A new lane detection algorithm is proposed for the analysis of DNA fingerprints from a polymerase chain reaction (PCR) gel electrophoresis image. Although several research results have been previously reported, it is still challenging to extract lanes precisely from images having abrupt background brightness difference and bent lanes. We propose an edge based algorithm for calculating the average lane width and lane cycle. Our method adopts sub-pixel algorithm for extracting rising-edges and falling edges precisely and estimates the lane width and cycle by using k-means clustering algorithm. To handle the curved lanes, we partition the gel image into small portions, and track the lane centers in each partitioned image. 32 gel images including 534 lanes are used to evaluate the performance of our method. Experimental results show that our method is robust to images having background difference and bent lanes without any preprocessing.
Accurate estimation of spatial frequencies and phases for illumination patterns are essential to reconstructing super-resolution images in structured illumination microscopy (SIM). In this manuscript, we propose the improved component cross-correlation (ICC) algorithm, which is based on optimization of the cross-correlation values of the overlapping information between various spectral components. Compared to other algorithms for spatial-frequency and phase determination, the results calculated by the ICC algorithm are more accurate when the modulation depths of the illumination patterns are low. Moreover, the ICC algorithm is able to calculate the spatial frequencies and phases simultaneously. Simulation results indicate that even if the modulation depth is lower than 0.1, the ICC algorithm still estimates the parameters precisely; the images reconstructed by the ICC algorithm are much clearer than those reconstructed by other algorithms. In experiments, our home-built SIM system was used to image bovine pulmonary artery endothelial (BPAE) cells. Drawing support from the ICC algorithm, super-resolution images were reconstructed without artifacts.
In this paper, we introduce and study a new system of nonlinear variational inequalities. The existence and uniqueness of solution for this problem are proved and an iterative algorithm for approximating the solution of system of nonlinear variational inequalities is constructed.
Recently, as one of the policies for carbon free operation method of independent power system replacing diesel generator with renewable energy such as wind power and photovoltaic(PV) system has been presented. Therefore, this paper proposes an operation algorithm and modeling of independent power system by considering CVCF(constant voltage constant frequency) ESS(energy storage system) for constant frequency and voltage, LC(load control) ESS for demand and supply balancing and SVC(static var compensator) for reactive power compensation. From the simulation results based on the various operation scenario, it is confirmed that proposed operation algorithm and modeling may contribute stable operation and carbon free in independent power system.
This paper presents a moth-flame optimization (MFO)-based maximum power point tracking (MPPT) method for photovoltaic (PV) systems. The MFO algorithm is a new optimization method that exhibits satisfactory performance in terms of exploration, exploitation, local optima avoidance, and convergence. Therefore, the MFO algorithm is quite suitable for solving multiple peaks of PV systems under partial shading conditions (PSCs). The proposed MFO-MPPT is compared with four MPPT algorithms, namely the perturb and observe (P&O)-MPPT, incremental conductance (INC)-MPPT, particle swarm optimization (PSO)-MPPT and whale optimization algorithm (WOA)-MPPT. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can extract the global maximum power point (MPP) with greater tracking speed and accuracy under various conditions.
본 논문에서는 개개인의 사용자 상황인식 정보추출을 위해 구분이 필요한 시스템에서의 클러스터링 알고리즘을 이용한 대체 방법에 대한 알고리즘을 제안한다. 기존의 사용자 구분 시스템에서는 사용자가 직접 자신의 정보를 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 이러한 사용자 관리기반에 있어 개선된 알고리즘을 연구 적용한 상용자 인식정보 추출이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템을 연구 개발하고자 한다. 일반적으로 같은 데이터를 가진 사용자들을 구분하는 알고리즘은 기록된 정보와 새로 입력된 정보가 일치하는지 확인 후 그에 따라 적절한 대처를 해준다. 하지만 그 새로 입력된 정보가 어떤 사용자의 정보인지를 직접 입력해줘야 하는 번거로움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 정보를 직접 입력하지 않아도 누적된 시스템 내의 워킹 메모리로부터 분석된 데이터를 바탕으로 시스템 스스로 클러스터링 알고리즘을 이용하여 사용자를 구분하는 방법을 제안한다. 연구 적용된 알고리즘을 적용한 시스템의 관리 기법이 기존의 시스템보다 인원 구성이 다양한 환경에서 적응성이 더 높음을 보여주었다(주관적 관찰자 실험방법으로 증빙).
In this paper, we extended the division algorithm for the integers to the finite decimals. Though the remainder for the finite decimals is able to be defined as various ways, the remainder could be defined as 'the remained amount' which is the result of the division and as "the remainder" only if 'the remained amount' is decided uniquely by certain conditions. From the definition of "the remainder" for the finite decimal, it could be inferred that 'the division by equal part' and 'the division into equal parts' are proper for the division of the finite decimal concerned with the definition of "the remainder". The finite decimal, based on the unit of measure, seemed to make it possible for us to think "the remainder" both ways: 1" in the division by equal part when the quotient is the discrete amount, and 2" in the division into equal parts when the quotient is not only the discrete amount but also the continuous amount. In this division context, it could be said that the remainder for finite decimal must have the meaning of the justice and the completeness as well. The theorem of the division algorithm for the finite decimal could be accomplished, based on both the unit of measure of "the remainder", and those of the divisor and the dividend. In this paper, the meaning of the division algorithm for the finite decimal was investigated, it is concluded that this theory make it easy to find the remainder in the usual unit as well as in the unusual unit of measure.
In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.
The Human Robot Interface (HRI) based on 3D depth sensor on the docent robot is developed and the localization algorithm based on extended Kalman Filter (EKFLA) are proposed through the capstone design by graduate students in this paper. In addition to this, the performance of the proposed EKFLA is also analyzed. The developed HRI system consists of the route generation and localization algorithm, the user behavior pattern awareness algorithm, the map data generation and building algorithm, the obstacle detection and avoidance algorithm on the robot control modules that control the entire behaviors of the robot. It is confirmed that the improvement ratio of the localization error in EKFLA on the scenarios 1-3 is increased compared with the localization algorithm based on Kalman Filter (KFLA) as 21.96%, 25.81% and 15.03%, respectively.
Purpose: Epilepsy is the most common neurological disorder in childhood. Hospital nurses, who are the first to recognize seizures in epilepsy patients in the ward environment, possess expertise related to epilepsy and play a central role in epilepsy management. The purpose of this study was to develop an algorithm-based education program and to improve nurses' knowledge and self-efficacy related to providing nursing care to children with epilepsy. Methods: The education program consisted of lectures on the definition, cause, classification, diagnosis, treatment, and nursing of epilepsy based on a booklet, as well as practice using an algorithm for nursing interventions when a child experiences a seizure. Twenty-seven nurses working at pediatric neurological wards and a pediatric emergency room participated in the education program. The data were analyzed using descriptive statistics and the paired t-test. Results: Nurses' knowledge and self-efficacy showed a statistically significant improvement after participation in the education program on nursing care for children with epilepsy. Conclusion: The application of this education program for hospital setting is expected to improve nurses' capability to care for children with epilepsy, thereby contributing to a higher quality of nursing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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