In this paper, Multisource data classification methods based on Bayesian formula are considered. For this decision fusion scheme, the individual data sources are handled separately by statistical classification algorithms and then Bayesian fusion method is applied to integrate from the available data sources. This method includes the combination of each expert decisions where the weights of the individual experts represent the reliability of the sources. The reliability measure used in the statistical approach is common to all pixels in previous work. In this experiment, the weight factors have been assigned to have different value for all pixels in order to improve the integrated classification accuracies. Although most implementations of Bayesian classification approaches assume fixed a priori probabilities, we have used adaptive a priori probabilities by iteratively calculating the local a priori probabilities so as to maximize the posteriori probabilities. The effectiveness of the proposed method is at first demonstrated on simulations with artificial and evaluated in terms of real-world data sets. As a result, we have shown that Bayesian statistical fusion scheme performs well on multispectral data classification.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.3
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pp.107-111
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2021
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
In this study, a method to remove residual powder on a multi-layered graphene and a new approach to transfer multi-layered graphene at once are studied. A graphene one-step transfer (GOST) method is conducted to minimize the residual powder comparison with a layer-by-layer transfer. Furthermore, a residual powder removing process is investigated to remove residual powder at the top of a multi-layered graphene. After residual powder is removed, the sheet resistance of graphene is decreased from 393 to 340 Ohm/sq in a four-layered graphene. In addition, transmittance slightly increases after residual powder is removed from the top of the multi-layered graphene. Optical and atomic-force microscopy images are used to analyze the graphene surface, and the Ra value is reduced from 5.2 to 3.7 nm following residual powder removal. Therefore, GOST and residual powder removal resolve the limited application of graphene electrodes due to residual powder.
Today, as the standard of customers is getting higher, the period "Value Consumption" has come. "Brand Stretching" which is to expand business from own field of business to "Fusion Design", "Art Collaboration" focusing on diversified demand and emotion of consumer is in trend. Global fashion enterprise which is particularly sensitive to trend and influential to various field of business, has now transformed to total lifestyle enterprise and now started to show off furniture design to improve the value and image of the brand. This thesis has classified methodological types to apply furniture design and background of furniture design in fashion enterprise, analyzed and examined cases, and interpreted the possibility and direction of understanding to furniture design in various aspects.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.670-671
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2022
In this paper, we intend to develop a new TOF sensor that provides object occupancy information and location information by fusing the pixel value of the camera and the distance value of the TOF sensor. The developed sensor can be applied to school buses, school buses, city buses, and trucks (applicable to passenger vehicles).
Song, Yoon Seok;Park, Yu Ri;Ryu, Seung Min;Jeon, Hyeong Won;Eom, Sang Heum;Lee, Seung Je
Food Science and Preservation
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v.23
no.7
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pp.960-966
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2016
This study was conducted to explore the potential for use of atmospheric pressure dielectric barrier discharge plasma (atmospheric pressure DBD plasma) as a non-thermal sterilization technology for microorganisms in dried red pepper. The effects of key parameters such as power, exposure time and distance on the sterilization efficiency and the quality of red dried pepper by the atmospheric pressure DBD plasma treatment were investigated. The results revealed that the plasma treatment was very effective for sterilization of Staphylococcus aureus, with 15 min of treatment at 1.0 kW and 20 mm sterilizing 82.6% of the S. aureus. Increasing the power or exposure time and decreasing the exposure distance led to improved sterilization efficiency. The atmospheric pressure DBD plasma treatment showed no effect on the ASTA (American spice trade association) value or hardness of dried red pepper. Furthermore, no effects of atmospheric pressure DBD plasma treatment were observed on the sensory properties of dried red pepper. To assess the storage stability, the dried red pepper was treated with atmospheric pressure DBD plasma (1.5 kW power, 15 min exposure time and 10 mm exposure distance), then stored for 12 weeks at $25^{\circ}C$. Consequently, the ASTA value, hardness and capsaicin concentration of dried red pepper were maintained.
