Human detection is a challenging task in many fields because it is difficult to detect humans due to their variable appearance and posture. Furthermore, it is also hard to track the detected human because of their dynamic and unpredictable behavior. The evaluation speed of method is also important as well as its accuracy. In this paper, we propose unified detection and tracking method for humans using Gaussian-PSO (Gaussian Particle Swarm Optimization) with the HOG (Histograms of Oriented Gradients) features to achieve a fast and accurate performance. Keeping the robustness of HOG features on human detection, we raise the process speed in detection and tracking so that it can be used for real-time applications. These advantages are given by a simple process which needs just one linear-SVM classifier with HOG features and Gaussian-PSO procedure for the both of detection and tracking.
The goal of total knee replacement (TKR) surgery is to replace patient's knee joint with artificial implants in order to restore normal knee joint functions. Since mismatched knee implants often cause a critical balancing problem and short durability, designing a well-fitted implant to a patient's knee joint is essential to improve surgical outcomes. We developed a software system that three-dimensionally (3D) simulates TKR surgery based upon 3D knee models reconstructed from computed tomography (CT) imaging. The main task of the system was to extract precise 3D anatomical parameters of a patient's knee that were directly used to determine a custom fit implant and to virtually perform TKR surgery. The virtual surgery was simulated by amputating a 3D knee model and positioning the determined implant components on the amputated knee. The test result shows that it is applicable to derive surgical parameters, determine individualized implant components, rehearse the whole surgical procedure, and train medical staff or students for actual TKR surgery. The feasibility and verification of the proposed system is described with examples.
As the complexity in design and manufacturing activities of distributed virtual enterprises rapidly increases, the issue of process management becomes more critical to shorten the time-to-market, reduce the manufacturing cost and improve the product quality. This paper proposes a unified framework to manage design and manufacturing processes in a distributed environment. We present a methodology which utilizes process flow graphs to depict the hierarchical structure of workflows and process grammars to represent various design processes and design tools. To implement the proposed concept, we develop a process management system which mainly consists of a cockpit and manager programs, and we finally address a preliminary implementation procedure based on the Object Modeling Technique. Since the proposed framework can be a formal approach to the process management by providing formalism, parallelism, reusability, and flexibility, it can be effectively applied to further application domains of distributed virtual enterprises.
본 논문은 파이프라인 방식의 ASIC 데이타 경로를 제어하기 위한 무어 및 밀리식 의 시간 정지형 콘트롤러에 관한 연구이다. 조건분기(conditional branches)를 가진 데이타흐름도로 부터 무어 및 밀리식의 유한상태기(finite state machine) 콘트롤러 를 합성하는 방법을 소개한다. 콘트롤 합성은 콘트롤 명세서의 작성과 유한상태기의 합성으로 구성된다. 콘트롤 명세서를 작성하기 위한 과정들을 통해 상태표(state table)의 형태로 표현되는 유한상태기의 내역이 작성된다. 이 유한상태기를 여러 가지 다른 방식의 분할 과정과 축소화 과정을 거쳐 최소 면적을 가진 콘트롤러가 합성된다. 실험을 통해 두가지 콜트롤 방식의 특성을 비교하며 또한 두 모델의 비용과 성능의 영향 관계를 보여준다.
The purpose of this article was to be offered data for the efficient management of healthy family support center as the deduction of the standard job of healthy family supporter. The process of this study take the major steps as subject selection based on career, investigation about range and contens of healthy family support work and deduction and examination job areas, duty and task. Consequently, the job areas of healthy family supporter are generalization, counseling, education, culture, administrative affairs, taking care of children and taking care of children for family living with a handicapped child. The standards of job analysis are frequency, importance and number of human power. The result and procedure of this article provides the main data and idea for the development of a tool of measurement, ajob analysis and information of the specialty and role of healthy family supporter.
A graphic control language using function block diagram approach is designed and implemented, applicable to real-time control for continuous process automation system. The procedure implementing the control language is composed of three parts, editor, compiler, and executer. The editor generates the control algorithm file, which contains function block information in the text form, by menu-driven method on the color graphic screen. The compiler translates the contents of the control algorithm file to machine codes and their related data. Then, the executer generates a task that makes the machine codes executed at every sampling period in the target processor. The validity of the concept in its design and implementaion is assured by on-line simulation in the multi-function controller designed for continuous process automation.
