Three new classification methods for multi temporal images are proposed. They are named as a likelihood addition method, a likelihood majority method and a Dempster-Shafer's rule method. Basic strategies using these methods are to calculate likelihoods for each temporal data and to combine obtained likelihoods for final classification. These three methods use different combining algorithms. From classification experiments, following results were obtained. The method based on Dempster-Shafer's rule of combination showed about 12% improvement of classification accuracies compared to a conventional method. This method needed about 16% more processing times than that of a conventional method. The other two proposed method showed 1% to 5% increase of classification accuracies. However processing times of these two proposed method showed 1% to 5% increase of classification accuracies. However processing times of these two methods are almost the same with that of a conventional method. Among the newly proposed three methods, the Dempster-Shafer's rule method showed the highest classification accuracies with more processing time than those of other methods.
This paper presents a reconfigurable digital signal processing(rDSP) architecture that is effective for implementing adaptive digital signal processing in the applications of smart health care system. This rDSP architecture employs an evolution capability of FIR filters using genetic algorithm. Parallel genetic algorithm based rDSP architecture evolves FIR filters to explore optimal configuration of filter combination, associated parameters, and structure of feature space adaptively to noisy environments for an adaptive signal processing. The proposed DSP architecture is implemented using Xilinx Virtex4 FPGA device and SMIC 0.18um CMOS Technology.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.1
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pp.13-18
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2009
Usually, human emotions are vague and change diversely on the basis of the stimulus from the outside. Plutchik classified the fundamental behavioral patterns into eight patterns, named each of them a genuine emotion, and furthermore suggested mixed emotions using a combination of genuine emotions. In this paper, we propose a method for processing Plutchik's emotion model using Multiple Valued Logic(MVL) Automata Model which utilizes the properties of difference in Multiple Valued Logic functions. This proposed emotion processing model can be widely applied to the analysis and processing of emotion data.
In order to deal with the filtering delay problem of least mean square adaptive filter noise reduction algorithm and music noise problem of spectral subtraction algorithm during the speech signal processing, we combine these two algorithms and propose one novel noise reduction method, showing a strong performance on par or even better than state of the art methods. We first use the least mean square algorithm to reduce the average intensity of noise, and then add spectral subtraction algorithm to reduce remaining noise again. Experiments prove that using the spectral subtraction again after the least mean square adaptive filter algorithm overcomes shortcomings which come from the former two algorithms. Also the novel method increases the signal-to-noise ratio of original speech data and improves the final noise reduction performance.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.56
no.6
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pp.353-370
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2023
Corrosion detection and analysis is a very important topic in reducing costs and preventing disasters. Recently, image processing techniques have been widely applied to corrosion identification and analysis. In this work, we briefly introduces traditional image processing techniques and machine learning algorithms applied to detect or analyze corrosion in various fields. Recently, machine learning, especially CNN-based algorithms, have been widely applied to corrosion detection. Additionally, research on applying machine learning to region segmentation is very actively underway. The corrosion is reddish and brown in color and has a very irregular shape, so a combination of techniques that consider color and texture, various mathematical techniques, and machine learning algorithms are used to detect and analyze corrosion. We present examples of the application of traditional image processing techniques and machine learning to corrosion detection and analysis.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.08a
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pp.356-365
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1999
The present study is aimed at developing the TRIP(transformation induced plasticity) aided high strength low carbon steel using reversion process. An excellent combination of elongation over 40% and tensile strength abut 100kgf/$\textrm{mm}^2$ achieved in processing of 0.15C-0.5 Si-6Mn steel by slow heating to intercritial temperature region and accelerated cooling into room temperature. This good combination is caused by TRIP phenomena of retained austenite in steels during deformation. The stability of retained austenite is very important for the good ductility and it depends on the diffusion of carbon and manganeses during heat treatment. The accelerated cooling after holding at annealing temperature retards the formation of pearlite and provides the carbon enrichment in retained austenite in steel, resulting in the increase in elongation of the cold-rolled TRIP steel. On the other hand, heat treating the steel at 600$^{\circ}C$ for 5 hour before cold rolling increases elongation but reduces the amount of retained austenite after reversion processing. It is accounted that the heat treating is effective for the increase in the stability of retained austenite.
