Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.2
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pp.60-67
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2007
This paper describes the development of on-line computer vision laboratories to teach the detailed image processing and pattern recognition techniques. The computer vision laboratories include distant image acquisition method, basic image processing and pattern recognition methods lens and light, and communication. This study introduces a case study that teaches computer vision in distance learning. environment. It shows a schematic of a distant teaming workstation and contents of laboratories with image processing examples. The study focus more on the contents of the vision Labs rather than internet application method. The study proposes the ways to improve the on-line computer vision laboratories and includes the further research perspectives.
As the major source of information, digital images play an indispensable role in our lives. However, with the development of image processing techniques, people can optionally retouch or even forge an image by using image processing software. Therefore, the authenticity and integrity of digital images are facing severe challenge. To resolve this issue, the fragile watermarking schemes for image authentication have been proposed. According to different purposes, the fragile watermarking can be divided into two categories: fragile watermarking for tamper localization and fragile watermarking with recovery ability. The fragile watermarking for image tamper localization can only identify and locate the tampered regions, but it cannot further restore the modified regions. In some cases, image recovery for tampered regions is very essential. Generally, the fragile watermarking for image authentication and recovery includes three procedures: watermark generation and embedding, tamper localization, and image self-recovery. In this article, we make a review on self-embedding fragile watermarking methods. The basic model and the evaluation indexes of this watermarking scheme are presented in this paper. Some related works proposed in recent years and their advantages and disadvantages are described in detail to help the future research in this field. Based on the analysis, we give the future research prospects and suggestions in the end.
The analog-to-digital converter (ADC) is an important component in various fields of sensor signal processing. This paper presents an expandable flash analog-to-digital converter (E-flash ADC) for sensor signal processing using a comparator, a subtractor, and a multiplexer (MUX). The E-flash ADC was simulated and designed in $0.35-{\mu}m$ standard complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) technology. For operating the E-flash ADC, input voltage is supplied to the inputs of the comparator and subtractor. When the input voltage is lower than the reference voltage, it is outputted through the MUX in its original form. When it is higher than the reference voltage, the reference voltage is subtracted from the input value and the resulting voltage is outputted through the MUX. Operation of the MUX is determined by the output of the comparator. Further, the output of the comparator is a digital code. The E-flash ADC can be expanded easily.
We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.
Mamat, Mohd Rizuwan;Hamzah, Khali Aziz;Rashid, Muhammad Farid;Faidi, Mohd Azahari;Norizan, Azharizan Mohd
Journal of Forest and Environmental Science
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v.29
no.4
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pp.307-313
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2013
Forest Survey consists of road survey, topographic survey, tree mapping survey, stream survey and also ridge survey. Information from forest survey is important and become essential in preparing base map to be used for forest harvesting planning and control. With the current technologies technique of data processing and mapping from traditionally hand drawn method had shifted to a computer system particularly the use of Computer Aided Design (CAD). This gives great advantages to the forest managers and logging operators. However data processing and mapping duration could be further reduced by integrating CAD with other established software such as Microsoft Excel. This time study to show that there is significance difference in term of duration for data processing and efficiency using AutoCAD in combination with Microsoft Excel program as compare to the use of AutoCAD program alone. From the study, it shows that the integration of AutoCAD and Microsoft Excel is able to reduce 70% of duration for data processing and mapping as compared to the use of AutoCAD program alone.
Hadoop is a framework to process large data sets in a distributed way across clusters of nodes. It has been a popular platform to process big data, but in recent years, other platforms became competitive ones depending on the characteristics of the application. Spark is one of distributed platforms to enable real-time data processing and improve overall processing performance over Hadoop by introducing in-memory processing instead of disk I/O. Whereas Hadoop is designed to work on Java and data analysis is processed using Java API, Spark provides a variety of APIs with Scala, Python, Java and R. In this paper, the goal is to find out whether the APIs of different programming languages af ect the performances in Spark. We chose two popular APIs: Python and Scala. Python is easy to learn and is used in AI domain in a wide range. Scala is a programming language with advantages of parallelism. Our experiment shows much faster processing with Scala API than Python API. For the performance issues on AI-based analysis, further study is needed.
