Adaptive mesh refinement(AMR) is one of the popular computational simulation techniques used in various scientific and engineering fields. Although AMR data is organized in a hierarchical multi-resolution data structure, traditional volume visualization algorithms such as ray-casting and splatting cannot handle the form without converting it to a sophisticated data structure. In this paper, we present a hierarchical multi-resolution splatting technique using k-d trees and octrees for AMR data that is suitable for implementation on the latest consumer PC graphics hardware. We describe a graphical user interface to set transfer function and viewing / rendering parameters interactively. Experimental results obtained on a general purpose PC equipped with an nVIDIA GeForce3 card are presented to demonstrate that the proposed techniques can interactively render AMR data(over 20 frames per second). Our scheme can easily be applied to parallel rendering of time-varying AMR data.
Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.
Sarcoidosis is a multisystem disease characterized by noncaseating granulomas. Cardiac involvement is known to have poor prognosis because it can manifest as a serious condition such as the conduction abnormality, heart failure, ventricular arrhythmia, or sudden cardiac death. Although early diagnosis and early treatment is critical to improve patient prognosis, the diagnosis of CS is challenging in most cases. Diagnosis usually relies on endomyocardial biopsy (EMB), but its diagnostic yield is low due to the incidence of patchy myocardial involvement. Guidelines for the diagnosis of CS recommend a combination of clinical, electrocardiographic, and imaging findings from various modalities, if EMB cannot confirm the diagnosis. Especially, the role of advanced imaging such as cardiac magnetic resonance (CMR) imaging and positron emission tomography (PET), has shown to be important not only for the diagnosis, but also for monitoring treatment response and prognostication. CMR can evaluate cardiac function and fibrotic scar with good specificity. Late gadolinium enhancement (LGE) in CMR shows a distinctive enhancement pattern for each disease, which may be useful for differential diagnosis of CS from other similar diseases. Effectively, T1 or T2 mapping techniques can be also used for early recognition of CS. In the meantime, PET can detect and quantify metabolic activity and can be used to monitor treatment response. Recently, the use of a hybrid CMR-PET has introduced to allow identify patients with active CS with excellent co-localization and better diagnostic accuracy than CMR or PET alone. However, CS may show various findings with a wide spectrum, therefore, radiologists should consider the possible differential diagnosis of CS including myocarditis, dilated cardiomyopathy (DCM), hypertrophic cardiomyopathy, amyloidosis, and arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy. Radiologists should recognize the differences in various diseases that show the characteristics of mimicking CS, and try to get an accurate diagnosis of CS.
Nowadays computer-guided "flapless" surgery for implant placement using templates is gaining popularity among clinicians and patients. The advantages of this surgical protocol are its minimally invasive nature, accuracy of implant placement, predictability, less post-surgical discomfort and reduced time required for definitive rehabilitation. Aim of this study is to describe the digital implant protocol, thanks to which is now possible to do a mini-invasive static guided implant surgery. This is possible thanks to a procedure named surface mapping based on the matching between numerous points on the surface of patient's dental casts and the corresponding anatomical surface points in the CBCT data. With some critical points and needing an adequate learning curve, this protocol allows to select the ideal implant position in depth, inclination and mesio-distal distance between natural teeth and or other implants enabling a very safe and predictable rehabilitation compared with conventional surgery. It represents a good tool for the best compromise between anatomy, function and aesthetic, able to guarantee better results in all clinical situations.
Estimating 3D information from a single image is one of the essential problems in numerous applications. Since a 2D image inherently might originate from an infinite number of different 3D scenes, thus 3D reconstruction from a single image is notoriously challenging. This challenge has been overcame by the advent of recent deep convolutional neural networks (CNNs), by modeling the mapping function between 2D image and 3D information. However, to train such deep CNNs, a massive training data is demanded, but such data is difficult to achieve or even impossible to build. Recent trends thus aim to present deep learning techniques that can be trained in a weakly-supervised manner, with a meta-data without relying on the ground-truth depth data. In this article, we introduce recent developments of weakly-supervised deep learning technique, especially categorized as scene 3D reconstruction and object 3D reconstruction, and discuss limitations and further directions.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.537-544
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2022
As the penetration of electric vehicles and development of new models, user experience factors are getting more important in designing connectivity systems for car infotainment services. The primary object of this study is to identify commonalities and differences by comparing user experience factors in the Korean and US electric vehicle markets. This study derived connectivity keywords by text mining the vehicle introduction on the market in each country, and performed centrality, cluster analysis and visualization mapping using the semantic network analysis. As a result, the Korean new electric vehicle connectivity service mainly focused on driving functions such as driving, parking assistance, and charging, while US focused on device connection, convenience function control, app use, entertainment viewing. Based on the analysis, this study presented the practical implications in marketing, system design, and HMI design.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.85-92
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2022
