Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.5
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pp.550-558
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1988
This paper presents laplacian pyramid vector quantization (LPVQ) approach in which a vector quantizer is used to encode a series of quasi-bandpassed images generated by the laplacian pyramid processing. Performance of the LPVQ is compared to those of DCT domain methods at the same bit rate via computer simulations. Experimental results show that the PSNR's (peak signal-to-noise ratio) for the LPVQ are almost the same as those of the DCT based methods. However, subjective study indicates the LPVQ obtains slightly higher scores than the DCT based techniques.
In this study, image processing were performed to recognize the shape of objects and find its center coordinate and direction to grisp the objects by the robot automatically. The proposed methods could be applied to objects even if light is reflected, and to identify the insides and outsides of objects by using the photo sensor and the difference of surface conditions. Also image segmentation is performed to the objects close to each other. These image processing methods will be increased the safety of operators by the automation of dangerous and hazardous machine works.
Proceedings of the Polymer Society of Korea Conference
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2006.10a
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pp.110-111
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2006
Most applications of polymers involve blends and mixtures of components including solvents, surfactants, copolymers, fillers, organic or inorganic functional additives, and various processing aids. These components provide unique properties of polymeric materials even beyond those tailored into the basic chemical structures. In addition, skillful processing extends the properties for even greater applications. The perennial challenge of polymer science is to understand and exploit the structure-processing-property interplay relationship. We are developing and demonstrating combinatorial methods and high throughput analysis as tools to provide this fundamental understanding.
Recently, big data and artificial intelligence (AI) based on communication systems have become one of the hottest issues in the technology sector, and methods of analyzing big data using AI approaches are now considered essential. This paper presents diverse paradigms to subjects which deal with diverse research areas, such as image segmentation, fingerprint matching, human tracking techniques, malware distribution networks, methods of intrusion detection, digital image watermarking, wireless sensor networks, probabilistic neural networks, query processing of encrypted data, the semantic web, decision-making, software engineering, and so on.
Proceedings of the Polymer Society of Korea Conference
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2006.10a
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pp.142-143
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2006
Combinatorial methods are being used increasingly to develop the next generation of polymers, coatings and adhesive formulations. Allied to this approach, a new genre of measurement and characterization methods are emerging. These characterization techniques are required to handle and take measurements from small samples. This has led to a number of uses for this technology which usefully fall between convention test specimen and micro- or nano-scale test methods. A versatile measurement platform will be presented which can offer useful indentation, puncture, compression, adhesion and scratch resistance data for a wide variety of material types and that continues to develop and evolve in capability.
Eleuthero(Eleutherococcus senticosus Maxim.) cortex is well known as a herb medicine for tonic. This study was performed to improve the quality of dried E. senticosus cortex. Investigation of quality factor and contents of efficient compounds under different steaming times and drying methods were performed to determine the proper processing and drying conditions of Eleuthero cortex harvested on March in annual stems. The proper steaming time for peeling bark to make high quality Eleuthero cortex took less than 20 mins. Eleutheroside B and E contents among drying methods were significantly different at 5% level DMRT. The $50^{\circ}C$ heat drying was the most advisable condition for drying, when drying and keeping contents of effective compounds.
Gulbi, salted and dried yellow corvenia, is a favorite diet food in Korea from the ancient times. A Few studies have dealt with sanitary concerns related to its products, while a number of investigators studied its taste compounds. This study attemps to establish the basic data for ensuring the safety of Gulbi. The contents of nitrate and nitrite were detected 1.2 and <0.1 mg/kg in raw sample, but their contents were detected 3.6~3.9 and 1.2~2.0 mg/kg during its processing and storage of Gulbi, respectively. TMAO contents decreased while betaine, TMA, DMA and formaldehyde increased in yellow corvenia during its processing and storage. Recovery from raw, salted, salt-dried and stored sample spiked with 10$\mu\textrm{g}$/kg for NDBA was 83.2~102.7% average 92.7%). N-nitrosamine such as NDMA, NDEA and NDPA was not detected in raw sample and drastically increased during Gulbi processing and storage. The levels of NDMA, NDEA and NDPA in Gulbi stored for 30 days were about 2.7,4.5 and 5.3 times higher than those in salted sample, respectively. Regardless of cooking methods, NDMA, NDEA and NDPA during cooking when sample were cooked using direct heating methods such as a gas and a briquet fire than when sample were cooked using indirect methods such as an microwave oven and a fried pan. Indirect cooking methods was effective to minimize the N-nitrosamine formation such as NDMA, NDEA and NDPA during cooking of Gulbi.
Recently, deep learning methods have shown great potential in various tasks that involve handling large amounts of digital data. In the field of MR imaging research, deep learning methods are also rapidly being applied in a wide range of areas to complement or replace traditional model-based methods. Deep learning methods have shown remarkable improvements in several MR image processing areas such as image reconstruction, image quality improvement, parameter mapping, image contrast conversion, and image segmentation. With the current rapid development of deep learning technologies, the importance of the role of deep learning in MR imaging research appears to be growing. In this article, we introduce the basic concepts of deep learning and review recent studies on various MR image processing applications.
As XML is gaining unqualified success in being adopted as a universal data representation and exchange format, particularly in the World Wide Web, the problem of querying XML documents poses interesting challenges to database researcher. Several structural XML query processing methods, including XISS and XR-tree, for past years, have been proposed for fast query processing. However, structural XML query processing has the problem of requiring expensive Join cost for twig path query Recently, sequence matching based XML query processing methods, including ViST and PRIX, have been proposed to solve the problem of structural XML query processing methods. Through sequence matching based XML query processing methods match structured queries against structured data as a whole without breaking down the queries into sub queries of paths or nodes and relying on join operations to combine their results. However, determining the structural relationship of ViST is incorrect because its numbering scheme is not optimized. And PRIX requires many processing time for matching LPS and NPS about XML data trees and queries. Therefore, in this paper, we propose efficient sequence matching method u sing the bottom-up query processing for efficient XML query processing. Also, to verify the superiority of our index structure, we compare our sequence matching method with ViST and PRIX in terms of query processing with linear path or twig path including wild-card('*' and '//').
Evaluation of the methods of processing allogenic bone must be considered in order to make an effective choice of graft materials in oral surgery. Allograft materials processed by the tissue banking industry have varying capacities of bone reconstruction. The biological function of processed bone can be affected by many factors, like particle size, processing parameters, and inclusion or exclusion of mineral and moisture. For example, freeze drying step offers a safe and economical means for packaging, shipping, storage, and preservation of homologous bone. Demineralization of cortical bone using hydrochloric acid can produce a uniform demineralized surface with a capacity for osteoinduction. The objectives of this review were to evaluate the processing methods for allogenic bone and to characterize processed materials for grafting. It is important to understand the biological, biomechanical healing of different types of allografts to make the right choice for allogenic bone on each clinical application and to achieve a successful outcome for alveolar bone reconstruction in oral surgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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