Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.116-128
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2011
In this paper, we propose the structure of a high-performance face-detection engine that responds well to facial rotating changes using rotation transformation which minimize the required memory usage compared to the previous face-detection engine. The validity of the proposed structure has been verified through the implementation of FPGA. For high performance face detection, the MCT (Modified Census Transform) method, which is robust against lighting change, was used. The Adaboost learning algorithm was used for creating optimized learning data. And the rotation transformation method was added to maintain effectiveness against face rotating changes. The proposed hardware structure was composed of Color Space Converter, Noise Filter, Memory Controller Interface, Image Rotator, Image Scaler, MCT(Modified Census Transform), Candidate Detector / Confidence Mapper, Position Resizer, Data Grouper, Overlay Processor / Color Overlay Processor. The face detection engine was tested using a Virtex5 LX330 FPGA board, a QVGA grade CMOS camera, and an LCD Display. It was verified that the engine demonstrated excellent performance in diverse real life environments and in a face detection standard database. As a result, a high performance real time face detection engine that can conduct real time processing at speeds of at least 60 frames per second, which is effective against lighting changes and face rotating changes and can detect 32 faces in diverse sizes simultaneously, was developed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.9
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pp.69-76
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2011
According to the related reports, about 60 percents of ship collisions have resulted from operating mistake caused by human factor. Specially, the report said that negligence of observation caused 66.8 percents of the accidents due to a human factor. Hence automatic detection and tracking of an object from an IR images are crucial for safety navigation because it can relieve officer's burden and remedies imperfections of human visual system. In this paper, we present a method to detect an object such as ship, rock and buoy from a sea IR image. Most edge directions of the sea image are horizontal and most vertical edges come out from the object areas. The presented method uses them as a characteristic for the object detection. Vertical edges are extracted from the input image and isolated edges are eliminated. Then morphological closing operation is performed on the vertical edges. This caused vertical edges that actually compose an object be connected and become an object candidate region. Next, reference object regions are extracted using horizontal edges, which appear on the boundaries between surface of the sea and the objects. Finally, object regions are acquired by sequentially integrating reference region and object candidate regions.
To evaluate the accuracy and extent in the localization of cerebral motor coutex activation using a gradient- echo echo planar imaging(GE-EPI) compared to spin-echo echo planar iimaging(SE-EPI) on 3T MR imaging. Functional MR imaging of cerebral motor cortex activation was examined in GE-EPI and SE-EPI in five healthy male volunteers. A right finger movement was accomplished with a paradigm of 6 task and rest, periods and the cross-correlation was used for a statistical mapping algorithm. We evaluated any sorts of differenced of the time seried and the signal intensity changes between the rest and task periods obtained with two technoques. The qualitative analysis was distributed with activation sites of large veins and small veins by using two techniques and was found that both the techniques were clinically uesful for delineating large veins and small veins in fMRL Signal intensity charge of the rest and activation periods provided simmilar activations in both methods(GE-EPI : 0.93$\pm$0.11, SE-EPI : 0.80$\pm$.015) but the signal intensity in GE-EPI(133.95$\pm$15.76) was larger than in SE-EPI(74.5$\pm$18.90). The average SNRs of EPI raw data were higher at SMA in SE-EPI(48.54$\pm$12.37) than GE-EPI(41.4$\pm$12.54) and at M1 in SE-EPI(43.24$\pm$11.77) than GE-EPI(38.27$\pm$6.53). The localization of activation voxels of the GE-EPI showed a larger vein but the SE-EPI generally showed small vein. Then the analysis results of the two techniques were used for a statistacal paired student t-test. SE-EPI was found clinically useful for localizing the cerebral moter cortex cativation on 3.0T, but showed a little different activation patterns comparad to GE-EPI. In conclusion, SE-EPI may be feasible and can detect true cortical activation from capillaries and GE-EPI can obtain the large veins in the motor cortex activation on 3T MR imaging.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.1
s.343
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pp.57-70
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2006
This paper descWireless Sensor Network consisting of a number of small sensors with transceiver and data processor is an effective means for gathering data in a variety of environments. The data collected by each sensor is transmitted to a processing center that use all reported data to estimate characteristics of the environment or detect an event. This process must be designed to conserve the limited energy resources of the sensor since neighboring sensors generally have the data of similar information. Therefore, clustering scheme which sends aggregated information to the processing center may save energy. Existing multi-hop cluster energy consumption modeling scheme can not estimate exact energy consumption of an individual sensor. In this paper, we propose a new cluster energy consumption model which modified existing problem. We can estimate more accurate total energy consumption according to the number of clusterheads by using Voronoi tessellation. Thus, we can realize an energy efficient cluster formation. Our modeling has an accuracy over $90\%$ when compared with simulation and has considerably superior than existing modeling scheme about $60\%.$ We also confirmed that energy consumption of the proposed modeling scheme is more accurate when the sensor density is increased.
