Won Ye-Yeon;Baek Myong-Hyun;Cui WenQuan;Chun KeyoungJin;Kim Man Kyung
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.25
no.6
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pp.519-523
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2004
This study investigates micro-structural and mechanical properties of trabecular bone in human femoral head with and without osteoporosis using Micro-CT and finite element-model. 15 cored trabecular bone specimens with 20min of diameter were obtained from femoral heads with osteoporosis (T-score > -2.5 ) resected for total hip arthroplasty, and 5 specimens were removed from femoral head of cadavers, which has no history of musculoskeletal diseases. A high-resolution micro-CT system was used to scan each specimen to obtain histomorphometry indices. Based on obtained micro-images(pixel size=21.31㎛), a FE-model was created to determine mechanical property indices. While non-osteoporosis group had increases trabecular thickness, bone volume, bone volume fraction, degree of anisotropy and trabecular number compared with those of non-osteoporotic group, the non-osteoporotic group showed decreases in trabecular separation and structure model index. Regarding the mechanical property indices, reaction force, apparent stress and young's modulus were 1ower in osteoporotic group than in non-osteoporotic group. Our data shows salient deteriorations in trabecular micro-structural and mechanical properties in human femoral head with osteoporosis.
Kim, Jung Hee;Yun, Yeohun;Kim, Junsu;Yun, Kugjin;Cheong, Won-Sik;Kang, Suk-Ju
Journal of Broadcast Engineering
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v.24
no.6
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pp.919-927
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2019
In this paper, we propose an accurate camera calibration method for acquiring multiview stereoscopic images. Generally, camera calibration is performed by using checkerboard structured patterns. The checkerboard pattern simplifies feature point extraction process and utilizes previously recognized lattice structure, which results in the accurate estimation of relations between the point on 2-dimensional image and the point on 3-dimensional space. Since estimation accuracy of camera parameters is dependent on feature matching, accurate detection of checkerboard corner is crucial. Therefore, in this paper, we propose the method that performs accurate camera calibration method through accurate detection of checkerboard corners. Proposed method detects checkerboard corner candidates by utilizing 1-dimensional gaussian filters with succeeding corner refinement process to remove outliers from corner candidates and accurately detect checkerboard corners in sub-pixel unit. In order to verify the proposed method, we check reprojection errors and camera location estimation results to confirm camera intrinsic parameters and extrinsic parameters estimation accuracy.
As damages to individuals, private sectors, and businesses increase due to newly occurring cyber attacks, the underlying network security problem has emerged as a major problem in computer systems. Therefore, NIDS using machine learning and deep learning is being studied to improve the limitations that occur in the existing Network Intrusion Detection System. In this study, a deep learning-based NIDS model study is conducted using the Convolution Neural Network (CNN) algorithm. For the image classification-based CNN algorithm learning, a discrete algorithm for continuity variables was added in the preprocessing stage used previously, and the predicted variables were expressed in a linear relationship and converted into easy-to-interpret data. Finally, the network packet processed through the above process is mapped to a square matrix structure and converted into a pixel image. For the performance evaluation of the proposed model, NSL-KDD, a representative network packet data, was used, and accuracy, precision, recall, and f1-score were used as performance indicators. As a result of the experiment, the proposed model showed the highest performance with an accuracy of 85%, and the harmonic mean (F1-Score) of the R2L class with a small number of training samples was 71%, showing very good performance compared to other models.
As interest in artificial intelligence has increased, artificial intelligence has been actively studied in the medical field. In Korea, artificial intelligence has been applied to medical imaging devices such as X-ray imaging, Computer Tomography and Magnetic Resonance Imaging and artificial intelligence capable of acquiring radiation images of patients without radiologists in the future Medical devices are expected to be invented. This study was an initial study on the automation of patient positioning in X - ray imaging. We used x-ray equipment and human phantoms to evaluate the positioning. The program used Visual Studio 2010 MFC and the image was in the size $1450{\times}1814$. The pixel values were converted to contrasts with values of 0 to 255 that can be visually recognized and output to the monitor. We developed a procedure algorithm program that predicts the angle of the output image through three pixel coordinate values and induces the patient to perform correct positioning according to the voice guidance according to the angle. In the next study, we will study the artificial intelligence to grasp the structure itself and calculate the angle, rather than conveying the reference of coordinates to artificial intelligence. In the future, it is expected that it will be helpful in the study of artificial intelligence from shooting to positioning through the automation of positioning.
The spectral information based image analysis, visual interpretation and automatic classification have been widely carried out so far for remote sensing data processing. Yet recently, many researchers have tried to extract the spatial information which cannot be expressed directly in the image itself. Using the texture and wavelet scheme, we made a wavelet-based texture fusion image which includes the advantages of each scheme. Moreover, using these schemes, we carried out image classification for the urban spatial analysis and the geological structure analysis around the caldera area. These two case studies showed that image classification accuracy of texture image and wavelet-based texture fusion image is better than that of using only raw image. In case of the urban area using high resolution image, as both texture and wavelet based texture fusion image are added to the original image, the classification accuracy is the highest. Because detailed spatial information is applied to the urban area where detail pixel variation is very significant. In case of the geological structure analysis using middle and low resolution image, the images added by only texture image showed the highest classification accuracy. It is interpreted to be necessary to simplify the information such as elevation variation, thermal distribution, on the occasion of analyzing the relatively larger geological structure like a caldera. Therefore, in the image analysis using spatial information, each spatial information analysis method should be carefully selected by considering the characteristics of the satellite images and the purpose of study.
