As the use of digital radiographic system has been expanded, there are some concerns an increase about in patient of radiation dose. Therefore, International Electro-technical Commission (IEC) has been proposed a standard foe exposure index (EI). In this study, the EI was measured on human chest model using computed radiography (CR). Radiation quality used RQA5 of IEC62494-1. After acquiring the chest anterior posterior image (Chest AP) by using the phantom, the EI was obtained by applying the system response. In this study, we have analyzed the images with the detector size (Full filed ROI) and the optimized image (Fit filed ROI). The EI increased proportionally with radiation dose increase. Due to the discrete increase in pixel value, the EI showed an exponential increase. The discrete increase in noise equivalent quanta (NEQ) resulted in a discrete increase in the EI. The EI of the two images used in this study increased with increasing NEQ but showed different increments. For the measurement of the EI, IEC standards must be followed. The EI should be used as an index to evaluate the image quality for quality control of X-ray image rather than as an indicator of exposure dose. When calculating the EI, the system response should be applied depending on whether or not the grid is used. The size of the field should be obtained by including only the necessary parts.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.11
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pp.984-990
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2013
Pick and placement systems need high speeds and reliability for the position alignment process of semiconductor packages in picking up and placing them on placement trays. Image processing is usually adopted for position aligning where finding out the most suitable method is considered most important aspect of the process. This paper proposes a method for judging the performance of different image processing algorithms based on the PCI (Process Capability Index). The PCI is an index which represents the error distribution acquired from many experimental data. The bigger the index, the more reliable the results or the lower the deviation. Two compared and candidate methods are Hough Transform and PCA (Principal Component Analysis), both of which are very suitable for oblong or rectangular type packages such as BGA's. Comparing the two approaches through a CPI with enough experimental results leads to the conclusion that the PCA is much better than the Hough Transform in not only reliability, but also processing speed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.658-660
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2021
The work within this study develops an algorithm based on the structural similarity index to assess numerically between reconstructed images with a reference image to separate the homogeneity and heterogeneity for diffuse optical tomography. Global geometry and region of interest assessment have been measured to yield the similarity. The results indicate that the mean of structural similarity index shows potential performance to distinguish between visible and invisible inclusion inside the model. Therefore, the structural similarity index may promise to assist the image assessment for evaluating breast structural information.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.18
no.4
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pp.444-451
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2011
Background: The purpose of this study was to identify weight control behavior according to body mass index and perception of body-image, and factors that affect weight control behavior in female college students. Methods: A convenience sample of 276 female college students agreed to complete a questionnaire. Data were collected from October 5 to October 15, 2009. The data were analyzed using SPSS win 18.0 program with descriptive statistics, Chi-square test and Logistic regression. Results: According to preferred body type, 86.9% of the students who preferred slim, 13.3% who preferred their own body type, and 4.2% who preferred chubby reported using weight control behavior. For weight control behavior according to satisfaction with body type, 82.9% of the students who were dissatisfied with their body type and 52.8% who were satisfied practiced weight control behavior. Variables influencing weight control behavior were body mass index (underweight OR 1.37, p=.050), cognition of the body (chubby/fat OR 2.68, p=.047), and preferred body type (slim OR 1.29, p=.006). Conclusion: The results of this study indicate that, health providers need to educate female college students about appropriate body image and weight control behavior. Also, more studies are needed to identify other factor influencing weight control behaviors.
The aims of this study were to investigate the feasivility of analyzing a few sorting factors such as size, coloration and defect of apples with a monochrome image processing system and to find apparent properties which could be effectively used for apple sorting. The results are summarized as follows. 1. A computer program was made to analyze the projection area, coloration and defect of an apple with a monochrome image processing system. 2. The algorithm developed to compute the projedtion area of an apple was between on the proportional relation between a given reference area and the corresponding number of pixels, and the computing time was 0.74 to 0.82 second depending on the size of apple. 3. The coloration of an apple was expressed as the ratio of the gray value of a reference color to that of a given bounded area of the stem end surface (defined as coloration index), and the computing time was about 3.0 seconds with this algorithm. 4. Defect of an apple could be isolated by lowpass filtering and image subtraction but it took about 20 seconds in computing time. 5. The coloration of the Fuji apple could be classified into 3 to 4 groups by the coloration index and also, it was found that the correlation coefficient between the indices and sugar contents was 0.74. 6. The coloration index obtained from a given bounded area of the stem end side of the Fuji apple could represent the coloration of total surface with a correlation coefficient of 0.922.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.30
no.2
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pp.168-174
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2008
Diagnosis on setteability based on human operator's experimental knowledge, which could be established by long term operation, is a limit factor to construction of automation control system in wastewater treatment plant. On-line SVI(Sludge Volume Index) analyzer was developed which can measure SV30 automatically by image capture and image analysis method. In this paper, information got by settling process was studied using On-line SVI analyzer for better operation & management of WWTPs. First, SV30 detection algorithm was developed using image capture and image analysis for settling test and it showed that automatic detection is feasible even if deflocculation and bulking was occurred. Second, turbidity assessment model was developed using image analysis.
