This paper is related to object segmentation using ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN) and SSS(Semantic Soft Segmentation). The segmentation performance of the object segmentation method using Mask R-CNN and SSS proposed by the research team in this paper is generally good, but the segmentation performance is poor when the size of the objects is relatively small. This paper is to solve these problems. The proposed method aims to improve segmentation performance of small objects by performing super-resolution through ESRGAN and then performing SSS when the size of an object detected through Mask R-CNN is below a certain threshold. According to the proposed method, it was confirmed that the segmentation characteristics of small-sized objects can be improved more effectively than the previous method.
Jong Il Bai;Sung Il hwang;Sang Jo Han;Bong Jun Seong;Byeong Hyeon Jeon
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.57
no.3
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pp.278-291
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2024
This study performed three research methods (destructive, non-destructive, and panoramic image analysis) to determine the most useful for identifying seaweed habitat characteristics. Panoramic images are suitable for understanding the overall seaweed distribution. The composition of the main dominant seaweed species showed a significant difference between the destructive and non-destructive methods using Quadrat. The destructive method showed Rhodophyta dominance, whereas the non-destructive was showed Phaeophyta as dominant. Destructive methods are disadvantageous because they destroy natural communities in sea areas where bleaching is severe. Non-destructive methods are disadvantageous because of the difficulty in analyzing small species. Performing 10 surveys using a non-destructive method was found to explain up to 80% of the species identified by the destructive method. However, considering the difficulty of field investigation, repeating the investigation with non-destructive methods at least 6-7 times is necessary to ensure that more than 60% of the destructive methods can be interpreted. To understand the distribution of oceanic marine algae, performing both destructive and non-destructive surveys are necessary, as each has its own merits and demerits.
Background : the prediction on changes in the lung function after lung surgery would be an important indicator in terms of the operability and postoperative complications. In order to predict the postoperative FEV1 - the commonly used method for measuring changes in lung function- a comparison between the quantitative CT and the perfusion lung scan was made and proved its usefulness. Material and Method : The subjects included 22 patients who received perfusion lung scan and quantitative CT preoperatively and with whom the follow-up of PFT were possibles out of the pool of patients who underwent right lobectomy or right pneumonectomy between June of 1997 and December of 1999. The FEV1 and FVC were calibrated by performing the PFT on each patient and then the predicted FEV1 and FVC were calculated after performing perfusion lung scan and quantitative CT postoperatively. The FEV1 and FVC were calibrated by performing the PFT after 1 week and after 3 momths following the surgery. Results : There was a significant mutual scan and the actual postoperative FEV1 and FVC at 1 week and 3 months. The predicted FEV1 and FVC(pneumonectomy group : r=0.962 and r=0.938 lobectomy group ; r=0.921 and r=913) using quantitative CT at 1 week postoperatively showed a higher mutual relationship than that predicted by perfusion lung scan(pneumonectomy group : r=0.927 and r=0.890 lobectomy group : r=0.910 and r=0.905) The result was likewise at 3 months postoperatively(CT -pneumonectomy group : r=0.799 and r=0.882 lobectomy group : r=0.934 and r=0.932) Conclusion ; In comparison to perfusion lung scan quantitative CT is more accurate in predicting lung function postoperatively and is cost-effective as well. Therefore it can be concluded that the quantitative CT is an effective method of replacing the perfusion lung scan in predicting lung function post-operatively. However it is noted that further comparative analysis using more data and follow-up studies of the patients is required.
Purpose: The purpose of this study was to determine how the use of level D personal protective equipment (PPE) and cardiopulmonary resuscitation (CPR) feedback equipment affects chest compression (CC). Furthermore, this study provides basic data for developing Korean CPR guidelines that can be applied to patients with suspected or confirmed COVID-19. Methods: This randomized, single-blinded, crossover simulation trial included 26 student paramedics who performed 2-minute chest compressions using three different methods: Method A involved performing traditional CC for two minutes without donning level D PPE, Method B involved performing CC while donning level D PPE, and Method C involved performing CC with a CPR feedback device while donning level D PPE. Results: The use of a CPR feedback device during the 2-minute CC increased the exercise intensity of the subjects, but donning level D PPE didn't affect the quality of CC and the exercise intensity. The results of methods A and B showed changes in the quality of compression 80 seconds after the start of CC. No significant changes occurred in 2-minute CC when using the CPR feedback device. Conclusion: Using a CPR feedback device could prevent deterioration in the quality of CC while donning level D PPE.
