Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.167-172
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2006
An image retrieval system retrieves and offers same of similar image based on various features of image. This paper present a brand image retrieval system based on color and shape of image. We use the image for a color information by dividing into the area and extracting the area color distribution histogram. We use for the shape information by preprocessing of the boundary extraction, the centroid extraction, angular sampling etc. and calculating of the sum of the distance from the centroid to the boundary, the standard deviation, and the rate of long axis to short axis. We accomplish the retrieval through a similarity measurement by using the color and shape information which is extracted in this way.
Objectives: This study aims at decreasing spatial dose rate through work improvement whilst spatial dose rate is the cause of increasing personal exposure dose which occurs in the process of handling radioisotope. Methods: From February 2013 until July 2013, divided into "before" and "after" the improvement, spatial dose rate in laboratory of nuclear medicine was measured in gamma image room, PET/CT-1 image room, and PET/CT-2 image room as its locations. The measurement time was 08:00, 12:00 and 17:00, and SPSS 21.0 USA was opted for its statistical analysis. Result: The spatial dose rate at distribution worktable, injection table, the entrance to the distribution room, and radioisotope storage box, which had showed high spatial dose rate, decreased by more than 43.7% a monthly average. The distribution worktable, that had showed the highest spatial dose rate in PET/CT-1 image room, dropped the rate to 42.3% as of July. The injection table and distribution worktable in the PET/CT-2 image room also showed the decline of spatial dose rate to 89% and 64.4%, respectively. Conclusion: By improving distribution process and introducing proper radiation shielding material, we were able to drop the spatial dose rate substantially at distribution worktable, injection table, and nuclide storage box. However, taking into account of steadily increasing amount of radioisotope used, strengthening radiation related regulations, and safe utilization of radioisotope, the process of system improvement needs to be maintained through continuous monitoring.
Radiation monitoring system is needed at nuclear power plant and nuclear facility. Manual survey techniques are commonly used, but they are time consuming and somewhat inaccurate. Automatic radiation surveys are very important because it provides significant savings in men-rem and wages. Unmanned, remote automatic radiation measurement system should be small and light-weighted in order to mount on robotic system. The system we have developed consists of detection parts, signal processing part, interface, and software part. Position information is provided by using of a collimator. The measurement process is achieved by the scanning of detector and image processing techniques are used to display radiation levels. We designed collimators, detectors, signal processing circuit, and constructed prototype system. The goal of this system is the mapping of camera image and radiation level distribution.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.6
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pp.1064-1069
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2008
A system design and realization for video surveillance with interframe probability distribution analyzation is presented in this paper. The system design is based on a high performance DSP professor, video surveillance is implemented by analyzing interframe probability distribution using trivariate normal distribution(weight, mean, variance) for scanning objects in a restricted area and the video analysis algorithm is decided for forming a different image from the probability distribution of several frame compressed by the standardized JPEG. The system processing time of D1$(720{\times}480)$ image per frame is 85ms and enables to process the system at 12 frames per second. An object surveillance about the restricted area by rules is extracted to 100% unless object is moved faster.
Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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v.29
no.2
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pp.397-405
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1999
Purpose: To clarify the usefulness and the limitation of Digora system/sup (R)/ by evaluating the physical characteristics as the quantitative image on Image Plate(Ip). Materials and Methods: Radiograms were taken by Heliodent MD(Siemens Co.. Germany) with the image plate for adult. Cu-step wedge as reference material. and three pieces of dry mandibular bone. Image analysis was performed by single color enhancement. density measurement with histogram. The relationship between the exposure conditions and the distribution of the pixel values of the image. the variation of pixel values of each step of Cu-step wedge at two different area and Cu-equivalent value of three pieces of dry mandibular bone measure by the conversion equation. Results: There was no linear relationship between the exposure condition and the average pixel value of the image. of which the distribution was not even. The pixel value differences between the center portion and the periphery were ranged from 60 to 70 in vertical plane and from 15 to 26 in horizontal plane. Two plot profile formed at two different areas of the Cu-step wedge were different. The measured Cu-equivalent values showed the discrepancy among the times of measurement. Conclusion: As above results. Image Plate(Ip) of Digora system/sup (R)/ showed the limitation as the quantitative image. The physical property of IP was expected to need to be compensated for the quantitative evaluation of the bone or others
We have developed a prototype super-high-definition (SHD) digital cinema distribution system that can store, transmit, and display eight-million-pixel motion pictures that have the image quality of a 35-mm film movie. The system contains a movie server, a real-time decoder, and an SHB projector. Using a Gigabit Ethernet link and TCP/IP, the server transmits JPEG2000 compressed motion picture data streams to the decoder at transmission speeds as high as 300 Mbps. The received data streams are decompressed by the decoder, and then projected onto a screen via the projector. By using an enlarged TCP window, multiple TCP streams, and a shaping function to control the data transmission quantity, we achieved real-time streaming of SHD movie data at about 300 Mbps between Chicago and Los Angeles, a distance of more than 3000 km. We also improved the decoder performance to show movies with Image qualities of 450 Mbps or higher. Since UDP is more suitable than TCP for fast long-distance streaming, we have developed an SHD digital cinema UDP relay system, in which UDP is used for transmission over a fast long-distance network. By using four pairs of server-side-proxy and decoder-side-proxy, 450-Mbps movie data streams could be transmitted.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.35
no.6
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pp.164-172
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2023
The grain size distribution of sand provides crucial information for understanding coastal erosion and sediment deposition. The commonly used sieve analysis for grain size distribution analysis has limitations such as time-consuming processes and the inability to obtain information about individual particle shapes and colors. In this study, we propose a grain size distribution analysis method using smartphone digital images, which is simpler and more efficient than the sieve analysis method. During the image analysis process, we effectively detect particles from relatively low-resolution smartphone digital images by extracting particle boundaries through image gradient calculation. Using samples collected from four beaches in Gyeongsangbuk-do, we compare and validate the proposed boundary extraction image analysis method with the analysis method that does not extract boundaries, against sieve analysis results. The proposed method shows an average error rate of 8.21% at D50, exhibiting a 65% lower error compared to the method without boundary extraction. Therefore, grain size distribution analysis using smartphone digital images is convenient, efficient, and demonstrated accuracy comparable to sieve analysis.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.6
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pp.468-476
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2002
The confidence of information from image processing depends on the original image quality. Enhancing the confidence by an algorithm has an essential limitation. Especially, road images are exposed to lots of noisy sources, which makes image processing difficult. We, in this paper, propose a FNN (fuzzy-neural network) capable oi deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. According to the decision by the FNN, road images are classified into good or bad to extract lane-related information. A CDF (cumulative distribution function), a function of edge histogram, is utilized to construct input parameters of the FNN, it is based on the fact that the shape of the CDF and the image quality has large correlation. Input pattern vector to the FNN consists of ten parameters in which nine parameters are from the CDF and the other one is from intensity distribution of raw image. Correlation analysis shows that each parameter represents the image quality well. According to the experimental results, the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken by various lighting and weather conditions and achieved about 99% successful decision-making.
Usually marine traffic survey has been conducted by some methods like an ocular observation using portable RADAR, a questionnaire, etc. But these should have expended a lot of manpower and expenses. In this paper, we have developed new observation module which could capture the RADAR image using PC camera simply, and allowed as to track targets on the PC monitor directly. And it has been programmed to make a database of RADAR image, target's track and information, and analyze the marine traffic tendency in various ways like vessel number crossed over gate line, vessel's velocity distribution in gate line, traffic density distribution, etc. We have confirmed that this module could observe and analyze the marine traffic efficiently and economically through several on-the-spot experiments.
We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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