To assess the ability of an extravasation defection accessory (EDA) to detect the clinically important extravascular Injection of iodinated contrast material that was delivered with an automated mechanical power injector. The purpose of this study was to assess the ability of this device during clinically important episodes of extravasation. The EDA system was composed of a strain gage, an amplifier and a computer-based system. In the rabbit experimental cases, there were seven true-positive cases (range of the extravasation volumes: $14{\sim}23 ml$). The algorithm results showed seven true-positive cases (range of the extravasation volumes: $7{\sim}16ml$), nineteen true-negative cases, two false-positive cases and no false-negative cases. The EDA system had a sensitivity of 100% and a specificity of 90% for the detection of clinically important extravasation. The EDA system had good sensitivity for the detection of clinically important extravasation and the EDA system has the clinical potential for the early detection of extravasation of the contrast medium that is administered with power injectors.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.63-68
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2017
Although automated metro subway systems have the advantage of operating a train without a train driver, it is difficult to detect an immediate fault condition and take countermeasures when an unusual situation occurs. Therefore, it is important to construct a maintenance information system (MIS) that detects the vehicle failure/status information in real time and maintains it efficiently in the depot of the railway's vehicles. This paper proposes a conceptual design method that realizes the interface between the train control system (TCS), the operation control center train control monitoring system (OCC-TCMS) console, and the MIS using wireless communication network in real-time. To transmit a large amount of information on 800,000 occurrences per day during operation, data was collected in a 56 byte data table using a data processing algorithm. This state information was classified into 4 hexadecimal codes and transmitted to the MIS by mapping the status and the fault information on the vehicle during the main line operation. Furthermore, the transmission and reception data were examined in real time between the TCS and MIS, and the implementation of the failure information screen was then displayed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.4
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pp.825-832
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2014
Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require accurate detection of P-QRS-T point, higher computational cost and larger processing time. Even if some methods have the advantage in low complexity, but they generally suffer form low sensitivity. Also, it is difficult to detect PVC accurately because of the various QRS pattern by person's individual difference. Therefore it is necessary to design an efficient algorithm that classifies PVC based on QRS pattern in realtime and decreases computational cost by extracting minimal feature. In this paper, we propose PVC classification based on QRS pattern using QS interval and R wave amplitude. For this purpose, we detected R wave, RR interval, QRS pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through QS interval and R wave amplitude. The performance of R wave detection, PVC classification is evaluated by using 9 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 PVC. The achieved scores indicate the average of 99.02% in R wave detection and the rate of 93.72% in PVC classification.
This paper proposes a novel method to convert monoscopic soccer videos to stereoscopic videos. Through the soccer video analysis process, we detect shot boundaries and classify soccer frames into long shot or non-long shot. In the long shot case, the depth mapis generated relying on the size of the extracted ground region. For the non-long shot case, the shot is further partitioned into three types by considering the number of ground blocks and skin blocks which is obtained by a simple skin-color detection method. Then three different depth assignment methods are applied to each non-long shot types: 1) Depth estimation by object region extraction, 2) Foreground estimation by using the skin block and depth value computation by Gaussian function, and 3)the depth map generation for shots not containing the skin blocks. This depth assignment is followed by stereoscopic image generation. Subjective evaluation comparing generated depth maps and corresponding stereoscopic images indicate that the proposed algorithm can yield the sense of depth from a single view images.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.157-163
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2017
The object segmentation approach has the merit of reducing the processing cost required to detect moths of interest, because it applies a moth detection algorithm to the segmented objects after segmenting the objects individually in the moth image. In this paper, an object segmentation method for moth detection in pheromone trap images is proposed. Our method consists of preprocessing, thresholding, morphological filtering, and object labeling processes. Thresholding in the process is a critical step significantly influencing the performance of object segmentation. The proposed method can threshold very elaborately by reflecting the local properties of the moth images. We performed thresholding using global and local versions of Ostu's method and, used the proposed method for the moth images of Carposina sasakii acquired on a pheromone trap placed in an orchard. It was demonstrated that the proposed method could reflect the properties of light and background on the moth images. Also, we performed object segmentation and moth classification for Carposina sasakii images, where the latter process used an SVM classifier with training and classification steps. In the experiments, the proposed method performed the detection of Carposina sasakii for 10 moth images and achieved an average detection rate of 95% of them. Therefore, it was shown that the proposed technique is an effective monitoring method of Carposina sasakii in an orchard.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.2
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pp.151-159
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2004
The diversity, expansion of human activity and rapid urbanization make modem society to faced with problems like damage of nature and drain of natural resources. Under these circumstances rapid and accurate change detection techniques, which can detect wide range utilization changes, are needed for efficient management and utilization plan of national territory. In this study to perform change detection from remote sensing images, space analysis technique contained in Geographic Information System is applied. And from this technique, the software. that can execute new change detection algorithm, query, inquiry and analysis, is produced. This software is on the basis of graphic user interface and has many functions such as format conversion, grid calculation, statistical processing, display and reference. In this study, simultaneously change detection for multi-temporal satellite images can be performed and integrated one change image about four different periods was produced. Further more software user can acquire land cover change information for an specific area through querying and questioning about yearly changes. Finally making of every application module for change detection into one window based visual basic program, can be produced user convenience and automatic performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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