Heesu Park;Seok Ho Baek;Seokwon Lee;Myeong-jin Lee
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.27
no.3
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pp.306-313
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2023
Realistic and graphics-based virtual reality content is based on 360-degree videos, and viewport extraction through the viewer's intention or automatic recommendation function is essential. This paper designs a viewport extraction system based on multiple object tracking in 360-degree videos and proposes a parallel computing structure necessary for multiple viewport extraction. The viewport extraction process in 360-degree videos is parallelized by composing pixel-wise threads, through 3D spherical surface coordinate transformation from ERP coordinates and 2D coordinate transformation of 3D spherical surface coordinates within the viewport. The proposed structure evaluated the computation time for up to 30 viewport extraction processes in aerial 360-degree video sequences and confirmed up to 5240 times acceleration compared to the CPU-based computation time proportional to the number of viewports. When using high-speed I/O or memory buffers that can reduce ERP frame I/O time, viewport extraction time can be further accelerated by 7.82 times. The proposed parallelized viewport extraction structure can be applied to simultaneous multi-access services for 360-degree videos or virtual reality contents and video summarization services for individual users.
Egusa, Fumi;Sakon, I.;Onaka, T.;Matsuhara, H.;Arimatsu, K.;Suzuki, T.;Wada, T.;The IRC team, The IRC team
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.27
no.4
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pp.253-256
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2012
We present the IRC images of M51, a pair of interacting galaxies. Given the high angular resolution (7.4") and the wide field of view (~ 10') covering almost the entire M51 system, we investigate dust properties and their connection to the spiral arm structure. We have applied image-filtering processes including the wavelet analysis to the N3 image, which traces the total stellar mass best among the IRC bands. From this filtered image, the center, arm, and interarm regions are defined. A color, or flux ratio among the MIR bands, has been measured at each pixel (3.7" in size). We find a wide variety of S7/S11 with a difference between arm and interarm regions. We also find that at some positions S11 seems to be higher than predicted by MW dust models. Estimated contributions from the stellar continuum and gas emission lines to the band are not enough to explain this discrepancy. From these results, we deduce that the PAH ionization condition and its fraction to the total dust mass in M51 are different from those in MW.
Jo, Kwang-Min;Lee, Joon-Hyung;Kim, Jeong-Joo;Heo, Young-Woo
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.265.2-265.2
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2016
Oxide thin film transistors (TFTs) have attracted considerable interest for gate diver and pixel switching devices of the active matrix (AM) liquid crystal display (LCD) and organic light emitting diode (OLED) display because of their high field effect mobility, transparency in visible light region, and low temperature processing below $300^{\circ}C$. Recently, oxide TFTs with polycrystalline In-Ga-O(IGO) channel layer reported by Ebata. et. al. showed a amazing field effect mobility of $39.1cm^2/Vs$. The reason having high field effect mobility of IGO TFTs is because $In_2O_3$ has a bixbyite structure in which linear chains of edge sharing InO6 octahedral are isotropic. In this work, we investigated the characteristics and the effects of oxygen partial pressure significantly changed the IGO thin-films and IGO TFTs transfer characteristics. IGO thin-film were fabricated by rf-magnetron sputtering with different oxygen partial pressure ($O_2/(Ar+O_2)$, $Po_2$)ratios. IGO thin film Varies depending on the oxygen partial pressure of 0.1%, 1%, 3%, 5%, 10% have been some significant changes in the electrical characteristics. Also the IGO TFTs VTH value conspicuously shifted in the positive direction, from -8 to 11V as the $Po_2$ increased from 1% to 10%. At $Po_2$ was 5%, IGO TFTs showed a high drain current on/off ratio of ${\sim}10^8$, a field-effect mobility of $84cm^2/Vs$, a threshold voltage of 1.5V, and a subthreshold slpe(SS) of 0.2V/decade from log(IDS) vs VGS.
In this work, we investigated the recently proposed phase-contrast x-ray imaging (PCXI) technique, the so-called single grid-based PCXI, which has great simplicity and minimal requirements on the setup alignment. It allows for imaging of smaller features and variations in the examined sample than conventional attenuation-based x-ray imaging with lower x-ray dose. We performed a systematic simulation using a simulation platform developed by us to investigate the image characteristics. We also performed a preliminary PCXI experiment using an established a table-top setup to demonstrate the performance of the simulation platform. The system consists of an x-ray tube ($50kV_p$, 5 mAs), a focused-linear grid (200-lines/inch), and a flat-panel detector ($48-{\mu}m$ pixel size). According to our results, the simulated contrast of phase images was much enhanced, compared to that of the absorption images. The scattering length scale estimated for a given simulation condition was about 117 nm. It was very similar, at least qualitatively, to the experimental contrast, which demonstrates the performance of the simulation platform. We also found that the level of the phase gradient of oriented structures strongly depended on the orientation of the structure relative to that of linear grids.
In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. The degradation results in noise and blurring which badly affect identification and extraction of useful information in image data. This study proposes a maximum a posteriori (MAP) estimation using Point-Jacobian iteration to restore a degraded image. The proposed method assumes a Gaussian additive noise and Markov random field of spatial continuity. The proposed method employs a neighbor window of spoke type which is composed of 8 line windows at the 8 directions, and a boundary adjacency measure of Mahalanobis square distance between center and neighbor pixels. For the evaluation of the proposed method, a pixel-wise classification was used for simulation data using various patterns similar to the structure exhibited in high resolution imagery and an unsupervised segmentation for the remotely-sensed image data of 1 mspatial resolution observed over the north area of Anyang in Korean peninsula. The experimental results imply that it can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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