Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.1
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pp.72-78
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2007
Determination of the local vertical is not trivial for a moving vehicle and in general will require corrections for the Earth geophysical deflection. The vehicle's local vertical can be estimated by INS integration with initial alignment in SDINS(Strap Down INS) system. In general, the INS has drift error and it cause the performance degradation. In order to compensate the drift error, GPS/INS augmented system is widely used. And in the event that GPS is denied or unavailable, celestial navigation using star tracker can be a backup navigation system especially for the military purpose. In this celestial navigation system, the vehicle's position determination can be achieved using more than two star trackers, and the accuracy of position highly depends on accuracy of local vertical direction. Modern tilt sensors or accelerometers are sensitive to the direction of gravity to arc second(or better) precision. The local gravity provides the direction orthogonal to the geoid and, appropriately corrected, toward the center of the Earth. In this paper the relationship between direction of center of the Earth and actual gravity direction caused by geophysical deflection was analyzed by using precision orbit simulation program embedded the JGM-3 geoid model. And the result was verified and evaluated with mathematical gravity vector model derived from gravitational potential of the Earth. And also for application purpose, the performance variation of pure INS navigation system was analyzed by applying precise gravity model.
Spline chirplet transform and local maximum synchrosqueezing are introduced to present a novel structural instantaneous frequency (IF) identification method named local maximum synchrosqueezing spline chirplet transform (LMSSSCT). Namely spline chirplet transform (SCT), a transform is firstly introduced based on classic chirplet transform and spline interpolated kernel function. Applying SCT in association with local maximum synchrosqueezing, the LMSSSCT is then proposed. The index of accuracy and Rényi entropy show that LMSSSCT outperforms the other time-frequency analysis (TFA) methods in processing analytical signals, especially in the presence of noise. Numerical examples of a Duffing nonlinear system with single degree of freedom and a two-layer shear frame structure with time-varying stiffness are used to verify the effectiveness of structural IF identification. Moreover, a nonlinear supported beam structure test is conducted and the LMSSSCT is utilized for structural IF identification. Numerical simulation and experimental results demonstrate that the presented LMSSSCT can effectively identify the IFs of nonlinear structures and time-varying structures with good accuracy and stability.
Background: HER2/neu overexpression on cell membranes of breast cancer cells is due to HER2/neu gene amplification and it is important to identify potential candidates for anti HER2 therapy with trastuzumab. IHC, FISH and CISH are standard FDA approved assays currently used to determine HER2 status in routine practice. The aim of this study was to determine HER2 gene amplification, using the CISH method in breast carcinoma samples which had IHC +2 reactions. Materials and Methods: This study was conducted from 2008-2010 using 334 consecutive breast carcinoma samples referred from local laboratories to Mehr Hospital. CISH assays were performed for all cases, and IHC tests were also done for determining efficacy and accuracy of local labs. HER2 status in local IHC tests was compared with central IHC and CISH results. Results: Of 334 breast cancer patients, 16 were negative for HER2 IHC (0, +1), 201 cases were equivocal (+2), and 31 positive (+3). Of 334 referral cases, 88 were CISH positive (26.3%) and 246 were CISH negative (73.7%). Of 201 IHC +2 cases, HER2 gene amplification was observed in 42 cases (kappa: 0.42). A 29.9% concordance was found between local IHC and central IHC. Sensitivity and specificity of local IHC were 90% and 53.8%, respectively. Conclusions: Low accuracy of IHC results in local labs was associated with the following factors: using former FDA-approved criteria for HER2 interpretation, utilizing non-validated kits, and lack of any quality assurance program. Therefore, following the new 2014 ASCO/CAP guideline and comprehensive quality assurance should be implemented to ensure accuracy of HER2 testing.
