Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.6
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pp.1124-1131
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2006
The recent medical treatment guidelines and the development of information technology make hospitals reduce the expense in surrounding environment and it requires improving the quality of medical treatment of the hospital. Moreover, MIS, PACS(Picture Archiving and Communication System), OCS, EMR are also developing. Medical Information System is evolved toward integration of medical IT and situation is changing with increasing high speed in the ICT convergence. Mobile component refers to construct wireless system of hospital which has constructed in existing environment. Through RFID development in existing system, anyone can log on easily to internet whenever and wherever. It is the core technology to implement automatic medical processing system. This paper provides a basic review of RFID model, PACS application component services. In addition, designed and implemented database server's component program and client program of mobile application that recognized RFID tag and patient data in the ubiquitous environments. This system implemented mobile PACS that performed patient data based db environments, and so reduced delay time of requisition, medical treatment, lab.
Kim Young-Man;Park Hong-Jae;Han Wang-Won;Choi Wan;Heo Seong-Jin
The KIPS Transactions:PartC
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v.13C
no.4
s.107
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pp.501-510
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2006
Software streaming allows the execution of stream-enabled software on desktop or portable computing devices like PC, PDA, laptop, cellular phone, etc., even while the transmission/streaming from the server may still be in progress. In this paper, we present an efficient streaming system called Software On-Demand(SOD) streaming system to transmit stream-enabled applications in addition to automatic installation of program registry, environment variables, configuration files, and related components. In particular, we design and implement a SOD system in Linux to provide the user with the instant look-and-click software execution environment such that software download and installation are internally proceeded in a completely user-transparent way. Therefore, the SOD system relieves the user from the tricky, failure-prone installation business. In addition, the software developer now obtains a new, powerful means to advertise and propagate their software products since the user can use software packages via user-friendly UI window or web browser by look-and-click interactive operation. In the paper, we also make a couple of SOD streaming experiments using a spectrum of popular softwares. Based on the analysis of the experiment results, we also propose two performance improvement schemes.
XML has the characteristics of self-describing and uses DTD or XML schema in order to constraint its structure. Even though the XML schema is only at the stage of recommendation yet, it will be prevalently used because DTD is not itself XML and has the limitation on the expression power. The structure defined by the XML schema as well as the data of the XML documents can vary due to complex reasons. Those reasons are errors in the XML schema design, new requirements due to new applications, etc. Thus, we propose XML schema evolution operators that are extracted from the analysis of the XML schema updates. These schema evolution operators enable the XML schema updates that would have been impossible without supporting tools if there are a large number of XML documents complying the U schema. In addition, these operators includes the function of automatically finding the update place in the XML documents which are registered to the XSE system, and maintaining the XML documents valid to the XML schema rather than merely well-formed. This paper is the first attempt to update XML schemas of the XML documents and provides the comprehensive set of schema updating operations. Our work is necessary for the XML application development and maintenance in that it helps to update the structure of the XML documents as well as the data in the easy and precise manner.
Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a signal intersection and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, we intend to present a technology capable of overcoming problems in which advanced existing technologies exhibited limitations in handling real-time due to large data capacity such as object separation of vehicles and tracking, which pose difficulties due to environmental diversities and changes at a signal intersection with complex traffic situations, as pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian complex model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. To prove that the technology developed by this research has performance advantage over existing automatic traffic accident recording systems, a test was performed by entering image data from an actually operating crossroad online in real-time. The test results were compared with the performance of other existing technologies.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were 8.1cm, 24.7cm, 35.9cm, respectively.