Moghaddam, Amir Bazrafshan;Bagheripour, Mohammad H.
Earthquakes and Structures
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제3권6호
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pp.839-852
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2012
Earthquake records are often analyzed in various earthquake engineering problems, making time-frequency analysis for such records of primary concern. The best tool for such analysis appears to be based on wavelet functions; selection of which is not an easy task and is commonly carried through trial and error process. Furthermore, often a particular wavelet is adopted for analysis of various earthquakes irrespective of record's prime characteristics, e.g. wave's magnitude. A wavelet constructed based on records' characteristics may yield a more accurate solution and more efficient solution procedure in time-frequency analysis. In this study, a low-pass reconstruction filter is obtained for each earthquake record based on multi-resolution decomposition technique; the filter is then assigned to be the normalized version of the last approximation component with respect to its magnitude. The scaling and wavelet functions are computed using two-scale relations. The calculated wavelets are highly efficient in decomposing the original records as compared to other commonly used wavelets such as Daubechies2 wavelet. The method is further advantageous since it enables one to decompose the original record in such a way that a clear time-frequency resolution is obtained.
Reconstruction of soft tissue defects of the knee has always been a challenging task for plastic surgeons. Various reconstructive choices are available depending on the location, size, and depth of the defect relative to the knee joint. Defects on the knee joint have several characteristic features. The use of a free flap is preferred for reconstructions involving obliteration of large-cavity defects, but recipient pedicle isolation can be difficult because of the extent of the injury zone. Furthermore, the true defect during knee joint flexion is larger than during knee joint extension, and a durable flap is necessary for joint movement. We report for the first time on the use of pedicled perforator flaps for reconstruction of bilateral knee defects in a 76-year-old woman. The operative procedure required skeletonizing the perforators of an antero-lateral thigh flap and antero-medial thigh flap and rotating the flap in the defect. The patient returned to normal daily activity and had a full range of motion two months after the accident. The shorter operating time with decreased donor site morbidity and its durability make this flap a valuable alternative for soft tissue reconstruction of the knee.
In this study, a hybrid neural net consisting of an Adaptive LVQ(ALVQ) algorithm and MLP is proposed to perform speaker identification task. ALVQ is a new learning procedure using adaptively feature vector sequence instead of only one feature vector in training codebooks initialized by LBG algorithm and the optimization criterion of this method is consistent with the speaker classification decision rule. ALVQ aims at providing a compressed, geometrically consistent data representation. It is fit to cover irregular data distributions and computes the distance of the input vector sequence from its nodes. On the other hand, MLP aim at a data representation to fit to discriminate patterns belonging to different classes. It has been shown that MLP nets can approximate Bayesian "optimal" classifiers with high precision, and their output values can be related a-posteriori class probabilities. The different characteristics of these neural models make it possible to devise hybrid neural net systems, consisting of classification modules based on these two different philosophies. The proposed method is compared with LBG algorithm, LVQ algorithm and MLP for performance.
In this paper, for minimizing the real-time operating load losses of the power transformer, a SCADA optimum operating system was developed, and the economic analyses on the test operation were performed. Transformer loss DB which reflects the economic integration operation criteria was constructed by referring the transformer manufacturer's loss data(iron loss, copper loss). Based on the loss DB, each substation transformer real-time loss was calculated according to the size of the transformer loads, and if integration or separation transformer operating conditions minimizing the loss are met, then a window pops-up and the dispatcher performs the substation equipments operation according to the procedure provided by this system. With the existing SCADA main program, the relation database of the substation facilities and integration/separation operation algorithm were developed and applied to Auto MTR Processor and pconn Processor Task module. Seven stations test data for seven months were analyzed for the economic analyses, and the results showed that Cost-Benefit ratio was 2.64, and IRR(Internal Rate of Return), 36%, which asserted the economic justification of the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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