Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.4
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pp.164-174
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2015
In a real scenario, radiometric change has frequently occurred in the stereo image acquisition process using multiple cameras with geometric characteristics or moving a single camera because it has different camera parameters and illumination change. Conventional stereo matching algorithms have a difficulty in finding correct corresponding points because it is assumed that corresponding pixels have similar color values. In this paper, we present a new method based on the local descriptor reflecting intensity, gradient and texture information. Furthermore, an adaptive weight for local descriptor based on the entropy is applied to estimate correct corresponding points under radiometric variation. The proposed method is tested on Middlebury datasets with radiometric changes, and compared with state-of-the-art algorithms. Experimental result shows that the proposed scheme outperforms other comparison algorithms around 5% less matching error on average.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.1
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pp.46-55
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2007
The Newton-Raphson's algorithm for finding a floating point reciprocal and inverse square root calculates the result by performing a fixed number of multiplications. In this paper, an improved Newton-Raphson's algorithm is proposed, that performs multiplications a variable number. Since the number of multiplications performed by the proposed algorithm is dependent on the input values, the average number of multiplications per an operation is derived from many reciprocal and inverse square tables with varying sizes. The superiority of this algorithm is proved by comparing this average number with the fixed number of multiplications of the conventional algorithm. Since the proposed algorithm only performs the multiplications until the error gets smaller than a given value, it can be used to improve the performance of a reciprocal and inverse square root unit. Also, it can be used to construct optimized approximate tables. The results of this paper can be applied to many areas that utilize floating point numbers, such as digital signal processing, computer graphics, multimedia, scientific computing, etc.
Jung, Da Hyun;Kim, Jie-Hyun;Jeong, Su Jin;Park, Soon Young;Kang, Il-Mo;Lee, Kyoung Hwa;Song, Young Goo
Gut and Liver
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v.12
no.6
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pp.641-647
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2018
Background/Aims: Helicobacter pylori eradication rates are decreasing because of increases in clarithromycin resistance. Thus, finding an easy and accurate method of detecting clarithromycin resistance is important. Methods: We evaluated 70 H. pylori isolates from Korean patients. Dual-labeled peptide nucleic acid (PNA) probes were designed to detect resistance associated with point mutations in 23S ribosomal ribonucleic acid gene domain V (A2142G, A2143G, and T2182C). Data were analyzed by probe-based fluorescence melting curve analysis based on probe-target dissociation temperatures and compared with Sanger sequencing. Results: Among 70 H. pylori isolates, 0, 16, and 58 isolates contained A2142G, A2143G, and T2182C mutations, respectively. PNA probe-based analysis exhibited 100.0% positive predictive values for A2142G and A2143G and a 98.3% positive predictive value for T2182C. PNA probe-based analysis results correlated with 98.6% of Sanger sequencing results (${\kappa}$-value=0.990; standard error, 0.010). Conclusions: H. pylori clarithromycin resistance can be easily and accurately assessed by dual-labeled PNA probe-based melting curve analysis if probes are used based on the appropriate resistance-related mutations. This method is fast, simple, accurate, and adaptable for clinical samples. It may help clinicians choose a precise eradication regimen.
The present study examines the phosphate adsorption potential and behavior of mixture of Ground Burnt Patties (GBP), a solid waste generated from cooking fuel used in earthen stoves and Red Soil (RS), a natural substance in fixed bed column mode operation. The characterization of adsorbent was done by Proton Induced X-ray Emission (PIXE), and Proton Induced ${\gamma}$-ray Emission (PIGE) methods. The FTIR spectroscopy of spent adsorbent reveals the presence of absorbance peak at $1127cm^{-1}$ which appears due to P = O stretching, thus confirming phosphate adsorption. The effects of bed height (10, 15 and 20 cm), flow rate (2.5, 5 and 7.5 mL/min) and initial phosphate concentration (5 and 15 mg/L) on breakthrough curves were explored. Both the breakthrough and exhaustion time increased with increase in bed depth, decrease in flow rate and influent concentration. Thomas model, Yoon-Nelson model and Modified Dose Response model were used to fit the column adsorption data using nonlinear regression analysis while Bed Depth Service Time model followed linear regression analysis under different experimental condition to evaluate model parameters that are useful in scale up of the process. The values of correlation coefficient ($R^2$) and the Sum of Square Error (SSE) revealed the Modified Dose Response model as the best fitted model to the experimental data. The adsorbent mixture responded effectively to the desorption and reusability experiment. The results of this finding advocated that mixture of GBP and RS can be used as a low cost, highly efficient adsorbent for phosphate removal from aqueous solution.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.9
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pp.165-172
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2010
Communication problems have been regarded as one of the biggest causes in trouble in many industries. This led to extensive research on communication as a part of human error analysis. The results of existing researches have revealed that maintaining a good quality of communication is essential to secure the safety of a large and complex process system. In this paper, we suggested a method to measure the quality of communication during off-normal situation in main control room of nuclear power plants. It evaluates the cosine similarity that is a measure of sentence similarity between two operators by finding the cosine of the angle between them. To check the applicability of the method to evaluate communication quality, we compared the result of communication quality analysis with the result of operation performance that was performed by operators under simulated environment.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.3
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pp.214-229
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2021
There is an increasing need for complex and large projects to be carried out quickly. As the duration, size, and cost of the project increase, concerns about project failure are also rising. Finding factors that hinder the performance of an effective project and eliminating them in advance or controlling and managing them more effectively can be a more direct way to secure the success of the project. Previous studies have identified compositional dimensions that are classified according to attributes, covering the various obstacles that affect the success of the project through existing literature. It is a follow-up to previous research. Using DEMATEL techniques, we would like to propose to explore the appropriate measures that an entity and organization can take by identifying the causality between factors through cross-impact analysis of project disabilities and even presenting factors that may arise when they are identified. As a result of the analysis, according to the indicators to evaluate the importance, 8 factors were found to be relatively important factors, excluding the factors that Failure of project feasibility analysis and Technical environment change. In addition, 5 factors were found to be causative factors; Technical environment change, Unclarity project plan, Strategic consistency error, Inaccuracy of requirement definition, and Failure of project feasibility analysis. In contrast, the remaining 5 factors were found to be the result factors; Lack of benefits realization, Negative attitude of top management, Stakeholder conflict, Difficulty of process management, and Disturbance of communication.
