Tracking of the moving object, which is realized by the computer vision, is used for military and industrial fields. It is the application technique with imply complicated processing for understanding the input images. But, in these days, the most moving object tracking algorithms have many difficult problems. A typical problem is the increase of calculation time depending on target number. For this reason, there are many studies to solve real time processing problems and errors for background environmental change. In this paper, we used optical flow which is one of moving object tracking algorithms. It represents vector of the moving object. Optical flow estimation based on the regularization method depends on iteration method but it is very sensitive the noise. We proposed a new method using the Combinatorial Hough Transform (CHT) and Voting Accumulation in order to find optimal constraint lines. Also, we used the logical operation in order to release the operation time. The proposed method can easily and accurately extract the optical flow of moving object area and the moving information. We have simulated the proposed method using the test images. This images are included the noise. Experimental results show that the proposed method get better flow and estimate accurately the moving information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2914-2935
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2016
With the increasing popularization of cloud computing, how to reduce physical energy consumption and increase resource utilization while maintaining system performance has become a research hotspot of virtual machine deployment in cloud platform. Although some related researches have been reported to solve this problem, most of them used the traditional heuristic algorithm based on greedy algorithm and only considered effect of single-dimensional resource (CPU or Memory) on energy consumption. With considerations to multi-dimensional resource utilization, this paper analyzed impact of multi-dimensional resources on energy consumption of cloud computation. A multi-dimensional resource constraint that could maintain normal system operation was proposed. Later, a novel virtual machine deployment method (NVMDM) based on improved particle swarm optimization (IPSO) and Euclidean distance was put forward. It deals with problems like how to generate the initial particle swarm through the improved first-fit algorithm based on resource constraint (IFFABRC), how to define measure standard of credibility of individual and global optimal solutions of particles by combining with Bayesian transform, and how to define fitness function of particle swarm according to the multi-dimensional resource constraint relationship. The proposed NVMDM was proved superior to existing heuristic algorithm in developing performances of physical machines. It could improve utilization of CPU, memory, disk and bandwidth effectively and control task execution time of users within the range of resource constraint.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.193-214
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2017
In this paper, we study the problem of network utility maximization in a CSMA based multi-hop wireless network. Existing work in this aspect typically adopted continuous time Markov model for performance modelling, which fails to consider the channel conflict impact in actual CSMA networks. To maximize the utility of a CSMA based wireless network with channel conflict, in this paper, we first model its weighted network capacity (i.e., network capacity weighted by link queue length) and then propose a distributed link scheduling algorithm, called CSMA based Maximal-Weight Scheduling (C-MWS), to maximize the weighted network capacity. We derive the upper and lower bounds of network utility based on C-MWS. The derived bounds can help us to tune the C-MWS parameters for C-MWS to work in a distributed wireless network. Simulation results show that the joint optimization based on C-MWS can achieve near-optimal network utility when appropriate algorithm parameters are chosen and also show that the derived utility upper bound is very tight.
This study is to refer to the optimization problems when the stress and strength follow the time dependent model, considering a decision making process in the design methodology from reliability viewpoint. Reliability of a component can be expressed and computed if the probability distributions for the stress and strength in the time dependent case are known. The factors which determine the parameters of the distributions for stress and strength random variables can be controlled in design problems. This leads to the problem of finding the optimal values of these parameters subject to resources and design constraints. This paper is to present techniques for solving the optimization problems at the design stage like as minimizing the total cost to be spent on controlling the stress and strength parameters for random variables subject to the constraint that the component must have a specified reliability, alternatively, maximizing the component reliability subject to certain constraints on amount of resources available to control the parameters. The derived expressions and computations of reliability in the time dependent case and some optimization models of these cases are discussed. The special structure of these models is exploited to develop the optimization techniques which are illustrated by design examples.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5286-5306
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2016
Emerging applications in automation, medical imaging, traffic monitoring and surveillance need real-time data transmission over Wireless Sensor Networks (WSNs). Guaranteeing Quality of Service (QoS) for real-time traffic over WSNs creates new challenges. Rapid penetration of smart devices, standardization of Machine Type Communications (MTC) in next generation 5G wireless networks have added new dimensions in these challenges. In order to satisfy such precise QoS constraints, in this paper, we propose a new cross-layer QoS-provisioning strategy in Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs). The network layer performs statistical estimation of sensory QoS parameters. Identifying QoS-routing problem with multiple objectives as NP-complete, it discovers near-optimal QoS-routes by using evolutionary genetic algorithms. Subsequently, the Medium Access Control (MAC) layer classifies the packets, automatically adapts the contention window, based on QoS requirements and transmits the data by using routing information obtained by the network layer. Performance analysis is carried out to get an estimate of the overall system. Through the simulation results, it is manifested that the proposed strategy is able to achieve better throughput and significant lower delay, at the expense of negligible energy consumption, in comparison to existing WMSN QoS protocols.
