Agar was prepared from Gelidium amansii collected from Jeju Island, South Korea. This agar preparation has high gel strength and low sulfate content compared with G. amansii agar from Morocco. Accordingly, agarose was made from the Jeju agar through the consecutive refining processes of dimethyl sulfoxide (DMSO) extraction and ethylene diamine tetra acetic acid (EDTA) washing. The physicochemical properties of the resulting agarose were compared with those from agarose prepared using only DMSO extraction. Consecutive DMSO extraction and EDTA washing more strongly affected the physicochemical properties of the agarose (purified agarose) compared with the use of DMSO extraction alone. These properties were similar to those of commercial agarose used for electrophoresis. In DNA electrophoresis, the separation and movement speed of the purified agarose were similar to those of the commercial agarose. In a $^{13}C$ NMR analysis, the purified agarose exhibited the same carbon peak as the commercial agarose. When observed under scanning electron microscopy, the agar had an even and smooth surface without irregularities or pores, and the purified agarose had a wide surface area with a large number of pores; the commercial agarose had an irregular surface that would allow the solvent to easily permeate. These results illustrate that the physicochemical properties of agarose prepared from DMSO extraction and EDTA washing were more effective than those observed after DMSO extraction alone; thus, these processes used in succession will be useful in agarose industries.
Background extraction is an important technique to find the moving objects in video surveillance system. This paper proposes a new on-line background extraction method for color video using vector order statistics. In the proposed method, using the fact that background occurs more frequently than objects, the vector median of color pixels in consecutive frames Is treated as background at the position. Also, the objects of current frame are consisted of the set of pixels whose distance from background pixel is larger than threshold. In the paper, the proposed method is compared with the on-line multiple background extraction based on Gaussian mixture model(GMM) in order to evaluate the performance. As the result, its performance is similar or superior to the method based on GMM.
A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.7
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pp.807-818
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1988
This paper proposes new algorithms for the estimation of displacement vector and moving object extraction using difference picture. First, the relations between the boundary of moving objects in two consecutive image and the boundary of difference picture regions are analyzed, then displacement vector estimation algorithm is proposed. Using the estimated displacement vector, moving objects are directly extracted from difference picture. Since the proposed algorithms do not process gray-valued image, they have a short processing time and are suitable to real time processing. From the experimental results, we observed that, if difference picture is wel extracted, the proposecd algorithms work well even in the circumstances of complex background, fast or slow motion, rotation etc., including occlusion where is not moving area.
An automatic grading algorithm was developed to replace the manual trading of white ginseng. The algorithm consists of three consecutive stages, (a) image acquisition and preprocessing, (b) mathematical feature extraction, and (c) grade decision using artificial neural network. Mathematical features such as area ratio, mean and standard deviation of graylevel, skewness of graylevel histogram, and the number of run segment are extracted from five equally divided parts of ginseng. An artificial neural network model was used to classify white ginsengs into three categories. The performance of the algorithm was evaluated using 120 ginseng samples and the rate of successful classification was 74%.
Object tracking is a common vision task to detect and trace objects between consecutive frames. It is also important for a variety of applications such as surveillance, video based traffic monitoring system, and so on. An efficient moving vehicle clustering and tracking algorithm suitable for traffic monitoring system is proposed in this paper. First, automatic background extraction method is used to get a reliable background as a reference. The moving blob(object) is then separated from the background by mean shift method. Second, the scale invariant feature based method extracts the salient features from the clustered foreground blob. It is robust to change the illumination, scale, and affine shape. The simulation results on various road situations demonstrate good performance achieved by proposed method.
The purpose of this study was to develope the remediation method of contaminated soils with metals and petroleum. The diesel degrading strain was isolated and identified from the soil contaminated by petroleum at industrial sites. Diesel biodegradation experiment was performed by diesel degrading bacteria in both solution and soil slurry. Contaminated soils by Zn or As and diesel were treated consecutively by steam-vapor extraction, biodegradation, and acid washing. The strain was identified as Pseudomonas aeruginosa, and named as Pseudomonas aeruginosa TPH1. The optimal culture conditions of TPH1 were $20^{\circ}C$ and pH 7.0, 3% of diesel concentration. Biodegradation of diesel was performed using the separated strain in liquid medium, and 63% of diesel was degraded in 72 hours. And 52% of diesel was removed in the tested soils. In the treatment of contaminated soils with diesel and Zn or As, 29% ~ 44% of diesel was reduced by steamvapor extraction, 60% ~ 71% of diesel was removed after biodegradation. 47% of Zn and 96% of As were removed after acid(mixture of sulfuric and oxalic acids) washing. It is recommended that consecutive treatment method of steam-vapor extraction, biodegradation and acid washing is effective for remediation of complex contaminated soils with metals and petroleum.
Kim, Dong-Hyun;Park, Sung-Bin;Chang, Ic-Jun;Song, Jae-Chul;Chin, Byung-Rho
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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v.23
no.3
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pp.238-243
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2001
Purpose : The purpose of this study was to determine radiologic variables affecting extraction of impacted mandibular third molar. Materials and Methods : This study was investigated on 44 consecutive extractions of unilateral impacted mandibular third molars (Male;34, Female;10, Mean age;24.98, Age range;19-35). Fourteen radiologic variables, which were actual value except only one, were evaluated to establish their relation to the operation time. The Pearson correlation coefficient and Stepwise procedures for regression analysis were carried out. Results : Eight variables (depth, angulation, ramus width, relationship to the second molar, distal ramus depth, mesial ramus depth, mesial periodontal ligament width and follicle) showed a statistically significant relation to the operation time(Pearson correlation coefficient, p<0.05). Two variables, depth and mesial periodontal ligament width, showed the most powerful and just relation to the operation time($r^2$ = 0.349, p<0.05). Conclusion : This study shows that our results can help general practioner to estimate the operation time of extraction of impacted mandibular third molars by measuring two radiologic variables ; depth and mesial periondontal ligament width.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.3
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pp.298-303
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2014
In this paper, we proposed a robust object extraction and tracking algorithm in the IR image sequence acquired in the sea environment. In order to extract size-invariant object, we detect horizontal and vertical edges by using DWT and combine it to generate saliency map. To extract object region, binarization technique is applied to saliency map. The correspondences between objects in consecutive frames are defined by the calculating minimum weighted Euclidean distance as a matching measure. Finally, object trajectories are determined by considering false correspondences such as entering object, vanishing objects and false object and so on. The proposed algorithm can find trajectories robustly, which has shown by experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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