Using the still image through the camera reports which the moving object tracking system. Moving object direction detected to compare the two difference images. And base block set at moving object. Matching area set current difference image. The edge image of prior frame and current frame implement the moving object tracking system to block matching.
Colour consistency is an important consideration when selecting pigments used on works of art. In this study, we analyse the colour difference between two sets of synthetic blue glass pigments acquired at least 8 years apart from the same manufacturer in Japan. The old pigment set (unused, dry powder with four different grain sizes) appears faded compared to the new set. These pigments are made available for artistic use, commonly in Nihonga or Japanese paintings. Raman spectroscopy and SEM-EDS results characterize these pigments as cobalt aluminate spinels dissolved in leaded glaze, a special class of complex coloured inorganic pigments that is not well-understood in the field of conservation. Colour difference between the old and new pigments with four different grain sizes were quantified by analysing photomicrographs with image analysis software. Blue pigments with coarse and extremely fine grains showed significant colour change compared to pigments with medium and fine grain sizes. The high occurrence of crystallites in the finer grains give a final colour that is bluer and lighter. Possible causes for the colour difference including manufacturing methods and storage environment are discussed.
본 논문에서는 템플릿 변형과 Level-Set 이론을 사용하여 모델과 에지 기반의 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 배경의 변화, 객체 자체의 모양변화, 객체간의 겹침 등이 있는 경우에도 객체를 추적할 수 있다. 먼저, 객체 추적을 위해 템플릿과 목적 프레임간의 상호 영역 차이(Inter-region distance)와 에지 값으로 구성된 에너지 함수 PDEF(Potential Difference Energy Function)를 새롭게 정의한다. 이 함수는 객체 위치 및 경계 예측과 객체 모양 재결정 단계에서 사용된다. 객체 위치 및 경계 예측 단계에서는 객체의 변화가 어파인(affine) 변형을 따른다는 가정 하에 객체의 대략적인 모양 및 위치를 예측한다. 객체 모양 재결정 단계에서는 퍼텐셜 에너지 지도(Potential energy map)와 수정된 Level-Set 운동 함수를 사용하여 객체의 정확한 형태를 재결정한다. 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 방법보다 배경의 변화가 큰경우, 객체 자체의 모양변화가 심한 경우, 객체간의 겹침이 있는 경우 등 다양한 상황이 포함된 동영상에서 정확하게 객체를 추적할 수 있음을 확인할 수 있다.
This paper proposes a new simplification algorithm that simplifies reconstructed polygonal mesh from 3D point set considering an original point set. Previous method computes error using mesh information, but it makes to increase error of difference between an original and a simplified model by reason of implementation of simplification. Proposed method simplifies a reconstructed model using an original point data, we acquire a simplified model similar an original. We show several simplified results to demonstrate the usability of our methods.
In conventional function analysis, the function values are evaluated by experts, which are treated as exact values. For many cases, it is often difficult to evaluate the function values of a certain subject because the criteria of evaluation are very vague. This paper presents a new function evaluation method using fuzzy set. The purpose of the method is to minimize the difference among experts by recognizing an intersection point of membership function as a representative value.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권2호
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pp.47-56
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2016
In transformer cooling systems, oil temperature is controlled through the use of a blower and oil pump. For this paper, set-point algorithms, a reset algorithm and control algorithms of the cooling system were developed by neural networks and fuzzy logics. The oil inlet temperature was set by a $2{\times}2{\times}1$ neural network, and the oil temperature difference was set by a $2{\times}3{\times}1$ neural network. Inputs used for these neural networks were the transformer operating ratio and the air inlet temperature. The inlet set temperature was reset by a fuzzy logic based on the transformer operating ratio and the oil outlet temperature. A blower was used to control the inlet oil temperature while the oil pump was used to control the oil temperature difference by fuzzy logics. In order to analysis the performance of these algorithms, the initial start-up test and the step change test were performed by using the dynamic model of a transformer cooling system. Test results showed that algorithms developed for this study were effective in controlling the oil temperature of a transformer cooling system.
Level set methods are the numerical techniques for tracking interfaces and shapes. They have been successfully used in image segmentation. A new variational level set evolving algorithm without re-initialization is presented in this paper. It consists of an internal energy term that penalizes deviations of the level set function from a signed distance function, and an external energy term that drives the motion of the zero level set toward the desired image feature. This algorithm can be easily implemented using a simple finite difference scheme. Meanwhile, not only can the initial contour can be shown anywhere in the image, but the interior contours can also be automatically detected.
