Kim, Juho;Paeng, Dong-Guk;Lee, Chong Hyun;Lee, Seung Woo
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.28
no.6
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pp.552-559
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2014
In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.451-458
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2011
In order to provide the optimal location based services such as the optimal moving path search or the scheduling pattern prediction, the extraction of significant moving pattern which is considered the temporal and spatial properties of the location-based historical data of the moving objects is essential. In this paper, for the extraction of significant moving pattern we propose the location generalization method which translates the location attributes of moving object into the spatial scope information based on $R^*$-tree for more efficient patterning the continuous changes of the location of moving objects and for indexing to the 2-dimensional spatial scope. The proposed method generates the moving sequences which is satisfied the constraints of the time interval between the spatial scopes using the generalized spatial data, and extracts the significant moving patterns using them. And it can be an efficient method for the temporal pattern mining or the analysis of moving transition of the moving objects to provide the optimal location based services.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.4
s.34
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pp.3-9
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2005
The extraction of traffic information based on image processing is under broad research recently because the method based on image processing takes less cost and effort than the traditional method based on physical equipment. The main purpose of the algorithm based on image processing is to extract vehicles from an image correctly. Before the extraction, the algorithm needs the pre-processing such as background subtraction and binary image thresholding. During the pre-processing much noise is brought about because roadside tree and passengers in the sidewalk as well as vehicles are extracted as traffic flow. The noise undermines the overall accuracy of the algorithm. In this research, most of the noise could be removed by extracting the exact road area which does not include sidewalk or roadside tree. To extract the exact road area, traffic lanes in the image were used. Algorithm speed also increased. In addition, with the ratio between the sequential images, the problem caused by vehicles' shadow was minimized.
Hossain, M. Akhter;Hossain, M. Kamal;Alam, M. Shafiul;Uddin, M. Main
Journal of Forest and Environmental Science
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v.31
no.3
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pp.192-201
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2015
Information on plant diversity and community structure are required to chalk out necessary actions for conservation management. The present study assessed the composition and diversity of tree species in Kamalachari Natural Forest of Chittagong South Forest Division, Bangladesh, during April 2010 to November 2011. A total of 107 tree species belonging to 72 genera and 37 families were recorded, where Moraceae family was represented by maximum (11) species. Density, Basal area and volume of tree species were $418{\pm}20.09stem/ha$, $21.10{\pm}2.62m^2/ha$ and $417.4{\pm}79.8m^3/ha$ respectively. Diameter and height class distribution of tree species revealed an almost reverse J-shaped curve. Both the number of species and percentage of tree individuals were maximum in the lower DBH and height ranges. Anthropogenic disturbances like illegal tree cutting, over extraction, settlement inside forest area etc. were noticed during the study, which are supposed to cause gradual decrease of both tree species and individuals in the higher DBH and height classes. However, Artocarpus chama was found dominant showing maximum IVI followed by Schima wallichii, Aporosa wallichii, and Lithocarpus acuminata. The quantitative structure of the tree species of Kamalachari natural forest is comparable to other tree species rich tropical natural forests. The findings of the study may help in monitoring future plant population changes of the identified species and adopting species specific conservation programs in Kamalachari natural forest.
We propose a method for tree-inspired chair modeling that can generate a tree-branch pattern in the skeleton of an arbitrary chair shape. Unlike existing methods that merge multiple-input models, the proposed method requires only one mesh as input, namely the contour mesh of the user's desired part, to model the chair with a branch pattern generated by tree-growth simulation. We propose a new method for the efficient extraction of the contour-mesh region in the tree-branch pattern. First, we extract the contour mesh based on the face area of the input mesh. We then use the front and back mesh information to generate a skeleton mesh that reconstructs the connection information. In addition, to obtain the tree-branch pattern matching the shape of the input model, we propose a three-way tree-growth simulation method that considers the tangent vector of the shape surface. The proposed method reveals a new type of furniture modeling by using an existing furniture model and simple parameter values to model tree branches shaped appropriately for the input model skeleton. Our experiments demonstrate the performance and effectiveness of the proposed method.
