1. Objectives Sasang Contitutional Medicine, a part of the traditional Korean medical lore, treats illness through a constitutional typing system that categorizespeople into four constitutional types. A few of the important criteria for differentiating the constitutional types are external appearances, inner state of mind, and pathological patterns. We had been developing a 3D Automatic Face Recognition Apparatus (3D-AFRA) in order to evaluate the external appearances with more objectivity. This apparatus provides a 3D image and numerical data on facial configuration, and this study aims to evaluate the mechanical accuracy of the 3D-AFRA hardware. 2. Methods Several objects of different shapes (cube, cylinder, cone, pyramid) were each scanned 10 times using the 3D Automatic Face Recognition Apparatus (3D-AFRA). The results were then compared and analyzed with data retrieved through a laser scanner known for its high accuracy. The error rates were analyzed for each grid point of facial contour scanned with Rapidform2006 (Rapidform2006 is a 3D scanning software that collects grid point data for contours of various products and products and product parts through 3D scanners and other 3D measuring devices; the grid point data thusly acquired is then used to reconstruct highly precise polygon and curvature models). 3. Results and Conclusions The average error rate was 0.22mm for the cube, 0.22mm for the cylinder, 0.125mm for the cone, and 0.172mm for the pyramid. The visual data comparing error rates for measurement figures retrieved with Rapidform2006 is shown in $Fig.3{\sim}Fig.6$. Blue tendency indicates smaller error rates, while red indicates greater error rates The protruding corners of the cube display red, indicating greater error rates. The cylinder shows greater error rates on the edges. The pyramid displays greater error rates on the base surface and around the vertex. The cone also shows greater error around the protruding edge.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.2
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pp.465-482
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1997
In this paper, we have studied on cinstructing code-recognition shstem by neural network according to a image process taking the DOT classification code stamped on tire surface.It happened to a few problems that characters distorted in edge by diffused reflection and two adjacent characters take the same label,even very sen- sitive to illumination ofr recognition the stamped them on tire.Thus,this paper would propose the algorithm for tire code under being cinscious of these properties and prove the algorithm drrciency with a simulation.Also,we have suggerted the MCBP network composing of multi-linked recognizers of dffcient identify the DOT code being tire classification code.The MCBP network extracts the projection balue for classifying each character's rdgion after taking out the prjection of each chracter's region on X,Y axis,processes each chracters by taking 7$\times$8 normalization.We have improved error rate 3% through the MCBP network and post-process comparing the DOT code Database. This approach has a accomplished that learming time get's improvenent at 60% and recognition rate has become to 95% from 90% than BckPropagation with including post- processing it has attained greate rates of entire of tire recoggnition at 98%.
Han, Saet Byeol;Kwon, Soon Sik;Jeong, Yoo Min;Kong, Bong Ju;Yu, Eun Ryeong;Park, Soo Nam
Polymer(Korea)
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v.38
no.6
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pp.694-701
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2014
In this study, Polygomun aviculare L. (P. aviculare L.) extract loaded elastic liposomes (ELPs) were investigated to enhance the transdermal delivery of P. aviculare L. extract composed of various flavonoids. ELPs were composed of egg phospholipids (PC) and edge activator ($Tego^{(R)}$ care 450) and the physical properties and in vitro permeation studies of ELPs were performed. Particle size ranged from 148.1 to 262.2 nm and deformability index was recorded as 11.5~25.4. Loading efficiency was from 53.1 to 66.3%. In vitro skin permeation studies using Franz diffusion cell demonstrated that ELP-4 having ratio of 85:15 for PC to $Tego^{(R)}$ care 450 exhibited the higher skin permeability than ELP-1, the general liposome without $Tego^{(R)}$ care 450. It was visually seen by fluorescence image restoration microscopy. The findings suggest that ELP-4 selected as the optimal formulation could be used as useful formulation for transdermal delivery of the extract.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.41
no.2
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pp.97-107
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2017
This study is the second investigation on the steady flow characteristics of an SI engine with a semi-edge combustion chamber as a function of the port shape with varying evaluation positions. For this purpose, the planar velocity profiles were measured from 1.75B, 1.75 times of bore position apart from the bottom of head, to 6.00B positions using particle - image velocimetry. The flow patterns were examined with both a straight and a helical port. The velocity profiles, streamlines, and centers of swirl were almost the same at the same valve lift regardless of the measuring position, which is quite different from the case of the pent-roof combustion chamber. All the eccentricity values of the straight port were out of distortion criterion 0.15 through the lifts and the position. However, the values of the helical port exceeded the distortion criterion by up to 4 mm lift, but decreased rapidly above the 3.00B position and the 5 mm lift. There always existed a relative offset effect in the evaluation of the swirl coefficient using the PIV method due to the difference of the ideal impulse swirl meter velocity profile assumption, except for the cylinder-center-base estimation that was below 4 mm of the straight port. Finally, it was concluded that taking the center as an evaluation basis and the assumption about the axial velocity profile did not have any qualitative effect on swirl evaluation, but affected the value owing to the detailed profile.
