This paper investigates the Synergetics based Damage Detection Method (SDDM) for frame structures by using surface-bonded PZT (Lead Zirconate Titanate) patches. After analyzing the mechanism of pattern recognition from Synergetics, the operating framework with cooperation-competition-update process of SDDM was proposed. First, the dynamic identification equation of structural conditions was established and the adjoint vector (AV) set of original vector (OV) set was obtained by Generalized Inverse Matrix (GIM).Then, the order parameter equation and its evolution process were deduced through the strict mathematics ratiocination. Moreover, in order to complete online structural condition update feature, the iterative update algorithm was presented. Subsequently, the pathway in which SDDM was realized through the modified Synergetic Neural Network (SNN) was introduced and its assessment indices were confirmed. Finally, the experimental platform with a two-story frame structure was set up. The performances of the proposed methodology were tested for damage identifications by loosening various screw nuts group scenarios. The experiments were conducted in different damage degrees, the disturbance environment and the noisy environment, respectively. The results show the feasibility of SDDM using piezoceramic sensors and actuators, and demonstrate a strong ability of anti-disturbance and anti-noise in frame structure applications. This proposed approach can be extended to the similar structures for damage identification.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
본 연구팀이 개발한 신개념 강내형 치과 진단 장치에서 촬영한 X선 치아영상으로부터 치아 우식증을 조기 단계에서 판별하고 치과의사의 정확한 진단을 돕기 위해서 병변진단 보조시스템인 치아 와동 자동 검출 프로그램을 개발하고자 하였다. 치아 와동 자동 검출 시스템을 구성하고 있는 기본 알고리즘은 치아 와동과 정상 치아를 구분 할 수 있는 영상분별 알고리즘과 치아 영상의 고유 특성 정보를 분석하고 이를 병변 검출에 적용할 수 있는 알고리즘으로 나눌 수가 있는데, 본 연구에서는 먼저, DRLSE 방법을 적용하여 병변과 정상치아 사이의 윤곽선 분할 성능을 테스트 하였다. 개발된 알고리즘의 와식 판별 성능을 테스트하기 위해서 다양한 형태의 와식을 포함하는 전치, 견치, 소구치 등의 7개의 치아팬텀을 제작하고 치아 와식 분별을 실시하였다. 총 14 개의 와식 중에 와식의 경계를 부분적으로 식별한 2개를 제외하고는 12개 와식의 경계를 정확하게 구별하여 개발된 자동 치아 병변 알고리즘의 가능성을 입증하였다. 그러나 실제 치아 와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이 필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.
본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.
Natural sleep pattern and its physiology in childhood are much different from those in adulthood. Several aspects of clinical evaluation for sleepiness in childhood are more difficult than in adulthood. These difficulties are due to several factors. First, excessive sleepiness in childhood do not always develop functional impairments. Second, objective test such as MSLT may not be reliable since it is hard to be certain that the child understand instructions. Third, sleepiness in children is often obscured by irritability. paradoxical hyperactivity, or behavioral disturbances. Anseguently, careful clinical evaluation is needed for the sleepy children. Usual causes of sleepiness in children are the disorders that induce insufficient sleep such as sleep apnea syndrome, schedule disorder, underlying medical and psychiatric disorder, and so forth. After excluding such factors, we can diagnose the hypersomnic disorders such as narcolepsy, Kleine-Levin syndrome, and idiopathic central nervous system hypersomnia. Among the variety of those causes of sleepiness, I reviewed the clinical difference of narcolepsy and obstructive sleep apnea syndrome in childhood compared with in adulthood. Recognition of the childhood narcolepsy is difficult because even severely sleepy children often do not develop pathognomic cataplexy and associated REM phenomena until much later. Since childhood narcolepsy give srise to many psychological, academical problem. Practicers should be concerned about these aspects. Childhood obstructive sleep apnea syndrome is different from adult obstructive sleep apnea syndrome too. Several aspects such as pathophysiology. clinical feature, diagnostic criteria, complication, management, and prognosis differ from those in the adult syndrome. An important feature of childhood obstructive sleep apnea syndrome is the variety of severe complications such as behavioral disorders, cognitive impairment, cardiovascular symptoms, developmental delay, and ever death. Fortunately, surgical interventions like adenotosillectomy or UPPP are more effective for Childhood OSA than adult form. CPAP is a "safe, effective, and well-tolerated" treatment modality too. So if early detection and proper management of childhood OSA were done, the severe complication would be prevented or ever cured.
