This paper propose scene change detection algorithm using coefficient of forward prediction macro-block, backward prediction macro-block, and intra-coded macro-block on getting motion estimation. Proposed method detect scene change with correlation according picture type forward two picture or forward and backward two picture on video sequences. Proposed algorithm is high accuracy and can detect all scene change on video, and detect to occur scene change on P, B, I-picture.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.2
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pp.37-43
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2003
The purpose of this thesis is to detect multiple vehicles using sequence image analysis at process that detect forward vehicles and lane from sequential color images. Detection of vehicles candidate area uses shadow characteristic and edge information in one frame. And, method to detect multiple vehicles area analyzes Estimation of Vehicle(EOV) and Accumulated Similarity Function(ASF) of vehicles candidate areas that exist in sequential images and examine possibility to be vehicles. Most researches detected a forward vehicles in road images but this research presented method to detect several vehicles and apply enough in havy traffic. To verify the effects of the proposed method, we capture the road images with notebook and CCD camera for PC and present the results such as processing time, accuracy and vehicles detection in the images.
According as vehicles increases, system such as Advanced Drivers Assistance System(ADAS ) to inform forward situation to driver is required. In this paper, we proposes method to detect forward vehicles and lane from sequential color images by basis process to inform forward situation to driver. We detect a front vehicle using that shadow area exists on part under vehicles and that road area occupies many parts even if road traffic is confused. We detect lane information using that lane part is white order by reverse characteristic of shadow area. This method shows good result in case road is confused or there is direction indication to road. HSV color space is selected for color modeling. This method uses saturation component and value component in HSV color model to detect vehicles and lane. It uses statistics features of HSV component and position to know whether detected vehicles area is vehicles such as vehicles previous frame. To verify the effects of the proposed method, we capture the road images with notebook and CCD camera for PC and Present the results such as processing time, accuracy and vehicles detection against the images.
Recently, there are active studies on a forward collision warning system to prevent the accidents and improve convenience of drivers. For collision evasion, the vehicle detection system is required. In general, existing learning-based vehicle detection methods use the entire appearance of the vehicles from rear-view images, so that each vehicle types should be learned separately since they have distinct rear-view appearance regarding the types. To overcome such shortcoming, we learn Haar-like features from the lower part of the vehicles which contain tail lights to detect vehicles leveraging the fact that the lower part is consistent regardless of vehicle types. As a verification procedure, we detect tail lights to distinguish actual vehicles and non-vehicles. If candidates are too small to detect the tail lights, we use HOG(Histogram Of Gradient) feature and SVM(Support Vector Machine) classifier to reduce false alarms. The proposed forward vehicle detection method shows accuracy of 95% even in the complicated images with many buildings by the road, regardless of vehicle types.
The mouse lymphoma thymidine kinase (tk+/-) gene assay (MOLY) using L5178Y tk+/- mouse lymphoma cell line is one of the mammalian forward mutation assays. It is well known that MOLY has many advantages and more sensitive than the other mammalian forward mutation assays such as x-linked hyposanthine phosphoribosyltransferase (hprt) gene assay. The target gene of MOLY is a heterozygous tk+/- gene located in 11 chromosome of L5178Y tk+/- cell, so it is able to detect the wide range of genetic changes like point mutation, deletion, rearrangement, and mitotic recombination within tk gene or deletion of entire chromosome 11. MOLY has relatively short expression time (2-3 days) compared to 1 week of hprt gene assay. MOLY can also induce relatively high mutant frequency so a large number of events can be recorded. The bimodal distribution of colony size which may indicate gene mutation and chromosome breakage potential of chemicals according to mutation scale such as large normal-growing mutants and small slow-growing mutants can be observed in this assay. The statistical analysis of data can be performed using the MUTANT program developed by York Electronic Research in association with Hazelton as recommended by the UKEMS (United Kingdom Environmental Mutagen Society) guidelines. This report reviewed MOLY using the microtiter cloning technique (microwell assay).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.11
no.2
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pp.201-215
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2000
The classical method for regression analysis is the least squares method. However, if the data contain significant outliers, the least squares estimator can be broken down by outliers. To remedy this problem, the robust methods are important complement to the least squares method. Robust methods down weighs or completely ignore the outliers. This is not always best because the outliers can contain some very important information about the population. If they can be detected, the outliers can be further inspected and appropriate action can be taken based on the results. In this paper, I propose a sequential outlier test to identify outliers. It is based on the nonrobust estimate and the robust estimate of scatter of a robust regression residuals and is applied in forward procedure, removing the most extreme data at each step, until the test fails to detect outliers. Unlike other forward procedures, the present one is unaffected by swamping or masking effects because the statistics is based on the robust regression residuals. I show the asymptotic distribution of the test statistics and apply the test to several real data and simulated data for the test to be shown to perform fairly well.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.23
no.6
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pp.373-380
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2018
This study proposes a new islanding detection method that uses the phase shift of feed-forward voltage and evaluates the performance of an existing method and the proposed method when the grid frequency changes within the allowable range under steady-state conditions. The investigated existing method, which is slip mode frequency shift (SMS), uses current phase shift to detect islanding. The SMS method supplies reactive current to the grid under this condition, but the proposed method does not generate additional reactive power because it does not depend on the current control loop. The performance in steady-state grid condition is evaluated through simulations and experiments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2A
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pp.124-131
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2009
Cognitive radio has been proposed to mitigate the spectrum scarcity problem by allowing the secondary users to access the under-utilized frequency bands and opportunistically transmit. Spectrum sensing, as a key technology in cognitive radio, is required to reliably detect the presence of primary users to avoid the harmful interference. However, it would be very hard to reliably detect the presence of primary users due to the channel fading, shadowing. In this paper, we proposed a distributed cooperative spectrum sensing scheme based on conventional DF (decode-and-forward) cooperative diversity protocol. We fist consider the cooperation between two secondary users to illustrate that cooperation among secondary users can obviously increase the detection performance. We then compare the performance of DF based scheme with another conventional AF (amplify-and-forward) protocol based scheme. And it is found that the proposed scheme based on DF has a better detection performance than the one based on AF. After that, we extend the number of cooperative secondary users, and demonstrate that increasing the cooperation number can significantly improve the detection performance.
Park, Jaehyun;Chun, Joohwan;Lee, Hyukjung;Song, Sungchan
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.4
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pp.316-319
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2018
To detect the ground moving target, forward-looking SAR images obtained from the FMCW radar can be exploited. However, the quality of the SAR image is deteriorated due to the turbulence or fluctuation because of the flight path condition during the missile movement. We herein propose an entropy-minimizing autofocus method to compensate the motion error of forward-looking SAR. In particular, owing to the geometry of the forward-looking SAR, the motion error affects the SAR image in the two-dimensional (2D) form (azimuth and time axis). Therefore, we suggest a 2D autofocus method for the motion compensation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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