An intertidal topography is continuously changed due to morphodynamics processes. Detection and measurement of topographic change for a tidal flat is important to make an integrated coastal area management plan as well as to carry out sedimentologic study. The objective of this study is to generate intertidal DEM using leveling data and waterlines extracted from optical and microwave remotely sensed data in a relatively short period. Waterline is defined as the border line between exposed tidal flat and water body. The contour of the terrain height in tidal flat is equivalent to the waterline. One can utilize satellite images to generate intertidal DEM over large areas. Extraction of the waterline in a SAR image is a difficult task to perform partly because of the presence of speckle and partly because of similarity between the signal returned from the sea surface and that from the exposed tidal flat surface or land. Waterlines in SAR intensity and coherence map can effectively be extracted with MSP-RoA edge detector. From multiple images obtained over a range of tide elevation, it is possible to build up a set of heighted waterline within intertidal zone, and then a gridded DEM can be interpolated. We have tested the proposed method over the Gomso Bay, and succeeded in generating intertidal DEM with relatively high accuracy.
Updating a forest type map is essential for sustainable forest resource management and monitoring to cope with climate change and various environmental problems. According to the necessity of efficient and wide-area forestry remote sensing, CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4; The agriculture and forestry satellite) project has been confirmed and scheduled for launch in 2023. Before launching and utilizing CAS500-4, this study aimed to pre-evaluation the possibility of satellite-based tree species classification using RapidEye, which has similar specifications to the CAS500-4. In this study, the study area was the Chuncheon forest management complex, Gangwon-do. The spectral information was extracted from the growing season image. And the GLCM texture information was derived from the growing and non-growing seasons NIR bands. Both information were used to classification with random forest machine learning method. In this study, tree species were classified into nine classes to the coniferous tree (Korean red pine, Korean pine, Japanese larch), broad-leaved trees (Mongolian oak, Oriental cork oak, East Asian white birch, Korean Castanea, and other broad-leaved trees), and mixed forest. Finally, the classification accuracy was calculated by comparing the forest type map and classification results. As a result, the accuracy was 39.41% when only spectral information was used and 69.29% when both spectral information and texture information was used. For future study, the applicability of the CAS500-4 will be improved by substituting additional variables that more effectively reflect vegetation's ecological characteristics.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.189-196
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2023
As the manufacturing paradigm shifts, various collaborative robots are creating new markets. Demand for collaborative robots is increasing in all industries for the purpose of easy operation, productivity improvement, and replacement of manpower who do simple tasks compared to existing industrial robots. However, accidents frequently occur during work caused by collaborative robots in industrial sites, threatening the safety of workers. In order to construct an industrial site through robots in a human-centered environment, the safety of workers must be guaranteed, and there is a need to develop a collaborative robot guard system that provides reliable communication without the possibility of dispatch. It is necessary to double prevent accidents that occur within the working radius of cobots and reduce the risk of safety accidents through sensors and computer vision. We build a system based on OPC UA, an international protocol for communication with various industrial equipment, and propose a collaborative robot guard system through image analysis using ultrasonic sensors and CNN (Convolution Neural Network). The proposed system evaluates the possibility of robot control in an unsafe situation for a worker.
This case intorduced E-mart's business philosophy and vision, analyzed E-mart's outline of marketing strategy, and discussed its performance and future task. E-mart took the role of market pioneer by developing discount store market in Korea. It's mission was to provide substantial benefits to the customers by selling quality products at the lowest price in the market. For this purpose, E-mart has conducted a slogan of 'everyday low price discount store-E-mart'. Objective of E-mart's brand strategy was to be No. 1 discount store in Korea or to be a representative brand in the discount store market. To achieve this objective, E-mart has conducted various efforts such as construction of national network, realization of the lowest price, formation of the most reliable discount store image, establishment of competitive edge and so on. E-mart settled a new model for discount store in Korea and took the lead in expanding market potential. With these efforts, E-mart has maintained secure position as a leading company in the discount store market.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.3
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pp.173-178
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2024
This study presents a technique for assessing the dimensional quality of assembly parts in Prefabricated Steel Structures (PSS) using a stereo vision sensor. The stereo vision system captures images and point cloud data of the assembly area, followed by applying image processing algorithms such as fuzzy-based edge detection and Hough transform-based circular bolt hole detection to identify bolt hole locations. The 3D center positions of each bolt hole are determined by correlating 3D real-world position information from depth images with the extracted bolt hole positions. Principal Component Analysis (PCA) is then employed to calculate coordinate axes for precise measurement of distances between bolt holes, even when the sensor and structure orientations differ. Bolt holes are sorted based on their 2D positions, and the distances between sorted bolt holes are calculated to assess the assembly part's dimensional quality. Comparison with actual drawing data confirms measurement accuracy with an absolute error of 1mm and a relative error within 4% based on median criteria.
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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