Kwon, Hee Sung;Song, Ah Ram;Jung, Se Jung;Lee, Won Hee
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.5
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pp.367-380
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2022
In this study, the periodic and simplified update and production way of the ECVAM (Environmental Conservation Value Assessment Map) was presented through the classification of environmental values using KOMPSAT-3A satellite imagery and land cover map. ECVAM is a map that evaluates the environmental value of the country in five stages based on 62 legal evaluation items and 8 environmental and ecological evaluation items, and is provided on two scales: 1:25000 and 1:5000. However, the 1:5000 scale environmental assessment map is being produced and serviced with a slow renewal cycle of one year due to various constraints such as the absence of reference materials and different production years. Therefore, in this study, one of the deep learning techniques, KOMPSAT-3A satellite image, SI (Spectral Indices), and land cover map were used to conduct this study to confirm the possibility of establishing an environmental assessment map. As a result, the accuracy was calculated to be 87.25% and 85.88%, respectively. Through the results of the study, it was possible to confirm the possibility of constructing an environmental assessment map using satellite imagery, optical index, and land cover classification.
Background: Epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations and echinoderm microtubule associated protein like 4-anaplastic lymphoma kinase (EML4-ALK) define specific molecular subsets of lung adenocarcinomas with distinct clinical features. Our purpose was to analyze clinical features and prognostic value of EGFR gene mutations and the EML4-ALK fusion gene in lung adenocarcinoma. Patients and Methods: EGFR gene mutations and the EML4-ALK fusion gene were detected in 92 lung adenocarcinoma patients in China. Tumor marker levels before first treatment were measured by electrochemiluminescence immunoassay. Results: EGFR mutations were found in 40.2% (37/92) of lung adenocarcinoma patients, being identified at high frequencies in never-smokers (48.3% vs. 26.5% in smokers; P=0.040) and in patients with abnormal serum carcinoembryonic antigen (CEA) levels before the initial treatment (58.3% vs. 28.6%, P=0.004). Multivariate analysis revealed that a higher serum CEA level before the initial treatment was independently associated with EGFR gene mutations (95%CI: 1.476~11.343, P=0.007). We also identified 8 patients who harbored the EML4-ALK fusion gene (8.7%, 8/92). In concordance with previous reports, younger age was a clinical feature for these (P=0.008). Seven of the positive cases were never smokers, and no coexistence with EGFR mutation was discovered. In addition, the frequency of the EML4-ALK fusion gene among patients with a serum CEA concentration below 5ng/ml seemed to be higher than patients with a concentration over 5ng/ml (P=0.021). No significant difference was observed for time to progression and overall survival between EML4-ALK-positive group and EML4-ALK-negative group or between patients with and without an EGFR mutation. Conclusions: The serum CEA level before the initial treatment may be helpful in screening population for EGFR mutations or EML4-ALK fusion gene presence in lung adenocarcinoma patients.
We present an approach to detect real plane for line base recognition and pose estimation Given 3D line segments, we set up reference plane for each line pair and measure the normal distance from the end point to the reference plane. And then, normal distances are measured between remains of line endpoints and reference plane to decide whether these lines are coplanar with respect to the reference plane. After we conduct this coplanarity test, we initiate visibility test using z-buffer value to prune out ambiguous planes from reference planes. We applied this algorithm to real images, and the results are found useful for evidence fusion and probabilistic verification to assist the line based recognition as well as 3D pose estimation.
In this paper, we presents a new disparity map refinement algorithm using statistical characteristics of disparity map and edge information. The proposed algorithm generate a refined disparity map using disparity maps which are obtained from area and feature-based Stereo Matching by selecting a disparity value of edge point based on the statistics of both disparity maps. Experimental results on aerial stereo image show the better results than conventional fusion algorithms in the disparity error. This algorithm can be applied to the reconstruction of building image from the high resolution remote sensing data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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