Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.35D
no.2
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pp.25-32
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1998
In this paper, we report the result of the three-dimensional topography simultor, 3D-SURFILER(SURface proFILER) for the simulation of topographical evalution of the surface, curing a plasma etching process. We employed cell-removal algorithm to represent the topographical evoluation of the surface. The visibility with shadow effect was developed and applied to the spillover algorithm. To demonstrate the capability of 3D-SURFILER, we compared with simulated profiles with the SEM picture for dry and reactive ion etching(RIE) of the Si$_{3}$N$_{4}$ film and Pt film.
An area light source in the three dimensional space shines past a scene polygon, to generate two types of shadow volumes for each scene polygon, i.e., one with partial occlusion and the other with the complete occlusion. These are called, penumbra and umbra, respectively. In this paper, consider the problem for computing the umbra of a convex polygon from convex quadric light sources such as circles, ellipses, spheres, ellipsoids and cylinders. First, we give characteristics of the boundary surfaces of the umbra and then propose an algorithm for generating the umbra using them.
Recently, location based service(LBS) expended based on personal specialized service, however since commercialized GPS based emergency rescue service comes with shadow zone for GPS signal such as inside building, the accuracy and reliability are not guaranteed. Therefore to improve such problem, we propose an active location detecting algorithm using RFID-TAG and Yagiantenna. To track the location of RFID-TAG where signal is generated, location tracking device in which Yagi-Antenna is installed moves around. Since directed wave and reflected wave co-exist during signal reception, final signal generated location is searched by setting up multiple of locations where signal can be generated on the map and moving location tracking device along minimum length of path. The algorithm proposed in this paper was verified of its technical validity through simulator.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.12
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pp.1813-1819
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2013
Existing level crossing obstacle detecting system was installed using a laser beam. Level crossing obstacle detecting system using a laser beam that has been a problem in relation to safety and maintainability failure according to weather conditions. We proposed laser radar level crossing obstacle detecting system as a way to overcome problem, and we developed an algorithm for this. Level crossing obstacle detecting system using a laser radar sensor algorithm is robust to external environment and a shadow zone does not exist. Sensor part of the laser radar level crossing obstacle detecting system of these is made up by the image processing unit and laser radar sensor, it operations by receiving train entering information from the control unit. In this paper, we proposed a detecting algorithm with calculation of the size of the laser radar sensor. Based on this, we were performance test on the basis of the scenario by making a prototype. In the future, laser radar level crossing obstacle detecting system to ensure the safety and reliability through the field test.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.11
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pp.1647-1654
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2013
Detection performance of the vehicle on the road depends on weather conditions, the shadow by the movement of the sun, or illumination changes, etc. In this paper, a vehicle detection system in conjunction with a robust background estimate algorithm to environment change on the road in daytime is proposed. Gaussian Mixture Model is applied as background estimation algorithm, and also, Adaboost algorithm is applied to detect the vehicle for candidate region. Through the experiments with input videos obtained from a various weather conditions at the same actual road, the proposed algorithm were useful to detect vehicles in the road.
Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.
The objective of this study was to compare the resolution and density appropriate to diagnosis in chest PA radiography. In comparing the resolution, we radiographed with conventional radiography, computed radiography(CR) and digital radiography(DR) using the linear resolution phantom(Nuclear Associates-Carle Place. N.Y.). 2 radiologists and 3 radiological technologists read the resolution value by the blind test. DR, conventional radiography and CR measured 3.95, 3.58, 3.48 resolution value respectively. In analysing the density, we chose the fifty normal chest CR and DR and conventional film. We estimated the density using by densitometer(X-rite company-Model 301) in seven regions(lung field, lung field margine, mediastinum I, mediastinum II, heart shadow I, heart shadow II, diaphragm) of chest film. We adapted to analysis the Japanese chest X-ray evaluating method and table. It was scored 0(farthest density value) to 2(nearest density value). DR scored 2 at mediastinum I, mediastinum II, heart shadow I, heart shadow II and diaphragm. On the contrary with, CR scored 2 at lung field and lung field margine. Consequently, DR superior than CR and conventional radiography film compairing density and resolution. It was due to small pixel size and post processing algorithm with digital radiography.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4292-4307
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2021
For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.
This paper proposes a novel reversible secret sharing scheme using AES algorithm in encrypted images. In the proposed scheme, a role of the dealer is divided into an image provider and a data hider. The image provider encrypts the cover image with a shared secret key and sends it to the dealer. The dealer embeds the secret data into the encrypted image and transmits encrypted shadow images to the corresponding participants. We utilize Galois polynomial arithmetic operation over 28 and the coefficient of the higher-order term is fixed to one in order to prevent the overflow. In experimental results, we demonstrate that the PSNR is sustained close to 44dB and the embedding capacity is 524,288 bits.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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