Jong-Su, Yim;Dong-Hyeon, Kim;Chi-Ung, Ko;Dong-Geun, Kim;Hyung-Ju, Cho
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.2
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pp.99-110
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2023
In this paper, we propose a system termed ForestLi that can accurately estimate the diameter at breast height (DBH) and tree height using LiDAR point cloud data. The ForestLi system processes LiDAR point cloud data through the following steps: downsampling, outlier removal, ground segmentation, ground height normalization, stem extraction, individual tree segmentation, and DBH and tree height measurement. A commercial system, such as LiDAR360, for processing LiDAR point cloud data requires the user to directly correct errors in lower vegetation and individual tree segmentation. In contrast, the ForestLi system can automatically remove LiDAR point cloud data that correspond to lower vegetation in order to improve the accuracy of estimating DBH and tree height. This enables the ForestLi system to reduce the total processing time as well as enhance the accuracy of accuracy of measuring DBH and tree height compared to the LiDAR360 system. We performed an empirical study to confirm that the ForestLi system outperforms the LiDAR360 system in terms of the total processing time and accuracy of measuring DBH and tree height.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.1
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pp.101-107
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1988
This paper proposes a circuit extractor which extracts a netlist from the CIF input file cntaining the layout mask artwork informations. The circuit extractor extracts transistors and their interconnections, and calculates circuit parameter such as parasitic resistance and parasitic capacitance from the mask informations. When calculating the parasitic resistance, we consider the current flow path to reduce the errors caused by the resistance approximation. Similarly, we consider the coupling capacitance which has an effect on the circuit characteristics, when the parasitic capacitances are calculated. Therefore, using these parameter values as an input to circuit simulation, the circuit characteristics such as delay time can be estimated accurately. The presented circuit extraction algorithm uses a multiple storage quad tree as a data sturucture for storing and searching the 2-dimensional geometric data of mask artwork. Also, the proposed algorithm is technologically independent to work across a wide range of MOS technologies without any change in the algorihm.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.27-28
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2020
이형 데이터 간의 정보 전송과 교환을 가능하게 하는 유연한 트리 구조의 특성은 인터넷 및 IoT 환경에서의 대량 데이터 저장·전송·교환 등에 있어서 XML이나 JSON에서 주요하게 사용된다. 사용성에 있어서는 수월한 반면에, 감추어져 있는 가치있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 찾아내는 것은 일반 단순 구조의 데이터에 비해서 훨씬 어려우며 복잡하고 난해한 문제들을 발생시킨다. 이는 트리가 갖는 계층 구조 때문이다. 본 논문에서는 계층 구조를 갖는 대량 트리 데이터들을 보다 단순한 리스트 구조로 변형한 후 해당 구조로부터 가장 자주 발생하는 유용한 정보들을 추출하는 방법을 제시한다.
Woody plant tissues contain great amounts of phenolic compounds and polysaccharides. These substances inhibit the activation of reverse transcriptase and/or Taq polymerase in RT-PCR. The commonly used multiple-step protocols using several additives to diminish polyphenolic compounds during nucleic acid extraction are time consuming and laborious. In this study, sodium sulfite was evaluated as an additive for nucleic acid extraction from woody plants and the efficiency of RT-PCR assay of commercial nucleic acid extraction kits and small-scale dsRNA extraction was compared. Sodium sulfite was used as an inhibitor against polyphenolic oxidases and its effects were compared in RNA extraction by commercial extraction kit and small-scale double-stranded RNA (dsRNA) extraction method for RT-PCR. During nucleic acid extraction, addition of 0.5%-1.5%(w/v) of sodium sulfite to lysis buffer or STE buffer resulted in lighter browning by oxidation than extracts without sodium sulfite and improved the RT-PCR detection. When commercial RNA extraction kit was used, optimal concentrations of sodium sulfite were variable according to the tested plant. However, with dsRNA as RT-PCR template, sodium sulfite 1.5% in STE buffer improved the detection efficiency of Apple chlorotic leaf spot virus (ACLSV) and Apple stem grooving virus (ASGV) in fruit trees, and reduced the unspecific amplifications signi-ficantly. Furthermore, when viruses existed at low titers in host plant, small-scale dsRNA extractions were very reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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