Volume rendering is a powerful tool for visualizing sampled scalar values from 3D data without modeling geometric primitives to the data. The volume rendering can describe the surface-detail of a complex object. Owing to this characteristic. volume rendering has been used to visualize medical data. The size of volume data is usually too big to handle in real time. Recently, various volume rendering algorithms have been proposed in order to reduce the rendering time. However, most of the proposed algorithms are not proper for fast rendering of large non-coded volume data. In this paper, we propose a block-based fast volume rendering algorithm using a shear-warp factorization for non-coded volume data. The algorithm performs volume rendering by using the organ segmentation data as well as block-based 3D volume data, and increases the rendering speed for large non-coded volume data. The proposed algorithm is evaluated by rendering 3D X-ray CT body images and MR head images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.6
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pp.19-28
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2021
Nowadays, interest in health care is increasing due to Coronavirus (COVID-19), and a lot of people are doing home training as there are more difficulties in using fitness centers and public facilities that are used together. In this paper, we propose a personalized exercise recommendation algorithm using personalized propensity information to provide more accurate and meaningful exercise recommendation to home training users. Thus, we classify the data according to the criteria for obesity with a k-nearest neighbor algorithm using personal information that can represent individuals, such as eating habits information and physical conditions. Furthermore, we differentiate the exercise dataset by the level of exercise activities. Based on the neighborhood information of each dataset, we provide personalized exercise recommendations to users through a dimensionality reduction algorithm (SVD) among model-based collaborative filtering methods. Therefore, we can solve the problem of data sparsity and scalability of memory-based collaborative filtering recommendation techniques and we verify the accuracy and performance of the proposed algorithms.
Recently deep learning models are widely used for various tasks such as facial recognition and face editing. Their training process often involves a dataset with imbalanced age distribution. It is because some age groups (teenagers and middle age) are more socially active and tends to have more data compared to the less socially active age groups (children and elderly). This imbalanced age distribution may negatively impact the deep learning training process or the model performance when tested against those age groups with less data. To this end, we propose an age-controllable face synthesis technique using a feature decomposition to classify age from facial images which can be utilized to synthesize novel data to balance out the age distribution. We perform extensive qualitative and quantitative evaluation on our proposed technique using the FFHQ dataset and we show that our method has better performance than existing method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.8
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pp.693-698
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2007
A numerical method for accurate simulations of rotor aerodynamics is proposed. The numerical diffusion in the typically coarse grids away from the rotor blades is improved by implying a fourth-order of interpolation of local characteristic variables of the flow in the reconstruction stage of MUSCL approach in the framework of a finite volume formulation. In addition, different slope limiters are applied to the different characteristic fields, such as compressive limiters to linear characteristic fields to reduce the numerical dissipation whereas, diffusive limiters to nonlinear characteristic fields to increase numerical stability. Various exemplary problems related to the rotor aerodynamics applications are tested and the numerical results show a significant improvement in wake capturing capability. However, rotor aeroacoustic calculations show no meaningful difference over traditional MUSCL approach.
Traditional object decomposition techniques do not decompose spatial objects dynamically during spatial joins, because the object decomposition is very expensive. In this paper, we propose a modified object decomposition technique that can be applied in PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join). In real-life data, there are much differences among the sizes of objects. We decompose only large objects with great effects on spatial joins. This technique decreases the decomposition cost of objects during spatial joins and enables efficient filter-refinement steps. Experiments show that the PBSM used with our proposed method performs significantly better than the traditional PBSM.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.605-608
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2007
The denoising for image restoration based on the Wavelet Packet with absolute average threshold is presented. The Existing method is used standard deviation estimated results in increasing the noise and threshold, and damaging an image quality. In addition that is decreased image restoration PSNR by using the same threshold in spite of changing image because of installing a threshold in proportion of noise size. In contrast, the absolute average threshold with wavelet packet is adapted by changing image to set up threshold by statistic quantity of resolved image and is avoided an extreme impart. The results on the experiment has improved 10% and 5% over than the denoising based on simple wavelet transform and wavelet packet respectively.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.4
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pp.343-350
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2006
For integrating and utilizing the statistical data, which is summarized by arbitrary areal unit such as demographics, with stellite imagery or other GIS data, areal unit of both data should be accorded. Dasymetric mapping is proposed as a useful method fur disaggregating the aggregated statistical data to finer areal unit or generating surface model from object data such as polygonal area. This research evaluate the effectiveness of dasymetric mapping by 1) summarizing the yellow page information by administrative district, 2) modeling the business density using dasymetric mapping, and 3) comparing the business densities of raw data and that of spatial interpolation result.
