Palladium plays a pivotal role in the production of dental and medicinal devices, medicinal substances, jewellery, automobile and high-performance adhesives. Despite the frequent and fruitful use of such reactions, one major setback is the high level of palladium in the resultant compounds which can harm the human body. Among the palladium species, $PdCl_2$ is the most toxic. As a consequence it is desirable to detect the $Pd^{2+}$ cations by fluorescence spectra because it can provide an operationally simple and cost-effective detection method together with high sensitivity and selectivity. Herein, an ${\alpha}$-carbonyl substituted pyrene derivative, ${\gamma}$-oxo-1-pyrenebutyric acid (OPBA), was demonstrated to be a highly sensitive and selective fluorescent probe for $Pd^{2+}$ among the metal cations examined in aqueous solutions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.3
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pp.1-10
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2010
As various interfacing devices for computational machines are being developed, a new HCI method using hand motion input is introduced. This interface method is a vision-based approach using a single camera for detecting and tracking hand movements. In the previous researches, only a skin color is used for detecting and tracking hand location. However, in our design, skin color and shape information are collectively considered. Consequently, detection ability of a hand increased. we proposed primary orientation edge descriptor for getting an edge information. This method uses only one hand model. Therefore, we do not need training processing time. This system consists of a detecting part and a tracking part for efficient processing. In tracking part, the system is quite robust on the orientation of the hand. The system is applied to recognize a hand written number in script style using DNAC algorithm. Performance of the proposed algorithm reaches 82% recognition ratio in detecting hand region and 90% in recognizing a written number in script style.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.2
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pp.49-64
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2008
Recently, many researches about making more comfortable input device based on gaze detection technology have been done in human computer interface. However, the system cost becomes high due to the complicated hardware and there is difficulty to use the gaze detection system due to the complicated user calibration procedure. In this paper, we propose a new gaze detection method based on the 2D analysis and a simple user calibration. Our method used a small USB (Universal Serial Bus) camera attached on a HMD (Head-Mounted Display), hot-mirror and IR (Infra-Red) light illuminator. Because the HMD is moved according to user's facial movement, we can implement the gaze detection system of which performance is not affected by facial movement. In addition, we apply our gaze detection system to 3D first person shooting game. From that, the gaze direction of game character is controlled by our gaze detection method and it can target the enemy character and shoot, which can increase the immersion and interest of game. Experimental results showed that the game and gaze detection system could be operated at real-time speed in one desktop computer and we could obtain the gaze detection accuracy of 0.88 degrees. In addition, we could know our gaze detection technology could replace the conventional mouse in the 3D first person shooting game.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.08a
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pp.162-162
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2010
InSb has received great attentions as a promising candidate for the active layer of infrared photodetectors due to the well matched band gap for the detection of $3{\sim}5\;{\mu}m$ infrared (IR) wavelength and high electron mobility (106 cm2/Vs at 77 K). In the fabrication of InSb photodetectors, passivation step to suppress dark currents is the key process and intensive studies were conducted to deposit the high quality passivation layers on InSb. Silicon dioxide (SiO2), silicon nitride (Si3N4) and anodic oxide have been investigated as passivation layers and SiO2 is generally used in recent InSb detector fabrication technology due to its better interface properties than other candidates. However, even in SiO2, indium oxide and antimony oxide formation at SiO2/InSb interface has been a critical problem and these oxides prevent the further improvement of interface properties. Also, the mechanisms for the formation of interface phases are still not fully understood. In this study, we report the quantitative analysis of indium and antimony oxide formation at SiO2/InSb interface during plasma enhanced chemical vapor deposition at various growth temperatures and subsequent heat treatments. 30 nm-thick SiO2 layers were deposited on InSb at 120, 160, 200, 240 and $300^{\circ}C$, and analyzed by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). With increasing deposition temperature, contents of indium and antimony oxides were also increased due to the enhanced diffusion. In addition, the sample deposited at $120^{\circ}C$ was annealed at $300^{\circ}C$ for 10 and 30 min and the contents of interfacial oxides were analyzed. Compared to as-grown samples, annealed sample showed lower contents of antimony oxide. This result implies that reduction process of antimony oxide to elemental antimony occurred at the interface more actively than as-grown samples.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.1-8
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2005
Facial analysis is used in many applications like face recognition systems, human-computer interface through head movements or facial expressions, model based coding, or virtual reality. In all these applications a very precise extraction of facial feature points are necessary. In this paper we presents a method for automatic extraction of the facial features Points such as mouth corners, eye corners, eyebrow corners. First, face region is detected by AdaBoost-based object detection algorithm. Then a combination of three kinds of feature energy for facial features are computed; valley energy, intensity energy and edge energy. After feature area are detected by searching horizontal rectangles which has high feature energy. Finally, a corner detection algorithm is applied on the end region of each feature area. Because we integrate three feature energy and the suggested estimation method for valley energy and intensity energy are adaptive to the illumination change, the proposed feature extraction method is robust under various conditions.