A new low melting inorganic binder, monoclinic $HBO_2$, has been developed for Selective Laser Sintering (SLS) of alumina powder by dehydration process of boron oxide powder in a vacuum oven at $120^{\circ}C$. It led to better green SLS parts and higher bend strength far green and fired parts compared to other inorganic binders such as aluminum and ammmonium phosphate. This appeared to be due to its low viscosity and better wettability of the alumina particle surface. A low density single phase ceramic, aluminum borate ($Al_{18}B_4O_{33}$), and multiphase ceramic composites, $A_{12}O_3-A_{14}B_2O_9$, were successfully developed by laser processing of alumina-monoclinic $HBO_2$ powder blends followed by post-thermal processing; both $Al_{18}B_4O_{33}$ and $A_{14}B_2O_9$ have whisker-like grains. The physical and mechanical properties of these SLS-processed ceramic parts were correlated to the materials and processing parameters. Further densification of the $A_{12}O_3-A_{14}B_2O_9$ ceramic composites was carried out by infiltration of colloidal silica, and chromic acid into these porous SLS parts followed by heat-treatment at high temperature ($1600^{\circ}C$). The densities obtained after infiltration and subsequent firing were between 75 and 80% of the theoretical densities. The bend strengths are between 15 and 33 MPa.
Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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2005.10a
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pp.131-135
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2005
In general, the application of HP contributes to improvement of functionalities of meat protein. In the current study, HP allowed the lower thermal processing of restructured meat product. Low thermal processing allowed fresh-like meat color which is one of problems in hot-set restructuring, while they showed slight discolorization induced by HP. In addition, HP processing combined with thermal processing could be achieved the palatable binding strength in restructured meat product. The addition of non-meat protein had an effect in binding strength. However, they showed no effect on water binding properties at 200 MPa, especially in milk proteins such as casein and whey protein. This is probably due to protein aggregation or to increase in surface hydrophobicity under HP. This result indicates that the application of HP on meat restructuring is more significant than the addition of binders. Therefore, the application of HP has apotential benefit in restructured meat product, and further investigations are needed.
Existing methods for the registration of blurred images are efficient for the artificially blurred images or a planar registration, but not suitable for the naturally blurred images existing in the real image mosaic process. In this paper, we attempt to resolve this problem and propose a method for a distortion-free stitching of naturally blurred images for image mosaic. It adopts a multi-resolution and robust feature based inter-layer mosaic together. In each layer, Harris corner detector is chosen to effectively detect features and RANSAC is used to find reliable matches for further calibration as well as an initial homography as the initial motion of next layer. Simplex and subspace trust region methods are used consequently to estimate the stable focal length and rotation matrix through the transformation property of feature matches. In order to stitch multiple images together, an iterative registration strategy is also adopted to estimate the focal length of each image. Experimental results demonstrate the performance of the proposed method.
Recent interest in the use of wireless sensor networks for structural health monitoring (SHM) is mainly due to their low implementation costs and potential to measure the responses of a structure at unprecedented spatial resolution. Approaches capable of detecting damage using distributed processing must be developed in parallel with this technology to significantly reduce the power consumption and communication bandwidth requirements of the sensor platforms. In this investigation, a damage detection system based on a distributed processing approach is proposed and experimentally validated using a wireless sensor network deployed on two laboratory structures. In this distributed approach, on-board processing capabilities of the wireless sensor are exploited to significantly reduce the communication load and power consumption. The Damage Location Assurance Criterion (DLAC) is used for localizing damage. Processing of the raw data is conducted at the sensor level, and a reduced data set is transmitted to the base station for decision-making. The results indicate that this distributed implementation can be used to successfully detect and localize regions of damage in a structure. To further support the experimental results obtained, the capabilities of the proposed system were tested through a series of numerical simulations with an expanded set of damage scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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