhibits several competing minima. Among the multiple post-bifurcation equilibrium states, the localized solutions correspond to the minimum points of the second-order work, while the non-localized solutions correspond to the saddles and local maximum points. To determine the real post-bifurcation path, it is proposed that the structure should follow the path corresponding to the absolute minimum point of the second-order work. The proposal is further proved equivalent to Bazant's path criterion derived on a thermodynamics basis.
In this paper, the method to register multiple sets of skull CT images to absolute coordinate system is proposed. Contrary to correspondence paired mapping of previous techniques, four anatomical landmark points, three coplanar points and one non-coplanar point, compose three principal axes simple and unique for efficient registration by means of rigid body transformation. Throughout the numerical simulation with added random noises, the error performances in terms of different rotation and rounding-off of landmark points, and incorrect localization of anatomical landmark and target points are quantitatively analyzed to generalize the proposed technique. Experiments using real skull CT images demonstrate the feasibility for an efficient use in clinical practice.
실내에서 자동 감시 시스템의 상업적 활용을 위하여 이동 로봇의 자기 위치 추정 능력과 더불어 주변 환경 인지 능력 향상의 필요성이 대두되고 있으며, 기존 이동 로봇의 위치 추정 및 주변 물체 인식 방법은 일반적으로 로봇 자체의 다종 센서들을 적극 활용하고 있다. 그러나 로봇의 센서만으로 이동 로봇의 실내에서 자기 위치 추정 문제 해결에 어려움이 있기에 본 논문에서는 건물에 이미 설치되어 구동되고 있는 CCTV 영상과 마커를 활용한 이동 로봇의 효과적이고 향상된 자기 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 보다 구체적으로 설명하면 먼저 마커 인식을 수행하는데 이는 입력 영상에서 물체 혹은 이동 로봇을 사각형으로 인지하고 이들의 꼭지점을 확인한 후 마커의 특징점을 찾아내고 이후 찾아낸 특징점에 대하여 실제 마커와 영상 관계식을 이용하여 좌표변환을 수행하고 이를 기반으로 이동 로봇의 자기 위치 추정을 수행한다. 특히, 로봇 및 장애물 등의 정보를 CCTV를 기준으로 절대 좌표값으로 환산하기에 본 연구 결과는 실내에서 로봇의 자기 위치 추정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료되고 제안한 이동 로봇의 자기 위치 추정 기법을 검증하기 위해 실 로봇 시스템을 기반으로 동작 실험을 실시하였다.
정위적 방사선수술 (Stereotactic radiosurgery) 은 병소(region)의 위치를 정확히 결정하고 치료에 요구되는 방사선량이 정확히 전달되는 것이 중요하다. 본 연구는 이를 실험적으로 확인할 목적으로 특별히 고안된 물팬텀 (water phantom)을 개발하여 Leksell 정위기구 (Leksell Stereotactic Frame; LSF)에 부착하여 방사선수술을 시행하였다. 방사선 수술에는 Leksell 감마나이프 (Gamma Knife Unit; GKU) 와 LSF를 사용하였으며 실험을 위해 개발된 팬텀은 1mm 두께 플라스틱의 직경 160mm의 구형으로 물을 채울수 있는 구조로 되어있다. 측정장치로서는 목표점 설정(target localization)을 위한 필름과 전달 선량(dose delivery) 측정을 위해 이온 전리함(ionchamber) 을 사용하였으며 이를 팬텀의 목표점에 각각 위치시킬 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 목표점 확인은 허용 오차범위인 $\pm$0.5 mm 이내에서의 값을 보였으며 선량전달값은 $\pm$3% 정도의 오차로 허용값내에 있음을 보여주었다. 본 연구에서 개발된 팬텀으로 측정된 값이 모두 허용 오차범위 내에 있음을 보여주었고 이로인해 GKU 및 LSF의 주기적 QA(Quality Assurance)에 계속적으로 사용할수 있게 되었다.