With the development of information technology, Small office Home office(SOHO) is picking up. SOHO generally uses Wi-Fi. The wireless LAN environment using 802.11 protocol is easily affected by DoS attacks. To deal with these threats, there is Wireless Intrusion Detection System(WIDS). However, legacy products of WIDS cannot be easily used by SOHO because they are expensive and require management burden. In this paper, Smart WIDS for SOHO is proposed and implemented on Raspberry Pi2. And, it provides the interface for attack detection notice to android smart phone. Smart WIDS detects Masquerading DoS and Resource Depletion DoS based on IEEE 802.11 so that we notice the attempt of cracking Pre-shared Key(PSK), Man-In-The-Middle(MITM), and service failure.
With the development of deep learning technology, research is being actively carried out on user-friendly interfaces that are suitable for use in virtual reality or augmented reality applications. To support the interface using the user's hands, this paper proposes a deep learning-based fingertip detection method to enable the tracking of fingertip coordinates to select virtual objects, or to write or draw in the air. After cutting the approximate part of the corresponding fingertip object from the input image with the Grad-CAM, and perform the convolution neural network with Atrous Convolution for the cut image to detect fingertip location. This method is simpler and easier to implement than existing object detection algorithms without requiring a pre-processing for annotating objects. To verify this method we implemented an air writing application and showed that the recognition rate of 81% and the speed of 76 ms were able to write smoothly without delay in the air, making it possible to utilize the application in real time.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.2
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pp.33-44
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2010
This paper propose the structure of real-time face detection hardware architecture for robot vision processing applications. The proposed architecture is robust against illumination changes and operates at no less than 60 frames per second. It uses Modified Census Transform to obtain face characteristics robust against illumination changes. And the AdaBoost algorithm is adopted to learn and generate the characteristics of the face data, and finally detected the face using this data. This paper describes the face detection hardware structure composed of Memory Interface, Image Scaler, MCT Generator, Candidate Detector, Confidence Comparator, Position Resizer, Data Grouper, and Detected Result Display, and verification Result of Hardware Implementation with using Virtex5 LX330 FPGA of Xilinx. Verification result with using the images from a camera showed that maximum 32 faces per one frame can be detected at the speed of maximum 149 frame per second.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.212-217
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2019
In this paper, a sleep management pillow system for snoring detection and respiration measurement is investigated. The sleep management pillow system consists of four force sensing resistor(FSR) sensors, two microphones(MIC), a pillow, a measurement system. Four FSR sensors attached at the bottom part of the pillow are used for respiration measurement and snoring detection. Two microphones located at the middle left and right of the pillow are utilized for only snoring detection. The respiration and the snoring of ten young people were measured using the sleep management pillow system composed of a data acquisition board, interface circuit, and personal computer. The measurement accuracy of the respiration was about 98% and the measurement accuracy of the snoring was about 97%. The experiment results show that the sleep management pillow system can be used for snoring detection and respiration rate measurement during sleeping.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.2
no.4
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pp.31-48
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2014
The proliferation of many interactive Topic Detection and Tracking (iTDT) systems has motivated researchers to design systems that can track and detect news better. iTDT focuses on user interaction, user evaluation, and user interfaces. Recently, increasing effort has been devoted to user interfaces to improve TDT systems by investigating not just the user interaction aspect but also user and task oriented evaluation. This study investigates the combination of the bag of words and named entities approaches implemented in the iTDT interface, called Interactive Event Tracking (iEvent), including what TDT tasks these approaches facilitate. iEvent is composed of three components, which are Cluster View (CV), Document View (DV), and Term View (TV). User experiments have been carried out amongst journalists to compare three settings of iEvent: Setup 1 and Setup 2 (baseline setups), and Setup 3 (experimental setup). Setup 1 used bag of words and Setup 2 used named entities, while Setup 3 used a combination of bag of words and named entities. Journalists were asked to perform TDT tasks: Tracking and Detection. Findings revealed that the combination of bag of words and named entities approaches generally facilitated the journalists to perform well in the TDT tasks. This study has confirmed that the combination approach in iTDT is useful and enhanced the effectiveness of users' performance in performing the TDT tasks. It gives suggestions on the features with their approaches which facilitated the journalists in performing the TDT tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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