In this paper, the parametric study on the local displacement and the local moment due to a concentrated load is performed for stiffened plates with open ribs and the orthotropic rigidity ratio of stiffened plates is selected as the parameter. For estimating the local behavior, stiffened plates loaded on the center of plates between the ribs were considered and for the global behavior, stiffened plates loaded on the rib at the center of plates were analyzed. The Analyzed results for the local behavior of stiffened plates show that the increasing ratio of the local moment according to rib sizes is constant regardless of rib spaces and the ratio of the local displacement to the global displacement can be expressed as a function of the rib space and the rigidity ratio. The application of functions to examples shows good accuracy in comparison with the local behavior of stiffened plates loaded on the center of plates and the application to the orthotropic analysis of stiffened plates improves accuracy. Therefore, using functions proposed in this study, the local behavior can easily be estimated from the global behavior of stiffened plates with open ribs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.7
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pp.1705-1720
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2013
Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.
The paper presents a new global maximum search method for multimodal unknown functions of two variables. The search method is composed of two stages and sequentially samples the candidate point in a subdomain selected using a priority function in each stage. The search domain is auto-similarly divided into triangular subdomains, or cells, during the search process. A measure of accuracy of local maximum search is introduced to check if a local search has converged to a specified accuracy or the maximum of a local peak cannot be the global maximum. A criterion for switching from the first to the second stage, is proposed using a ratio of the observed peak width to the largest cell in the domain. By numerical simulations, the required number of trials is evaluated for some function models with different peak parameters, and the switching criterion is optimally determined. The results show that the proposed method obtains global maximum points with certainty and saves largely computation time even for functions with extremely steep peaks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.2078-2093
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2019
Visual smoke recognition is a challenging task due to large variations in shape, texture and color of smoke. To improve performance, we propose a novel smoke recognition method by combining dual-encoded features that are extracted from both spatial and Curvelet domains. A Curvelet transform is used to filter an image to generate fifty sub-images of Curvelet coefficients. Then we extract Local Binary Pattern (LBP) maps from these coefficient maps and aggregate histograms of these LBP maps to produce a histogram map. Afterwards, we encode the histogram map again to generate Dual-encoded Local Binary Patterns (Dual-LBP). Histograms of Dual-LBPs from Curvelet domain and Completed Local Binary Patterns (CLBP) from spatial domain are concatenated to form the feature for smoke recognition. Finally, we adopt Gaussian Kernel Optimization (GKO) algorithm to search the optimal kernel parameters of Support Vector Machine (SVM) for further improvement of classification accuracy. Experimental results demonstrate that our method can extract effective and reasonable features of smoke images, and achieve good classification accuracy.
Meshless local collocation method produces much better conditioned matrices than meshless global collocation methods. In this paper, the meshless local collocation method based on thin plate spline radial basis function and first-order shear deformation theory are used to calculate the natural frequencies and mode shapes of laminated composite shells. Through numerical experiments, the accuracy and efficiency of present method are demonstrated.
More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.3
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pp.79-85
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2008
This study aims to derive a practical coordinate transformation method for the existing geographic information database. After analyzing the status and problems of existing 1/1,000 digital base map and GIS application database, the transformation parameters are estimated and the accuracy of the transformation is determined based on the transformed coordinates. We analyzed the accuracy of a transformation using the published national transformation coefficients as well as the estimated local transformation coefficients using national and urban control points in a study area. In addition, the 1/1,000 digital base map from aerial triangulation is compared with respect to the coordinates of urban control points. Based on the comparison, the biases on the national control points which were used at the time of digital map generation was analyzed. Then, the accuracy of transformed coordinates based on the world geodetic system using local transformation coefficients estimated from urban control points are determined. We also analyzed the transformation accuracy of underground infrastructure database using the same transformation method as the case of 1/1,000 digital base map. Through this study, it was found that the estimation of transformation coefficients by Molodensky-Badekas using urban control points was suitable for a local government. Furthermore, it was obvious that the accuracy of a 2-dimensional affine transformation was comparable to that of 7 parameter transformation for a local area. Applying the coordinate transformation and bias correction, we could transform GIS application database which was built by an offset surveying based on digital base map within the transformation accuracy of 10 cm. Therefore, it was judged that there will not be a big problem on the transformation of the GIS DB to the world geodetic system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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