In this paper, we propose a technique that can express low-resolution hair and fur simulations in high-resolution without noise using ConvNet and geometric images of strands in the form of lines. Pairs between low-resolution and high-resolution data can be obtained through physics-based simulation, and a low-resolution-high-resolution data pair is established using the obtained data. The data used for training is used by converting the position of the hair strands into a geometric image. The hair and fur network proposed in this paper is used for an image synthesizer that upscales a low-resolution image to a high-resolution image. If the high-resolution geometry image obtained as a result of the test is converted back to high-resolution hair, it is possible to express the elastic movement of hair, which is difficult to express with a single mapping function. As for the performance of the synthesis result, it showed faster performance than the traditional physics-based simulation, and it can be easily executed without knowing complex numerical analysis.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.29
no.2
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pp.17-26
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2023
Purpose: The purpose of this study is to identify policy implications for the construction of public health facilities in the field of international cooperation, by examining the case of establishing a health care delivery system using a public health center in a rural area of Paraguay. Methods: Firstly, to map the capacity of the 20 public health centers that were studied, we used the WHO Capacity Mapping tool to select and analyze relevant items. Secondly, to assess the utilization of public health centers, we conducted a direct visit survey and analyzed the results using the M-survey tool. Results: The floor plan of each public health center, the structure of the health center, the size of the population served by each health center, the number of monthly visitors, medical human resources, and the budget were classified by health center for comparative analysis. In addition, by utilizing the M-survey tool, we analyzed the general characteristics of the respondents, their perceptions of the purpose and accessibility of public health centers, their satisfaction with using public health centers, and the level of demand for public health centers to play a role in promoting community health. Implications: The results of this study suggest that access to public health facilities for residents in the research area was improved. By classifying public health centers into two types, these centers can perform the functions and roles of primary health facilities. A patient request and evacuation system was established in the research area. Finally, a network, such as a social prescribing program, is needed so that public health centers can function as a "setting" for community members to live together.
Vahed Ghiasi;Nur Irfah Mohd Pauzi;Shahab Karimi;Mahyar Yousefi
Geomechanics and Engineering
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v.34
no.3
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pp.267-284
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2023
Landslides are one of the most dangerous phenomena and natural disasters. Landslides cause many human and financial losses in most parts of the world, especially in mountainous areas. Due to the climatic conditions and topography, people in the northern and western regions of Iran live with the risk of landslides. One of the measures that can effectively reduce the possible risks of landslides and their crisis management is to identify potential areas prone to landslides through multi-criteria modeling approach. This research aims to model landslide potential area in the Oshvand watershed using a support vector machine algorithm. For this purpose, evidence maps of seven effective factors in the occurrence of landslides namely slope, slope direction, height, distance from the fault, the density of waterways, rainfall, and geology, were prepared. The maps were generated and weighted using the continuous fuzzification method and logistic functions, resulting values in zero and one range as weights. The weighted maps were then combined using the support vector machine algorithm. For the training and testing of the machine, 81 slippery ground points and 81 non-sliding points were used. Modeling procedure was done using four linear, polynomial, Gaussian, and sigmoid kernels. The efficiency of each model was compared using the area under the receiver operating characteristic curve; the root means square error, and the correlation coefficient . Finally, the landslide potential model that was obtained using Gaussian's kernel was selected as the best one for susceptibility of landslides in the Oshvand watershed.
Eunsoo Sohn;Sung Hyeok Kim;Chang Woo Ha;Sohee Jang;Jung Hun Choi;Hyo Yeon Son;Cheol-Joo Chae;Hyun Jung Koo;Eun-Hwa Sohn
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2023.04a
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pp.40-40
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2023
Atopic dermatitis is a chronic inflammatory skin diseases caused by skin barrier dysfunction. Allium victoralis var. Platyphyllum (AVP) is a perennial plant used as vegetable and herbal medicine. The purpose of this study was to suggest that AVP is a new cosmetic material by examining the effects of AVP on the skin barrier and inflammatory response. A bibliometric network analysis was performed through keyword co-occurrence analysis by extracting author keyword from 69 articles retrieved from SCOPUS. We noted the anti-inflammatory activity shown by the results of clustering and mapping from network visualization analysis using VOSviewer software tool. HPLC-UV analysis showed that AVP contains 0.12 ± 0.02 mg/g of chlorogenic acid and 0.10 ± 0.01 mg/g of gallic acid. AVP at 100 ㎍/mL was shown to increase the mRNA levels of filaggrin and involucrin related to skin barrier function by 1.50-fold and 1.43-fold, respectively. In the scratch assay, AVP at concentrations of 100 ㎍/mL and 200 ㎍/mL significantly increased the cell migration rate and narrowed the scratch area. In addition, AVP suppressed the increase of inflammation-related factors COX-2 and NO and decreased the release of β-hexosaminidase. This study suggests that AVP can be developed as a functional cosmetic material for atopy management through skin barrier protection effects, anti-inflammatory and anti-itch effects.
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