Particulate matter (PM) is designated as a group 1 carcinogen by the International Agency for Research on Cancer (IARC) of the World Health Organization (WHO). In South Korea, the health threat caused by PM is the most serious level internationally. Therefore, in order to solve the urban PM problem, it is important to develop the technology that can control PM efficiently. In this study, CFD(Computational Fluid Dynamics) simulation was performed for PM pre-filter (type 1-3 with different PM collecting room) to develop a high-efficiency PM collecting device. The complex flow field and the local flow phenomenon inside the PM collecting device were understood with CFD simulation by changing the shape and size of the pre-filter. The PM removal performance can be described with flow rate through the device and PM removal efficiency. The type-1 pre-filter with 5x5 size collecting room was confirmed to have the highest efficiency. Based on the analysis results, the optimal type of pre-filter could be developed and it would be applied as an element technology included in the PM collecting device.
본 논문은 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 개념과 그 플랫폼인 MANA를 적용한 연구이다. 유전학적 알고리즘을 이용하여 획득한 근사 최적화된 침투하는 적의 행동을 바탕으로 병력, 감시, 통신 시스템들로 이루어진 GOP 경계시스템의 효과를 평가하였다. 경계시스템의 효과 분석을 위해 4가지의 효과척도를 이용하였고, 모델을 구성하는 다수의 경계 자산을 고려하기 위해 NOLH 디자인을 적용하였다. NOLH 디자인을 적용함으로써, 시뮬레이션을 효과적으로 수행할 수 있었다. 이 연구의 결과는 경계시스템을 구성하는 경계자산의 효과적인 구성과 소초에 적정한 병력배치 등을 결정하는데 좋은 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Fahmey, Sameh Samir;Mostafa, Heba;Elhafeez, Noha Abd;Hussain, Heba
Clinical and Experimental Pediatrics
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제61권5호
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pp.156-159
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2018
Purpose: Sepsis is a major cause of neonatal morbidity and mortality. Early diagnosis is a major problem because of the lack of specific clinical signs. Therefore, a reliable diagnostic marker is needed to guide the use of antimicrobial agents. The objective of our study was to assess the value of proadrenomedullin (pro-ADM) in establishing the diagnosis and evaluating the prognosis of neonatal sepsis. Methods: This study enrolled 60 newborn infants with sepsis proven with positive blood cultures and 30 healthy neonates. Complete blood count, C-reactive protein levels, and pro-ADM levels were obtained from all neonates. Results: The pro-ADM levels were significantly higher ($14.39{\pm}0.75nmol/L$) in the sepsis group than in the control group ($3.12{\pm}0.23nmol/L$). The optimal cutoff value for pro-ADM was 4.3 nmol/L, with a sensitivity of 93.3% and a specificity of 86.7%. The pro-ADM levels were also higher in nonsurvivors (P=0.001). Conclusion: Pro-ADM can be used as a reliable biomarker for neonatal sepsis. High pro-ADM levels were associated with mortality and could be an early indicator of disease outcome.
This study proposes a collaboration system framework on the web service in a supply chain to implement an efficient virtual supply chain and improve an ability to fulfill received orders over a supply chain. The system based on the framework proposed in this paper plays an important role for automatic order negotiation and placing/receiving an order noticed in web service by the main system. Furthermore, it can evaluate the fulfillment of received orders over a supply chain by using the transaction results from hierarchically related vendors and establish efficient manufacturing plans. In a word, this system is the automated system for creating manufacturing plans, placing and receiving orders. A little more important main function of this system is that it has a dynamic evaluation capability about fulfillment with received orders over a supply chain, and improves the evaluation method of fulfillment ability with received orders with related to direct dealing vendors, which is a main problem in existing system. As a result, this system is able to reduce the work load of the sales and purchasing materials, production control division, to manage accurate inventory promptly, to maintain the optimal inventory level by analyzing the information of fulfillment ability with received orders, and to enhance the level of service for customers.
Topology optimization is begun with layout optimization that is attributed to Rozvany and Prager of the 1960's. They claimed that structure was transformed into truss connecting all the nodes of finite element and optimized by control of its sectional modulus. But, this method is partial topology optimization. General layout optimal design appliable to continum structure was proposed by Bendsoe and Kikuchi in 1988. Topology optimization expresses material stiffness of structure into function of arbitrary variable. If this variable is 1, material exists but if this variable is 0, material doesn't exist. Therefore, topology optimization searches the distribution function of material stiffness for structure. There are a few researchs for simple engineering problem such as topology optimization of square plane structure or truss structure. So, This study applied to topology optimization of table liner for vertical roller mill that is the largest scale in the world. After table liner decreased by 20% of original weight, the structure analysis for first optimized model was performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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