The purpose of this study was to identify factors that affect the optimal selection of rehabilitation therapy and explore a processing model of rehabilitation decision-making for parents of children with cerebral palsy. A ground theory of Strauss and Corbin(1988)was used. Thus, collecting data was classified into open coding 140 concepts, 29 sub-categories and 8 categories. As a result of analysis, we identified that the main phenomenon was 'finding optimal therapy in trial and error' and parents experienced 6 stages including 'embarrassment', 'confusion', 'maximization', 'wandering', 'strategy', and 'balance'. Furthermore, 'rehabilitation-daily life balance' was a key category for continuation of treatment. This qualitative study discribed factors influencing determination of treatment and its continuation, and suggested a processing model of parents' decision- making for rehabilitation of their children.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.1
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pp.147-154
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2019
The finite element model updating can be defined as the problem of finding the parameters of the finite element model which gives the closest response to the actual response of the structure by measurement. In the previous researches, optimization based methods have been developed to minimize the error of the response of the actual structure and the analytical model. In this study, we propose an inverse eigenvalue problem that can directly obtain the parameters of the finite element model from the target mode information. Deep Neural Networks are constructed to solve the inverse eigenvalue problem quickly and accurately. As an application example of the developed method, the dynamic finite element model update of a suspension bridge is presented in which the deep neural network simulating the inverse eigenvalue function is utilized. The analysis results show that the proposed method can find the finite element model parameters corresponding to the target modes with very high accuracy.
Two man-made carbon emissions, fossil fuel emissions and land use emissions, have been perturbing naturally occurring global carbon cycle. These emitted carbons will eventually be deposited into the atmosphere, the terrestrial biosphere, the soil, and the ocean. In this study, Simple Global Carbon Model (SGCM) was used to simulate global carbon cycle and to estimate global carbon budget. For the model input, fossil fuel emissions and land use emissions were taken from the literature. Unlike fossil fuel use, land use emissions were highly uncertain. Therefore land use emission inputs were adjusted within an uncertainty range suggested in the literature. Simulated atmospheric $CO_2$ concentrations were well fitted to observations with a standard error of 0.06 ppm. Moreover, simulated carbon budgets in the ocean and terrestrial biosphere were shown to be reasonable compared to the literature values, which have considerable uncertainties. Simulation results show that with increasing fossil fuel emissions, the ratios of carbon partitioning to the atmosphere and the terrestrial biosphere have increased from 42% and 24% in the year 1958 to 50% and 30% in the year 2016 respectively, while that to the ocean has decreased from 34% in the year 1958 to 20% in the year 2016. This finding indicates that if the current emission trend continues, the atmospheric carbon partitioning ratio might be continuously increasing and thereby the atmospheric $CO_2$ concentrations might be increasing much faster. Among the total emissions of 399 gigatons of carbon (GtC) from fossil fuel use and land use during the simulation period (between 1960 and 2016), 189 GtC were reallocated to the atmosphere (47%), 107 GtC to the terrestrial biosphere (27%), and 103GtC to the ocean (26%). The net terrestrial biospheric carbon accumulation (terrestrial biospheric allocations minus land use emissions) showed positive 46 GtC. In other words, the terrestrial biosphere has been accumulating carbon, although land use emission has been depleting carbon in the terrestrial biosphere.
Understanding the tumor heterogeneity due to differences in the growth pattern of metastatic tumors and rate of change is important for understanding the sensitivity of tumor cells to drugs and finding appropriate therapies. It is often possible to test for differences in population means using t-test or ANOVA when the group of N samples is distinct. However, these statistical methods can not be used unless the groups are distinguished as the data covered in this paper. Statistical methods have been studied to test heterogeneity between samples. The minimum combination t-test method is one of them. In this paper, we propose a maximum combinatorial t-test method that takes into account combinations that bisect data at different ratios. Also we propose a method based on the idea that examining the heterogeneity of a sample is equivalent to testing whether the number of optimal clusters is one in the cluster analysis. We verified that the proposed methods, maximum combination t-test method and gap statistic, have better type-I error and power than the previously proposed method based on simulation study and obtained the results through real data analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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