목 적: 현대 방사선치료기술에서 종양표적위치 및 정상장기에 정확한 선량을 전달하기 위해 여러 방법의 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)가 사용되고 있으며 그 중 선형가속기에 장착된 CBCT(Cone Beam Computed Tomography, CBCT)와 이외 장치인 ExacTrac(ExacTrac X-ray System)이 있다. 두 시스템을 비교한 이전 연구들에서는 Offline-review 이용하여 후향적으로 팬텀 및 환자의 Set-up 오차를 분석하거나 X, Y, Z 축과 하나의 회전방향(Couch Rotation)으로만 연구되어졌다. 본 연구에서는 Head and Neck Cancer 환자를 대상으로 CBCT와 ExacTrac을 이용하여 한 치료중심센터에서 각각 6 DoF(Degree Of Freedom) IGRT를 시행한 후, 두 IGRT 장비에서 나타난 팬텀 및 환자의 Set-up 오차, 환자 Set-up에 걸리는 시간, 노출 방사선량의 비교를 통해 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: Rando Phantom을 이용하여 환자 움직임을 배제한 상태의 Set-up 오차 평가와 Head and Neck Cancer 환자의 Set-up 오차 값 두 가지 경우로 나누어 획득하였다. 노출 방사선량 평가는 유리선량계로 하였다. 환자 Set-up 후 IGRT 시행하는데 소요되는 시간을 평가하기 위해 Head and Neck Cancer 환자 11명을 대상으로 하였다. 총 치료기간동안 환자 당 평균 10회의 CBCT와 ExacTrac 영상을 동시에 얻었고, 관심영역지정(Region Of Interest, ROI) 설정 후 6D 온라인 자동위치교정(Online Automatching) 값의 차를 6개의 축(Translation group: SI, AP, LR; Rotation group: Pitch, Roll, Rtn)으로 각각 계산하였다. 결 과: Phantom과 환자에서 Set-up 오차는 Translation group에서 1mm 미만, Rotation group에서 1.5° 미만의 차이가 보였으며, Rtn 값을 제외한 다른 모든 축의 RMS 값이 1mm, 1° 미만으로 나타났다. 각 시스템에서 최종적으로 Set-up 오차 교정까지 걸리는 시간은 CBCT를 이용한 IGRT에서는 평균 256±47.6sec, ExacTrac을 이용 시 평균 84±3.5sec로 각각 나타났다. 1회 치료 당 IGRT에 의한 방사선 노출선량은 Head and Neck 부위 7곳의 측정위치 중 Oral Mucosa에서 CBCT와 ExacTrac이 각각 2.468mGy, 0.066mGy로 상대적으로 ExacTrac에 비해 피폭선량이 37배 높게 측정되었다. 결 론: CBCT와 ExacTrac 두 시스템 간의 6D 온라인 자동위치교정을 통해 Set-up 오차는 두 시스템의 자체적인 Systematic error 뿐 아니라, 환자 움직임(Random error)를 포함한 Set-up 오차가 1mm, 1.02° 미만으로 나타났다. 이는 본원에서 Head and Neck IMRT 치료 시 PTV Margin이 3mm이라는 것을 고려했을 때, 이 오차범위는 합리적으로 사료된다. 하지만 치료기간 동안 환자체중변화로 인한 따른 표적, 손상위험장기의 변화를 고려했을 때 CBCT와 적절히 병용하여 사용하는 것이 좋을 것으로 사료된다.
The purpose of this study is to predict Trophic Diatom Index (TDI) in tributaries of the Han River watershed using the random forest algorithm. The one year (2017) and supplied aquatic ecology health data were used. The data includes water quality(BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, water temperature, DO, pH, conductivity, turbidity), hydraulic factors(water width, average water depth, average velocity of water), and TDI score. Seven factors including water temperature, BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, and average water depth are selected by the Correlation Feature Selection. A TDI prediction model was generated by random forest using the seven factors. To evaluate this model, 2017 data set was used first. As a result of the evaluation, $R^2$, % Difference, NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency), RMSE(Root Mean Square Error) and accuracy rate show that this model is compatible with predicting TDI. To be more concrete, $R^2$ is 0.93, % Difference is -0.37, NSE is 0.89, RMSE is 8.22 and accuracy rate is 70.4%. Also, additional evaluation using data set more than 17 times the measured point was performed. The results were similar when the 2017 data set were used. The Wilcoxon Signed Ranks Test shows there was no statistically significant difference between actual and predicted data for the 2017 data set. These results can specify the elements which probably affect aquatic ecology health. Also, these will provide direction relative to water quality management for a watershed that must be continuously preserved.
본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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