We have constructed a multi-channel SQUID magnetometer system for localization and classification of magnetic targets. Ten SQUID magnetometers were arranged to measure 5 independent components of 3 $\times$ 3 magnetic field gradient tensor. To get gradient from the difference of magnetic field measurements, we carefully balanced magnetometers. SQUIDs with slotted washer were used for operation in an unshielded laboratory environment, and noise characteristic in the laboratory was measured. With the multi-channel SQUID magnetometer system, we have successfully traced the motion of a bar magnet moving around it at a distance of about 1 m. In the urban environment, the drift of uniform magnetic field due to the irregular motion of a large magnetic body at distance and earth field causes an error in the position calculation, and this results in the distortion of the calculated trajectory. In this paper, we present the architecture and the performance of the system.
Recently, it Is required to develop OCR(Optical Character Reader) along with the progress of the information processing system for Hangeul. Characters have to be recognized clearly so that OCR can be applied, Structure analysis method and lump method are used for the recognition of characters, and OCR is now available for the recognition of printed characters and handwritten alphanumeric characters having simple structure by them However, It is known that there should be much more study on the development of handwritten Hangout's OCR. This paper proposed a new method for the handwritten Hangout character recognition. The units of Initial consonant of Hangout are separated and then recognized from the utilization of the position- Information of Hangeul's units from the normalized patterns using the regression line theory. It is carried out for the extraction of the block which exists in the virtual Initial consonant region from the normalized input patterns and the calculation on maximum value (${\beta}$) of likelihood after comparing the features of separated subpattern with the initial consonant dictionary.
Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.
The distinctive design of apparel product is the crucial factor that provides the powerful competitive advantage and customer satisfaction. However, knock-offs or copycats easily copy the design of apparel product and its problem tends to be assented in real world. Design right is one of intellectual property rights that would be produced by intellectual activity and the appropriate means to establish the exclusive rights to the design should be established. Legal protection to the design right is the system that can prelude copycats from eroding an exclusive position in the market place. The present study was to analyze the trend of registration of design rights in apparel products and to point out problems of current protection law to design.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.347-352
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2005
PD(Partial discharges) are small electrical sparks that occur within the electric insulation of cables, transformers and windings on motors. PD analysis is a proactive diagnostic approach that uses PD measurements to evaluate the integrity of this equipment. Recently, several diagnostic algorithms for classifying the type of PD and locating the defect position have been developed. In this work, a new PD recognition system is proposed, which utilizes approximate coefficients of wavelet transform as a feature vector, furthermore, introduces bank of Elman networks to recognize the various PD phenomena. In order to verify the performance of the proposed scheme, it is applied to the simulated PD data.
The classification and recognition of two-dimensional trademark patterns independently of their position, orientation, size and scale by proposing two feature vectors has been discussed. The paper presents experimentation on two feature vectors showing size- invariance and scale-invariance respectively. Both feature vectors are equally invariant to rotation as well. The feature extraction is based on local as well as global statistics of the image. These feature vectors have appealing mathematical simplicity and are versatile. The results so far have shown the best performance of the developed system based on these unique sets of feature. The goal has been achieved by segmenting the image using connected-component (nearest neighbours) algorithm. Second part of this work considers the possibility of using back propagation neural networks (BPN) for the learning and matching tasks, by simply feeding the feature vectosr. The effectiveness of the proposed feature vectors is tested with various trademarks, not used in learning phase.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권4호
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pp.187-192
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2013
Because of the importance of small target detection in infrared images, many studies have been carried out in this area. Using a Kalman filter and mean shift algorithm, this study proposes an algorithm to track multiple small moving targets even in cases of target disappearance and appearance in serial infrared images in an environment with many noises. Difference images, which highlight the background images estimated with a background estimation filter from the original images, have a relatively very bright value, which becomes a candidate target area. Multiple target tracking consists of a Kalman filter section (target position prediction) and candidate target classification section (target selection). The system removes error detection from the detection results of candidate targets in still images and associates targets in serial images. The final target detection locations were revised with the mean shift algorithm to have comparatively low tracking location errors and allow for continuous tracking with standard model updating. In the experiment with actual marine infrared serial images, the proposed system was compared with the Kalman filter method and mean shift algorithm. As a result, the proposed system recorded the lowest tracking location errors and ensured stable tracking with no tracking location diffusion.
This paper describes a novel stereo vision based localization of free parking site, which recognizes the target position of automatic parking system. Pixel structure classification and feature based stereo matching extract the 3D information of parking site in real time. The pixel structure represents intensity configuration around a pixel and the feature based stereo matching uses step-by-step investigation strategy to reduce computational load. This paper considers only parking site divided by marking, which is generally drawn according to relevant standards. Parking site marking is separated by plane surface constraint and is transformed into bird's eye view, on which template matching is performed to determine the location of parking site. Obstacle depth map, which is generated from the disparity of adjacent vehicles, can be used as the guideline of template matching by limiting search range and orientation. Proposed method using both the obstacle depth map and the bird's eye view of parking site marking increases operation speed and robustness to visual noise by effectively limiting search range.
Pediatric surgery could establish a definitive position in the medical field on the basis of a stable patient population. Neonatal surgery, the core of pediatric surgery, requires highly skilled surgeons. However, recent advancement of prenatal diagnosis followed by intervention and decreased birth rate has resulted in a significant decrease in the neonatal surgical population and the number of surgical operations. The purpose of this study is to examine the outcome of neonatal surgeries and to propose a guide for the future surgeries. A total of 359 neonatal surgical patients operated upon at the Department of Surgery, Ewha Medical Center, during past 21 years were studied. The study period hasbeen divided into two time periods: from 1983 to 1993 and from 1994 to 2004. Analysis was based on the Clinical Classification System and mortality pattern, frequency of disorders, occurrence and cause of death, and other changes. Neonatal surgery was 6.4 % of all pediatric surgery during the total 21 year period, 9.9 % in the first period and 4.8 % in the second. Male to female ratio increased from 2.7:1 to 2.1:1. The overall mortality was 6.7 %, and there was significant decrease from 7.4 % in the first period to 6.0 % in the second. The clinical classification system (CCS) for death cases included class II 2, III 4, and IV 7 during the first period and class III 3, and IV 8 during the second, respectively. According to the mortality pattern by Hazebroek, there were 6 preventable death cases during the first period, and only one in the second, and 2 non-preventable death cases during the first period and 8 in second, respectively. Although the patients in the second period had more serious diseases, surgical mortality has been decreased in the second period, which may be the result of improved surgery methods for newborns and advanced patient care.
데이타로부터 유효한 음성 데이타를 추출하는 것은 음성 인식분야에서 중요하다. 본 논문의 음성 추출 기술은 빠른 연산이 가능하며 음성의 전처리 과정에 적합한 이산 웨이브렛 변환을 사용하고 있으며, 이산 웨이브렛 변환의 복수 해상도 해석 특징을 이용한 머징 알고리즘으로 유효한 음성을 추출하고 노이즈 제거를 동시에 구현한다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 또한 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에, 유효 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 그리고 머징 알고리즘은 시스템 잡음에 대한 적응 특성을 갖고 탁월한 노이즈 분리 특성을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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