As many functionalities such as cameras and MP3 players are converged to mobile phones, more intuitive and interesting interaction methods are essential. In this paper, we present applications and their enabling technologies for gesture interactive cell phones. They employ gesture recognition and real-time shake detection algorithm for supporting motion-based user interface and entertainment applications respectively. The gesture recognition algorithm classifies users' movement into one of predefined gestures by modeling basic components of acceleration signals and their relationships. The recognition performance is further enhanced by discriminating frequently confusing classes with support vector machines. The shake detection algorithm detects in real time the exact motion moment when the phone is shaken significantly by utilizing variance and mean of acceleration signals. The gesture interaction algorithms show reliable performance for commercialization; with 100 novice users, the average recognition rate was 96.9% on 11 gestures (digits 1-9, O, X) and users' movements were detected in real time. We have applied the motion understanding technologies to Samsung cell phones in Korean, American, Chinese and European markets since May 2005.
본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.
Purpose: To prevent low bone mineral density (BMD), that is, osteoporosis, in postmenopausal women, it is essential to diagnose osteoporosis more precisely. This study presented an automatic approach utilizing a histogram-based automatic clustering (HAC) algorithm with a support vector machine (SVM) to analyse dental panoramic radiographs (DPRs) and thus improve diagnostic accuracy by identifying postmenopausal women with low BMD or osteoporosis. Materials and Methods: We integrated our newly-proposed histogram-based automatic clustering (HAC) algorithm with our previously-designed computer-aided diagnosis system. The extracted moment-based features (mean, variance, skewness, and kurtosis) of the mandibular cortical width for the radial basis function (RBF) SVM classifier were employed. We also compared the diagnostic efficacy of the SVM model with the back propagation (BP) neural network model. In this study, DPRs and BMD measurements of 100 postmenopausal women patients (aged >50 years), with no previous record of osteoporosis, were randomly selected for inclusion. Results: The accuracy, sensitivity, and specificity of the BMD measurements using our HAC-SVM model to identify women with low BMD were 93.0% (88.0%-98.0%), 95.8% (91.9%-99.7%) and 86.6% (79.9%-93.3%), respectively, at the lumbar spine; and 89.0% (82.9%-95.1%), 96.0% (92.2%-99.8%) and 84.0% (76.8%-91.2%), respectively, at the femoral neck. Conclusion: Our experimental results predict that the proposed HAC-SVM model combination applied on DPRs could be useful to assist dentists in early diagnosis and help to reduce the morbidity and mortality associated with low BMD and osteoporosis.
The Atmospheric motion vectors (AMVs) derived using infrared (IR) channel imagery of geostationary satellites have been utilized widely for real-time weather analysis and data assimilation into global numerical prediction model. As the horizontal resolution of sensors on-board satellites gets higher, it becomes possible to identify atmospheric motions induced by convective clouds ($meso-{\beta}$ and $meso-{\gamma}$ scales). The National Institute of Meteorological Research (NIMR) developed the high resolution visible (HRV) AMV algorithm to detect mesoscale atmospheric motions including ageostrophic flows. To retrieve atmospheric motions smaller than $meso-{\beta}$ scale effectively, the target size is reduced and the visible channel imagery of geostationary satellite with 1 km resolution is used. For the accurate AMVs, optimal conditions are decided by investigating sensitivity of algorithm to target selection and correction method of height assignment. The results show that the optimal conditions are target size of 32 km ${\times}$ 32 km, the grid interval as same as target size, and the optimal target selection method. The HRV AMVs derived with these conditions depict more effectively tropical cyclone OMAIS than IR AMVs and the mean speed of HRV AMVs in OMAIS is slightly faster than that of IR AMVs. Optimized mesoscale AMVs are derived for 6 months (Feb. 2010-Jun. 2010) and validated with radiosonde observations, which indicates NIMR's HRV AMV algorithm can retrieve successfully mesoscale atmospheric motions.
LIS/GIS의 D/B구축을 위한 수치지도에서의 위치정보는 지물의 위치판독뿐만 아니라 이를 이용한 LIS/GIS의 구조화나 시설물 관리, 도시관리, 지적관리, 공간분석 등에서 중요한 자료로 이용되고 있다. 본 연구에서는 수치지도에서 평면위치자료의 오차분석을 위하여 지형별 특성에 따라 지형, 밀도, 경사도의 세가지 형태로 분류하고, 지형도의 평면위치를 참값으로 하여 수치지도와의 상대적 오차를 분석하였다 수치실험결과, X, Y 방향에 관계없이 면 구조의 데이터보다 선구조의 데이터에 대하여 과대오차가 더 많이 발생함을 알 수 있었으며, 지형별 분석의 경우에 있어서는 교외지와 산악지에서의 평균오차가 작게 나타났다. 밀도별 분석에 있어서는 느슨한 밀도를 기준으로 중간밀도와 조밀한 밀도에서의 평균오차가 작게 나타나고, 경사도별 분석에 있어서는 평지를 기준으로 급경사지와 완경사지에서의 평균오차가 작게 나타남을 알 수 있었다.