Response surface methodology (RSM) is a statistical approach widely used in food processing to optimize the formulation, processing conditions, and quality of food products. The homogenization process is achieved by subjecting milk to high pressure, which breaks down fat globules and disperses fat more evenly throughout milk. This study focuses on an application of RSM including the logit transformation to predict the efficiency of milk homogenization, which can be maximized by minimizing the relative difference in fat percentage between the top part and the remainder of milk. To avoid a negative predicted value of the minimum of this proportion, the logit transformation is used to turn the proportion into the logit, whose possible values are real numbers. Then, the logit values are modeled and optimized. Subsequently, the logistic transformation is used to turn the predicted logit into the predicted proportion. From our model, the optimum condition for the maximized efficiency of milk homogenization was predicted as the combination of a homogenizer pressure of 30 MPa, a storage temperature of 10℃, and a storage period of 10 days. Additionally, with a combination of a homogenizer pressure of 30 MPa, a storage temperature of 10℃, and a storage period of 50 days, the level of milk homogenization was predicted to be acceptable, even with the problem of extrapolation taken into account.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.51-54
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2005
This paper proposes an index structure which is used to process X-Path on S-XML data. There are many previous index structures based on tree structure for X-Path processing. Because of general tree index's top-down query fashion, the unnecessary node traversal makes heavy access and decreases the query processing performance. And both of the two query types for X-Path called single-path query and branching query need to be supported in proposed index structure. This method uses a combination of path summary and the node indexing. First, it manages hashing on hierarchy elements which are presented in tag in S-XML. Second, array blocks named path summary array is created in each node of hashing to store the path information. The X-Path processing finds the tag element using hashing and checks array blocks in each node to determine the path of query's result. Based on this structure, it supports both single-path query and branching path query and improves the X-Path processing performance.
Heat treatment of milk aims to inhibit the growth of microbes, extend the shelf-life of products and improve the quality of the products. Heat treatment also leads to denaturation of whey protein and the formation of whey protein-casein polymer, which has negative effects on milk product. Hence the milk heat treatment conditions should be controlled in milk processing. In this study, the denaturation degree of whey protein and the combination degree of whey protein and casein when undergoing heat treatment were also determined by using the Native-PAGE and SDS-PAGE analysis. The results showed that the denaturation degree of whey protein and the combination degree of whey protein with casein extended with the increase of the heat-treated temperature and time. The effects of the heat-treated temperature and heat-treated time on the denaturation degree of whey protein and on the combination degree of whey protein and casein were well described using the quadratic regression equation. The analysis strategy used in this study reveals an intuitive and effective measure of the denaturation degree of whey protein, and the changes of milk protein under different heat treatment conditions efficiently and accurately in the dairy industry. It can be of great significance for dairy product proteins following processing treatments applied for dairy product manufacturing.
The objective of this study was to examine the effects of a combined treatment regarding antimicrobial food ingredients and high pressure processing (HP) on the inactivation efficiency of Escherichia coli and Listeria monocytogenes inoculated into ground pork. Ethanol extracted from garlic, leeks, onions, and ginger powder was prepared. Half of the prepared powder was irradiated at 5 kGy to see the effect of pasteurization before addition. The prepared food ingredients were added into radiation-sterilized ground pork (1%, w/w), and inoculated with E. coli and L. monocytogenes. The samples were vacuum-packed and applied with HP at 0.1 (control), 300, 450, and 600 MPa. Microbial log reduction increased with the increase of pressure up to 600 MPa. With minor exceptions, overall efficiency of HP treatment with regards to inactivation of pathogens increased. Inoculated microorganisms showed approximately 7-8 Log reductions by 600 MPa, except for L. monocytogenes treated with garlic (5.7 Log reductions). The E. coli reduction in ground pork mixed with ethanol extracted garlic showed the highest efficiency (1.86) compared to leeks (1.25-1.31), onions (1.17-1.44), and ginger (1.50-1.82) when treated at an HP of 450 MPa. There was no evidence for the advantage of pasteurization concerning the food ingredients before addition of antimicrobial food ingredients and HP. Results demonstrate that the combination of antimicrobial food ingredients and HP treatment may help improve the efficiency of sterilization in meat systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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