Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.694-701
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2004
In this paper, we proposed a feature-based tracking system that traces moving objects with a pan-tilt camera after separating the global motion of an active camera and the local motion of moving objects. The tracking system traces only the local motion of the comer features in the foreground objects by finding the block motions between two consecutive frames using a block-based motion estimation and eliminating the global motion from the block motions. For the robust estimation of the camera motion using only the background motion, we suggest a dominant motion extraction to classify the background motions from the block motions. We also propose an efficient clustering algorithm based on the attributes of motion trajectories of corner features to remove the motions of noise objects from the separated local motion. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.
This study had the purpose of presenting a residential environment solution as a desirable educational environment for middle school students to grow soundly and to achieve proper self-realization while providing basic materials to build up a suitable residential environment by comparing and analyzing what relationships exist between different home backgrounds, residential environments and middle school students' social maturity. This research was conducted from Feb. 11, 2008 to Feb. 13, 2008. The subject of this research was 601 students in 3 middle schools located in Gyunggi-do. The data analyzed used the SPSS 11.5 version. The summary of this study's results is as follows. First, in terms of home background, the higher the parents' educational background and social and economic position, the greater the students' social maturity. Second, in terms of home environment, the more spacious the living space, the better the water and sewage system and rest room, the more convenient the air conditioner and kitchen system, the better the lighting, ventilation, soundproofness, insulation, the less the danger in relation to fire, crime, traffic accidents, disaster, the greater the students' social maturity. Third, in terms of the home environment related to the correlation between the residential environment and social maturity, all areas such as housing facilities, housing structural environment and housing safety showed static correlations and proved that the residential environment has an important influence on social maturity. Accordingly, in order to build up an ideal residential environment, we should make efforts to expand and improve better facilities at home considering privacy, lighting, ventilation, soundproofness, heating etc. and remove unsound factors that obstruct students social maturity and build up clean and safe residential environment with good relations with their neighbors.
PARK DONGHEE;YUN YEOUNG-SANG;JO JI HYE;PARK JONG MOON
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.15
no.4
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pp.780-786
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2005
The biomass of the brown seaweed, Ecklonia, was used to remove Cr(VI) from wastewater. Previously, Cr(VI) was removed through its reduction to Cr(III) when brought into contact with the biomass. In this study, the effects of ionic strength, background electrolytes, and Cr(III), Ni(II), Zn(II), and Fe(III) on the Cr(VI) reduction were examined. An increased ionic strength inhibited the Cr(VI) reduction. The presence of other heavy metals, such as Cr(III), Ni(II), or Zn(II), only slightly affected the Cr(VI) reduction, while Fe(III) enhanced the reduction. Although the above various parameters could affect the reduction rate of Cr(VI) by Ecklonia biomass, these effects were relatively smaller than those of pH and temperature. In addition, the previously derived rate equation was found to be applicable over a range of ionic strengths and with different background electrolytes. In conclusion, Ecklonia, bioniass may be a good candidate as a biosorbent for the removal of Cr(VI) from wastewaters containing various other impurities, and scale-up to a practical process may be accomplished using the previously derived rate equation.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.1
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pp.1-8
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2003
Various methods have been studying to maintain and apply the multimedia inform abruptly increasing over all social fields, in recent years. For retrieval of still images, we is implemented content-based image retrieval system in this paper that make possible to retrieve similar objects from image database after segmenting query object from background if user request query. Query image is processed median filtering to remove noise first and then object edge is detected it by canny edge detection. And query object is segmented from background by using convex hull. Similarity value can be obtained by means of histogram intersection with database image after securing color histogram from segmented image. Also segmented image is processed gray convert and wavelet transform to extract spacial gray distribution and texture feature. After that, Similarity value can be obtained by means of banded autocorrelogram and energy. Final similar image can be retrieved by adding upper similarity values that it make possible to not only robust in background but also better correct object retrieval by using object segmentation method.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.5
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pp.1-9
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2010
Generally, dynamic hand gesture recognition is formed through preprocessing step, hand tracking step and hand shape detection step. In this paper, we present advanced dynamic hand gesture recognizing method that improves performance in preprocessing step and hand shape detection step. In preprocessing step, we remove noise fast by using dynamic table and detect skin color exactly on complex background for controling skin color range in skin color detection method using YCbCr color space. Especially, we increase recognizing speed in hand shape detection step through detecting Start Image and Stop Image, that are elements of dynamic hand gesture recognizing, using Guideline. Guideline is edge of input hand image and hand shape for comparing. We perform various experiments with nine web-cam video clips that are separated to complex background and simple background for dynamic hand gesture recognition method in the paper. The result of experiment shows similar recognition ratio but high recognition speed, low cpu usage, low memory usage than recognition method using learning exercise.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.5
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pp.1025-1034
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2009
In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.
The dispersive phase velocity of a wave propagating through multilayered systems such as a soil site is an important parameter and carries valuable information in non-destructive site characterization tests. The dispersive phase velocity of a wave can be determined using the phase spectrum, which is easily evaluated through the cross power spectrum. However, the phase spectrum determined using the cross power spectrum is easily distorted by background noise which always exists in the field. This causes distortion of measured signal and difficulties in the determination of the dispersive phase velocities. In this paper, a new method to evaluate the phase spectrum using the harmonic wavelet transform is proposed and the phase spectrum by the proposed method is applied to the determination of dispersion curve. The proposed method can successfully remove background noise effects. To evaluate the validity of the proposed method, numerical simulations of multi-layered systems were performed. Phase spectrums and dispersion curves determined by the proposed method were found to be in good agreement with the actual phase spectrums and dispersion curves biased by heavy background noise. The comparison manifests the proposed method to be a very useful tool to overcome noise effects.
One of the important functions of an Intelligent Transportation System (ITS) is to classify vehicle types using a vision system. We propose a method using machine-learning algorithms for this classification problem with 3-D object model fitting. It is also necessary to detect road lanes from a fixed traffic surveillance camera in preparation for model fitting. We apply a background mask and line analysis algorithm based on statistical measures to Hough Transform (HT) in order to remove noise and false positive road lanes. The results show that this method is quite efficient in terms of quality.
We developed a standoff Raman detection system for explosive molecules (EMs). Our system was composed of reflective telescope with 310 mm diameter lens, 532 nm pulse laser, and Intensified Charge-Coupled Device (ICCD) camera. In order to remove huge background noise coming from ambient light, laser pulses with nanosecond time width were fired to target sample and ICCD was gated to open only during the time when the scattered Raman signal from the sample arrived at ICCD camera. We performed standoff experiments with military EMs by putting the detector at 10, 20 and 30 m away from the source. The standoff results were compared with the confocal Raman results. Based on our standoff experiments, we were able to observe the peaks in the range of 1200 and $1600cm^{-1}$, where vibrational modes of nitro groups were appeared. The wave numbers and shapes of these peaks may serve as good references in detecting and identifying various EMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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