The spectral information based image analysis, visual interpretation and automatic classification have been widely carried out so far for remote sensing data processing. Yet recently, many researchers have tried to extract the spatial information which cannot be expressed directly in the image itself. Using the texture and wavelet scheme, we made a wavelet-based texture fusion image which includes the advantages of each scheme. Moreover, using these schemes, we carried out image classification for the urban spatial analysis and the geological structure analysis around the caldera area. These two case studies showed that image classification accuracy of texture image and wavelet-based texture fusion image is better than that of using only raw image. In case of the urban area using high resolution image, as both texture and wavelet based texture fusion image are added to the original image, the classification accuracy is the highest. Because detailed spatial information is applied to the urban area where detail pixel variation is very significant. In case of the geological structure analysis using middle and low resolution image, the images added by only texture image showed the highest classification accuracy. It is interpreted to be necessary to simplify the information such as elevation variation, thermal distribution, on the occasion of analyzing the relatively larger geological structure like a caldera. Therefore, in the image analysis using spatial information, each spatial information analysis method should be carefully selected by considering the characteristics of the satellite images and the purpose of study.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.11
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pp.127-133
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2019
SQL is the most common language in data processing. Therefore, most of the colleges offer SQL in their curriculum. In this research, an auto scoring SQL test is proposed for the efficient results of SQL education. The system was treated with algorithms instead of using expensive DBMS(Data Base Management System) for automatic scoring, and satisfactory results were produced. For this system, the test question bank was established out of 'personnel management' and 'academic management'. It provides users with different sets of test each time. Scoring was done by dividing tables into two sections. The one that does not change the table(select) and the other that actually changes the table(update, insert, delete). In the case of a search, the answer and response were executed at first and then the results were compared and processed, the user's answers are evaluated by comparing the table with the correct answer. Modification, insertion, and deletion of table actually changes the data table, so data was restored by using ROLLBACK command. This system was implemented and tested 772 times on the 88 students in Computer Information Division of our college. The results of the implementation show that the average scoring time for a test consisting of 10 questions is 0.052 seconds, and the performance of this system is distinguished considering that multiple responses cannot be processed at the same time by a human grader, we want to develop a problem system that takes into account the difficulty of the problem into account near future.
The electrical resistivity method, one of old and widely used geophysical prospecting methods, has extended its scope to civil & environmental engineering areas. The electrical resistivity imaging technique was performed at the waste disposal site located in Junju to verify the applicability to the environmental engineering area. The dipole-dipole array, with the dipole spacing of 10 m, was applied along eight survey lines. The field data were obtained under the control of automatic acquisition softwares and topographic effects were corrected during processing stage. The processed resistivity images show that very low resistivity develops inside the disposal site and the distribution of low resistivity is exactly in accord with the boundary of the site except the river side. The depth of low resistivity zones is deeper toward the river side, which is interpreted that there is a high possibility for contaminants to be scattered to the river. From resistivity images, it was feasible to deduce the depth of waste disposal as well as the horizontal/vertical distribution of the contaminated zone, which proved the applicability of the electrical resistivity imaging technique to the environmental engineering area.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.6
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pp.583-598
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2022
As human-based tunnel inspections are affected by the subjective judgment of the inspector, making continuous history management difficult. There is a lot of deep learning-based automatic crack detection research recently. However, the large public crack datasets used in most studies differ significantly from those in tunnels. Also, additional work is required to build sophisticated crack labels in current tunnel evaluation. Therefore, we present a method to improve crack detection performance by inputting existing datasets into a deep learning model. We evaluate and compare the performance of deep learning models trained by combining existing tunnel datasets, high-quality tunnel datasets, and public crack datasets. As a result, DeepLabv3+ with Cross-Entropy loss function performed best when trained on both public datasets, patchwise classification, and oversampled tunnel datasets. In the future, we expect to contribute to establishing a plan to efficiently utilize the tunnel image acquisition system's data for deep learning model learning.
It is hard to predict when and where a fall accident will happen. Also, if rapid follow-up measures on it are not performed, a fall accident leads to a threat of life, so studies that can automatically detect a fall accident have become necessary. Among automatic fall-accident detection techniques, a fall detection scheme using an IMU (inertial measurement unit) sensor attached to a wrist is difficult to detect a fall accident due to its movement, but it is recognized as a technique that is easy to wear and has excellent accessibility. To overcome the difficulty in obtaining fall data, this study proposes an algorithm that efficiently learns less data through machine learning such as KNN (k-nearest neighbors) and SVM (support vector machine). In addition, to improve the performance of these mathematical classifiers, this study utilized feature data aquired in the frequency space. The proposed algorithm analyzed the effect by diversifying the parameters of the model and the parameters of the frequency feature extractor through experiments using standard datasets. The proposed algorithm could adequately cope with a realistic problem that fall data are difficult to obtain. Because it is lighter than other classifiers, this algorithm was also easy to implement in small embedded systems where SIMD (single instruction multiple data) processing devices were difficult to mount.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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