전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.
스마트 폰의 보급률이 증가함에 따라 스마트 폰을 대상으로 하는 악성코드들이 증가하고 있다. 360 Security의 스마트 폰 악성코드 통계에 따르면 2015년 4분기에 비해 2016년 1분기에 악성코드가 437% 증가하는 수치를 보였다. 특히 이러한 스마트 폰 악성코드 유포의 주요 수단인 악성 어플리케이션들은 사용자 정보 유출, 데이터 파괴, 금전 갈취 등을 목적으로 하는데 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 해주는 인터페이스인 API에 의하여 동작하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 정적 분석으로 도출한 어플리케이션 내 API의 패턴을 지도 학습 기법으로 머신에 학습하여 정상 어플리케이션과 악성 어플리케이션 내의 API 패턴의 유사도에 따라 악성 어플리케이션을 탐지하는 메커니즘을 제시하고 샘플 데이터에 대하여 해당 메커니즘을 사용하여 도출한 label 별 탐지율과 탐지율 개선을 위한 기법을 보인다. 특히, 제안된 메커니즘의 경우 신종 악성 어플리케이션의 API 패턴이 기존에 학습된 패턴과 일정 수준 유사한 경우 탐지가 가능하며 향후 어플리케이션의 다양한 feature를 연구하여 본 메커니즘에 적용한다면 anti-malware 체계의 신종 악성 어플리케이션 탐지에 사용될 수 있을 것이라 예상된다.
Recent advancements in optics technology enable us to realize fast scans of hands using two-dimensional (2D) image scanners. In this paper, we propose an automatic hand measurement system using 2D image scanners for customized glove production. To develop the automatic hand measurement system, firstly hand scanning devices has been constructed. The devices are designed to block external lights and have user interface to guide hand posture during scanning. After hands are scanned, hand contour is extracted using binary image processing, noise elimination and outline tracing. And then, 19 hand landmarks are automatically detected using an automatic hand landmark detection algorithm based on geometric feature analysis. Then, automatic hand measurement program is executed based on the automatically extracted landmarks and measurement algorithms. The automatic hand measurement algorithms have been developed for 18 hand measurements required for custom-made glove pattern making. The program has been coded using the C++ programming language. We have implemented experiments to demonstrate the validity of the system using 11 subjects (8 males, 3 females) by comparing automatic 2D scan measurements with manual measurements. The result shows that the automatic 2D scan measurements are acceptable in the customized glove making industry. Our evaluation results confirm its effectiveness and robustness.
A total of 827 malaria cases were reported in the Gangwon-do in the year 2000. There were 18.2 cases per 100,000 inhabitants. There were 283 cases among civilians and 544 cases among the military. 90.6% of cases were reported in Cheorwon-(531), Hwacheon- (152), and Goseong- (66) gun (county), which bordered the demilitarized zone (DMZ). A distinct feature pertaining to the malaria cases in Gangwon-do is that the number of cases has increased about two times over the last year. The mean time from the beginning of symptoms to malaria diagnosis was five days. Control systems for malaria by public health organizations and military organizations are well maintained , but were not able to reduce the malaria prevalence rate. The cause for the increase in pattern of the malaria cases in Gangwon-do may be caused by the spreading of prevalent areas of malaria to the east. Continuous endeavor such as early detection of cases, early treatment, education on clinical symptoms and prevention of mosquito bites with repellent and mosquito nets will help to reduce the infection rate of malaria in Gangwon-do.
본 논문은 조명변화에 민감하지 않고, 사진에 대한 오인식을 방지하기 위한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 적외선과 깊이 영상을 동시에 이용하며, 적외선 영상으로 조명변화의 민감성을 해결하고, 깊이 영상으로 사진과 같은 2차원 영상에 대한 오인식을 방지한다. 적외선과 깊이 영상을 동시에 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하였으며, 모의실험을 통하여 기존 방법에 비해 얼굴인식의 정확도가 증가함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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