A method for performing two-dimensional lift-constraint drag minimization in inviscid compressible flows on unstructured meshes is developed. Sensitivities of objective function with respect to the design variables are efficiently obtained by using a continuous adjoint method. In addition, parallel algorithm is used in multi-point design optimization to enhance the computational efficiency. The characteristics of single-point and multi-point optimization are examined, and the comparison of these two method is presented.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.3
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pp.535-540
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1987
This paper proposes a circuit partitioning method and a multifunctional BILBO which can perform the multimodule test in the case of testing VLSI circuits. By using these circuit partitioning method and multifunctional BILBO, test time and cost can be reduced greatly by performing the pipeline test method. And the quantity of circuit that shold be added for testing is also reduced in half by interposing only one BILBO between each module. Also, we confirmed that the multifunctional BILBO proposed here has high error detection capability by analyzing error detection capability of this multifunctional BILBO in mathematics.
The prediction of box office performance in performing arts institutions is an important issue in the performing arts industry and institutions. For this, traditional prediction methodology and data mining methodology using standardized data such as cast members, performance venues, and ticket prices have been proposed. However, although it is evident that audiences tend to seek out their intentions by the performance guide poster, few attempts were made to predict box office performance by analyzing poster images. Hence, the purpose of this study is to propose a deep learning application method that can predict box office success through performance-related poster images. Prediction was performed using deep learning algorithms such as Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, and ResNet50 using poster images published on the KOPIS as learning data set. In addition, an ensemble with traditional regression analysis methodology was also attempted. As a result, it showed high discrimination performance exceeding 85% of box office prediction accuracy. This study is the first attempt to predict box office success using image data in the performing arts field, and the method proposed in this study can be applied to the areas of poster-based advertisements such as institutional promotions and corporate product advertisements.
Most users learn new, complex systems through trial-and-error experience rather than referring to the manuals in a cognitive process that is called 'exploratory learning'. While exploring a system, people find prototypical rules for using the system based especially on frequent tasks. The rules are formed from consistent task procedures and well-expected interface elements on the designed system. These rules play the role of the basis of users' knowledge for performing tasks. The decision making to select and apply those rules interacting with an interface can be aided by properly provided hints on the interface. With appropriate hints, users can learn new systems easily and use them with reduced usability problems. This paper first reports an observation of user behavior performing tasks with prototypical interaction rules and finds a sound set of criteria to extract prototypical interaction rules systematically. Two types of hints are defined. Extending hints prompt users to apply prototypical interaction rules beyond well-known tasks. Preventive hints guide users out of possible capture errors by drawing attention to the variation of rules. A systematic and practical method is proposed to identify the opportunities for both types in designing interfaces. It is then verified through a usability test that the proposed method is effective in identifying the locations and types of appropriate hints to reduce or mitigate usability problems.
Place recognition for LBS (Location Based Service) has been one of the important techniques for user-oriented service. FLANN (Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor) of place recognition with image features is fast, but it is affected much by environmental condition such as occlusions. This paper presents a place recognition method using quad vocabulary tree with SURF (Speeded Up Robust Features). In learning stage, an image is represented with spatial pyramid of three levels and vocabulary trees of their sub-regions are constructed. Query image is matched with the learned vocabulary trees in each level. The proposed method measures homography error of the matched features. By considering the number of inliers in sub-region, we can improve place recognition performance.
Purpose: This study was to compare the effects among Tai-Chi exercise, aquatic Exercise, and a self-help program for knee osteoarthritis patients on symptoms of arthritis, muscle strength, balance, and difficulty of performing activities. Method: There were 50 final subjects50. A non-equivalent pretest-posttest design was used. The collected data was analyzed using SPSS for Window. One-way ANOVA and Scheffe's multiple comparison test were used 8weeks after each program. Result: There were significant differences in joint pain(p=.000), stillness (p=.001), knee extensor peak torque(p=.006), knee flexor(p=.002), and difficult of performing activity (p=.000), but there was no significant difference in balance(p=.648). The Tai-Chi group was significantly different from the self-help group for knee extensor peak torque, knee flexor and stiffness on Scheffe's multiple comparison tests. In addition, the Tai Chi group or aquatic group were significantly different from the self-help group for difficulty of performing activities(p<0.05). Conclusion: There are significant differences in the effects of the nursing intervention among the three groups. The Tai Chi group and aquatic group were significantly different from the self-help group. However, it seems that Tai-chi exercise may be more suitable than aquatic exercise in osteoarthritis exercise programs. Further studies with a longitudinal study are necessary to confirm the longer exercise period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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