S The need for an automated geo-positioning approach for near real-time results and to boost cost-effectiveness has become increasingly urgent. Following this trend, a new approach to automatically compensate for the bias of the rational function model (RFM) was proposed. The core idea of this approach is to remove the bias of RFM only using tie points, which are corrected by matching with the digital elevation model (DEM) without any additional ground control points (GCPs). However, there has to be a additional evaluation according to the quality of DEM because DEM is used as a core element in this approach. To address this issue, this paper compared the quality effects of DEM in the conduct of the this approach using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM with the spatial resolution of 90m. and the National Geographic Information Institute (NGII) DEM with the spatial resolution of 5m. One KOMPSAT-2 stereo-pair image acquired at Busan, Korea was used as experimental data. The accuracy was compared to 29 check points acquired by GPS surveying. After bias-compensation using the two DEMs, the Root Mean Square (RMS) errors were less than 6 m in all coordinate components. When SRTM DEM was used, the RMSE vector was about 11.2m. On the other hand, when NGII DEM was used, the RMSE vector was about 7.8 m. The experimental results showed that automated geo-positioning approach can be accomplished more effectively by using NGII DEM with higher resolution than SRTM DEM.
A driver assistance system is critical to improve a convenience and stability of vehicle driving. Several systems have been already commercialized such as adaptive cruise control system and forward collision warning system. Efficient vehicle detection is very important to improve such driver assistance systems. Most existing vehicle detection systems are based on a radar system, which measures distance between a host and leading (or oncoming) vehicles under various weather conditions. However, it requires high deployment cost and complexity overload when there are many vehicles. A camera based vehicle detection technique is also good alternative method because of low cost and simple implementation. In general, night time vehicle detection is more complicated than day time vehicle detection, because it is much more difficult to distinguish the vehicle's features such as outline and color under the dim environment. This paper proposes a method to detect vehicles at night time using analysis of a captured color space with reduction of reflection and other light sources in images. Four colors spaces, namely RGB, YCbCr, normalized RGB and Ruta-RGB, are compared each other and evaluated. A suboptimal threshold value is determined by Otsu algorithm and applied to extract candidates of taillights of leading vehicles. Statistical features such as mean, variance, skewness, kurtosis, and entropy are extracted from the candidate regions and used as feature vector for SVM(Support Vector Machine) classifier. According to our simulation results, the proposed statistical feature based SVM provides relatively high performances of leading vehicle detection with various distances in variable nighttime environments.
본 연구에서는 지난 36년 동안(1973/74-2008/09) 우리나라 겨울철 강설자료와 북반구 대기순환장을 분석하여 대설 유형별 지상 종관 기후 패턴의 특징을 밝히고자 한다. 동아시아 기압 배치 및 대설 지역을 복합적으로 고려하여 우리나라 대설 발생 사례를 크게 4가지 종관 기후 범주, 세부적으로 17가지 유형으로 세분하였다. 지상 종관 기후 자료 분석에서 각 대설 유형마다 한반도 주변에 나타나는 기압과 바람벡터 아노말리 핵들의 위치 및 강도 차이가 뚜렷하게 나타난다. 특히, 시베리아 고기압의 장출과 이동성 저기압의 통과 여부가 이러한 차이점에 중요한 영향을 미친다. 반구 규모 종관 기후 패턴으로 북극진동의 음의 모드 또한 한반도 겨울철 대설 발생 증가에 영향을 미친다. 이러한 종관 기후 분석 결과들은 단기 또는 계절 대설 예보 향상에 기초 자료로 활용 될 수 있다.
To estimate the normal anal canal pressure in neonates, anal manometry was performed in 46 normal babies less than 6 days of age. Twenty-eight of the subjects were boys and 18 girls. All the subjects passed meconium within 24 hours after birth. Birth weights were above 2.4 kg. There were no sexual differences in birth weight, birth height, gestational age, postnatal age, or Apgar score (p<0.05). The mean manometry values were; anal sphincter length $18.6{\pm}3.9$ mm, high pressure zone (HPZ) $9.2{\pm}3.6$ mm, vector volume $2027.2{\pm}2440.7$ mmHg2cm, maximum pressure $42.3{\pm}17.4$ mmHg, and position of the maximum pressure $6.0{\pm}22.4$ mm. Only the HPZ of boys was longer than those of girls (p=0.005). In squeezing state, HPZ and the position of maximun pressure were not changed from resting state. HPZ, vector volume, and maximum pressure in boys were higher than those in girls. As the birth weight increased, the anal sphincter length (p=0.001) and the HPZ increased (p=0.047). The resting pressures of the anal canal were evaluated in three portions; /23 upper portion, $12.8{\pm}8.6$ mmHg, middle portion, $20.3{\pm}10.8$ mmHg, and lower portion, $26.1{\pm}12.9$ mmHg. These normal values may serve as guidelines for the evaluation, diagnosis and treatment of neonatal anal diseases.
벡터양자화에서 거리계산법으로 주로 평균자승오차가 사용된다. 그러나 이를 이용하면 벡터들의 평균값 사이의 거리가 전체거리를 크게 좌우한다. 영상벡터일 경우 인간시각체계로 볼 때 에지패턴의 일치가 매우 중요하다. 본 논문에서는 벡터간의 에지패턴의 일치를 가늠하는 양으로 편차분산을 이용하고, 이것을 적용한 영상벡터에 맞는 거리계산법을 제안하였다. 이를 벡터양자화 부호화에 적용한 결과 복원영상의 에지부분 열화를 줄일 수 있었으며, 코드북 설계에 적용한 결과 중복된 평탄성분의 코드벡터 생성을 줄이고 다양한 에지성분의 코드벡터들을 가진 효율적인 코드북을 얻으므로써 부호화 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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