This study aims at examining relationships between body mass index and perceived body shape and image. Using a purposive sampling method, 404 female college students were recruited from three universities located in Busan from April 2000 to June 2000. To classify the levels of obesity, Broca's method was used. Secord & Jourard's Body Cathexis Scale(1953) modified by Kim mi ok(1997) was also used to measure body image. The collected data were analyzed with the percentages, Mean, Standard deviation, T-test, and Pearson correlation Coefficient. The results of this study were as follows. 1. 56.4 % of subjects were under weight, and 42.1% were normal for BMI. 2. 55.9% of subjects were very satisfied with their body shape and 15.1% were satisfied. 3. The mean values of perceived body shape according to the BMI were 3.0 for the overweight group, 2.65 for the normal weight group, and 2.21 for the low weight group, the mean differences among three groups were significantly satisfied (F= 21.42, P= .000). 4. The mean scores of body image according to the BMI was 160.21 for low weight group, 155.57 for the normal weight group, and 140.0 for overweight group. The mean differences among the three groups were not significantly satisfied. 5. The mean scores of body image according to perceived body shape were 17819 for the satisfaction group, 161.08 for the moderate group and 150.82 for dissatisfied group. The mean differences among the three groups were significantly satisfied (F= 35.72, P=. 000). 6. There were high positive correlations between BMI and perceived body shape(r= .317) and between perceived body shape and body image (r=- .415).
Atmospheric visibility is one of the indicators used to evaluate the status of air quality. Based on a conceptual definition of visibility as the maximum distance at which the outline of the selected target can be recognized, an image analysis technique is introduced here and an algorithm is developed for visibility monitoring. Although there are various measurement techniques, ranging from bulk and precise instruments to naked eye observation techniques, each has their own limitations. In this study, a series of image analysis techniques were introduced and examined for in-situ application. An imaging system was built up using a digital camera and was installed on the study sites in Incheon and Seoul separately. Visual range was also monitored by using a dual technology visibility sensor in Incheon and transmissometer in Seoul simultaneously. The Sobel mask filter was applied to detect the edge lines of objects by extracting the high frequency from the digital image. The root mean square (RMS) index of variation among the pixels in the image was substantially correlated with the visual ranges in Incheon and Seoul with correlations of $R^2$=0.88 and $R^2$=0.71, respectively. The regression line equations between the visual range and the RMS index in Incheon and Seoul were VR=$2.36e^{0.46{\times}(RMS)}$ and VR=$3.18e^{0.15{\times}(RMS)}$, respectively. It was also confirmed that the fine particles ($PM_{2.5}$) have more impacts to the impairment of visibility than coarse particles.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.129-139
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2019
Mapping urban areas using the earth observation satellites is useful for monitoring urban expansions and measuring urban developments. In this research, the different thresholds for detecting the urban areas separately from the remote-sensing index images (normalized-difference built-up index(NDBI) and urban index(UI) images) generated from the Landsat-8 image acquired in Daegu, South Korea were evaluated through the following steps: (1) the NDBI and UI images were separately generated from the given Landsat-8 image; (2) the different thresholds (-0.4, -0.2, and 0) for detecting the urban areas separately from the NDBI and UI images were evaluated; and (3) the accuracy of each detected urban area was assessed. The experiment results showed that the threshold -0.2 had the best performance for detecting the urban areas from the NDBI image, while the threshold -0.4 had the best performance for detecting the urban areas from the UI image. Some misclassification errors, however, occurred in the areas where the bare soil areas were classified into urban areas or where the high-rise apartments were classified into other areas. In the future research, a robust methodology for detecting urban areas, including the various types of urban features, with less misclassification errors will be proposed using the satellite images. In addition, research on analyzing the pattern of urban expansion will be carried out using the urban areas detected from the multi-temporal satellite images.
In this paper we propose a method to detect human faces in color images. Many existing systems use a window-based classifier that scans the entire image for the presence of the human face and such systems suffers from scale variation, pose variation, illumination changes, etc. Here, we propose a lighting insensitive face detection method based upon the edge and skin tone information of the input color image. First, image enhancement is performed, especially if the image is acquired from an unconstrained illumination condition. Next, skin segmentation in YCbCr and RGB space is conducted. The result of skin segmentation is refined using the skin tone percentage index method. The edges of the input image are combined with the skin tone image to separate all non-face regions from candidate faces. Candidate verification using primitive shape features of the face is applied to decide which of the candidate regions corresponds to a face. The advantage of the proposed method is that it can detect faces that are of different sizes, in different poses, and that are making different expressions under unconstrained illumination conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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