A signal processing technique for interferometric fiber-optic sensors is proposed. It does not require a any special optic components such as phase modulator, $3times3$ couplers,to obtain the full sensitivity of the interferometer. Instead, it requires a reference interferometer for phase referencing and a reference mirror for intensity referencing, but intensity referencing can be done without using the r reference mirror. The new technique utilizes the frequency chirping of the laser diode to process t the sensor signal with both wide dynamic range and high sensitivity of the interferometer. It was a applied to an internal-mirrored FP interferometric temperature sensor to obtain the system noise of $4\times10^{-3\circ}C$ from I cm FP Interferometor sensor device.
There are many techniques for underwater source localization. These are the methods based on TDOA (Time Difference Of Arrival) estimation. beamforming techniques and high resolution techniques, etc. In this Paper we estimate the underwater source position using MCPSP (Modified Cross Power Spectrum Phase) function that is calculated on frequency domain using sensors of small number. However, the performances of the localizing method based on MCPSP function drops greatly in the case of CW (Continuous Wave) signal . In this Paper we proposed the TDOA estimation method for pulsed CW signal. In the Proposed method we composed of new segment including a edge of ping. This segment was computed by short-time energy detection. With theoretical representation the performances of the proposed method were analyzed under various environment.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.08a
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pp.82.1-82.1
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2013
SPOES(Self Plasma Optical Emission Spectroscopy)는 반도체 및 LCD 제조 장비의 Foreline에 장착되는 센서로써, Foreline에 흐르는 Gas를 이온화시켜 이때 발생되는 빛을 분광시켜 공정의 상태 및 장비의 상태등을 종합적으로 점검할 수 있는 센서입니다. SPOES의 최대 장점은 공정 장비에 영향을 주기 않으면서 공정을 진단할 수 있고, 장비의 메인챔버에서 플라즈마 방전이 발생하지 않는 RPS (Remote Plasma System)등에 적용이 가능하며, 설치 및 분해이동과 운용이 용이한 장점이 있습니다. 하지만, SPOES는 오염성 가스 및 물질에 의한 오염에 취약한 단점이 있습니다. 예컨대, 플라즈마 방전에 의한 부산물들이 SPOES의 내부에 있는 윈도우의 렌즈에 부착되어 감도를 저하시켜, SEOES의 수명을 단축시킵니다. 또한 오염 물질이 SPOES 내부의 방전 CHAMBER에 증착되어 플라즈마 방전 효울을 저하시켜 센서의 효율을 저하시킵니다. 예를들면, 장비의 공정 챔버에서 배출되는 탄소와 같은 비금속성 오염물질과 텅스텐과 같은 금속성 오염물질이 SPOES의 방전 CHAMBER 내벽과 윈도우에 증착되어 오염을 유발합니다. 오염이 진행된 SPOES는 방전 CHAMBER의 오염으로 CHAMBER의 유전율을 변화시켜, 플라즈마 방전 효율의 저하를 가져오고, 윈도우의 오염은 빛의 투과율을 저하시켜, OES 신호의 감도를 저하시켜, SPOES 감도를 저하시키는 요인으로 작용합니다. 이러한 문제를 해결하기위한 방법으로 능동형 오염 방지 기술을 채용 하였습니다. 능동형 오염 방지 기법은 SPEOS의 방전 챔버에서 플라즈마 방전시 발생하는 진공의 밀도차를 이용하는 기술과 방전 챔버와 연결된 BYPASS LINE에 의해 발생되는 오염물질 자체 배기 시스템, 그리고 고밀도 플라즈마 방전을 일으키는 멀티 RF 기술 및 고밀도 방전을 일으키는 챔버 구조로 구성 되어 있습니다. 능동형 오염 방지 기법으로 반도체 공정에서 6개월 이상의 LIFETIME을 확보 할 수 있고, 고밀도 플라즈마로 인한 UV~NIR 영역의 감도 향상등을 확보 할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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