본 논문에서는 실내에서 무선으로 위치를 추정하는데 사용되는 삼변측량과 최소제곱법의 정확도 향상을 위한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 삼변측량을 사용하여 위치를 추정할 때 상대적으로 큰 위치 추정 오차를 발생시킬 수 있는 경우, 즉 3개의 원이 교직선을 형성하지 못하는 경우를 사면체를 위한 헤론의 공식을 적용하여 분류하고, 분류과정에서 얻어진 부피의 절댓값을 이용하여 측정된 추정 거리를 신뢰성 있는 추정 거리로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 또한 Anchor node의 개수가 3개 이상인 경우에 사용하는 최소제곱법의 변형된 알고리즘인 RWGH의 연산량을 개선하면서 더 좋은 성능을 낼 수 있는 가중치를 이용한 무게 중심 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
New proteomic techniques have been pioneered extensively in recent years, enabling the high-throughput and systematic analyses of cellular proteins in combination with bioinformatic tools. Furthermore, the development of such novel proteomic techniques facilitates the elucidation of the functions of proteins under stress or disease conditions, resulting in the discovery of biomarkers for responses to environmental stimuli. The ultimate objective of proteomics is targeted toward the entire proteome of life, subcellular localization biochemical activities, and the regulation thereof. Comprehensive analysis strategies of proteomics can be classified into three categories: (i) protein separation via 2-dimensional gel electrophoresis (2-DE) or liquid chromatography (LC), (ii) protein identification via either Edman sequencing or mass spectrometry (MS), and (iii) proteome quantitation. Currently, MS-based proteomics techniques have shifted from qualitative proteome analysis via 2-DE or 2D-LC coupled with off-line matrix assisted laser desorption ionization (MALDI) and on-line electrospray ionization (ESI) MS, respectively, toward quantitative proteome analysis. In vitro quantitative proteomic techniques include differential gel electrophoresis with fluorescence dyes. protein-labeling tagging with isotope-coded affinity tags, and peptide-labeling tagging with isobaric tags for relative and absolute quantitation. In addition, stable isotope-labeled amino acids can be in vivo labeled into live culture cells via metabolic incorporation. MS-based proteomics techniques extend to the detection of the phosphopeptide mapping of biologically crucial proteins, which ale associated with post-translational modification. These complementary proteomic techniques contribute to our current understanding of the manner in which life responds to differing environment.
Electroencephalogram (EEG) is a representative diagnostic tool in epilepsy. However, there are several points of debate on the role of EEG in diagnosis and management of epilepsy. We suggest that EEG has some limitations for differential diagnosis from nonepileptic episodic diseases, classification of epilepsy, prediction of recurrence, and evaluation of treatment response. Interictal EEG cannot diagnose or exclude epilepsy because interictal epileptic discharge (IED) is frequently absent in epilepsy and can appear in nonepileptic conditions. Although EEG is helpful in classification of epilepsy, focal spikes in generalized epilepsy and secondary bilateral synchrony in localization related epilepsy cause interrater disagreement. It is controversial whether EEG predicts recurrence after the first seizure in adults. The predictive value of EEG in antiepileptic drug (AED) withdrawal is not absolute. The prognosis after AED withdrawal depends on epilepsy syndrome. Many studies could not confirm the value of EEG in assessing the treatment response. After all, epilepsy is clinically diagnosed and assessed. Interictal EEG alone does not provide decisive information and routine follow-up of EEG is not recommended.
The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.
In the past decade, deep learning has been applied to various medical image analysis tasks. Skeletal bone age estimation is clinically important as it can help prevent age-related illness and pave the way for new anti-aging therapies. Recent research has applied deep learning techniques to the task of bone age assessment and achieved positive results. In this paper, we propose a bone age prediction method using a deep convolutional neural network. Specifically, we first train a classification model that automatically localizes the most discriminative region of an image and crops it from the original image. The regions of interest are then used as input for a regression model to estimate the age of the patient. The experiments are conducted on a whole-body scintigraphy dataset that was collected by Chonnam National University Hwasun Hospital. The experimental results illustrate the potential of our proposed method, which has a mean absolute error of 3.35 years. Our proposed framework can be used as a robust supporting tool for clinicians to prevent age-related diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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