Objective: We introduce a hand gesture segmentation method using a wrist-worn wearable device which can recognize simple gestures of clenching and unclenching ones' fist. Background: There are many types of smart watches and fitness bands in the markets. And most of them already adopt a gesture interaction to provide ease of use. However, there are many cases in which the malfunction is difficult to distinguish between the user's gesture commands and user's daily life motion. It is needed to develop a simple and clear gesture segmentation method to improve the gesture interaction performance. Method: At first, we defined the gestures of making a fist (start of gesture command) and opening one's fist (end of gesture command) as segmentation gestures to distinguish a gesture. The gestures of clenching and unclenching one's fist are simple and intuitive. And we also designed a single gesture consisting of a set of making a fist, a command gesture, and opening one's fist in order. To detect segmentation gestures at the bottom of the wrist, we used a wrist strap on which an array of infrared sensors (emitters and receivers) were mounted. When a user takes gestures of making a fist and opening one's a fist, this changes the shape of the bottom of the wrist, and simultaneously changes the reflected amount of the infrared light detected by the receiver sensor. Results: An experiment was conducted in order to evaluate gesture segmentation performance. 12 participants took part in the experiment: 10 males, and 2 females with an average age of 38. The recognition rates of the segmentation gestures, clenching and unclenching one's fist, are 99.58% and 100%, respectively. Conclusion: Through the experiment, we have evaluated gesture segmentation performance and its usability. The experimental results show a potential for our suggested segmentation method in the future. Application: The results of this study can be used to develop guidelines to prevent injury in auto workers at mission assembly plants.
현재 국악기의 음향특성에 대한 상세 정보가 매우 부족하여 국악당의 설계에 있어서 최적의 음향을 전달하는 공간을 형성하지 못하게 하는 한 원인이 되고 있다. 따라서, 대중적이고 대표적인 국악기의 음향특성을 측정하고 분류한 후 데이터베이스를 구축하면, (1) 향후의 국악 및 국악기 개발에 대한 기초연구로서 활용될 수 있으며, (2) 국악 전용 연주장의 설계에 있어서 입력 데이터로 요긴하게 활용될 수 있으리라 판단된다. 본 연구는 국악기의 음향방사특성을 조사하기 위한 제2단계의 연구로서, 기존의 연구[1]에 새로운 국악기 8종을 추가하였다. 선정된 국악기는 현악기중에서 거문고와 해금, 관악기 중에서 피리와 태평소, 타악기 중 북과 꽹가리, 징 및 남성 창으로, 원거리 (far-field) 음향 방사특성을 조사하였다. 무향실에서 시행된 지향특성실험을 통하여 얻은 국악기의 음향특성을 컴퓨터 시뮬레이션을 적용하여 국악기의 지향특성의 차이를 규명하고 또한 다양한 형태의 공간에 음원의 방사특성의 차이에 따른 실내음향성능의 변이를 조사하였다. 측정 결과, 국악기마다 주파수별 지향특성은 각기 다르게 나타났으며 무지향성 음원과 국악 음원을 사용하였을 때 음향 인자들 사이에 큰 차이를 보였다. 본 연구에서 제시된 데이터와 설계 방법론 등은 향후 국악원의 설계에 있어서 기본적인 자료로 활용될 수 있다고 기대된다.
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
Miju Cheon;Jang Yoo;Seung Hyup Hyun;Kyung Soo Lee;Hojoong Kim;Jhingook Kim;Jae Il Zo;Young Mog Shim;Joon Young Choi
Korean Journal of Radiology
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제20권8호
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pp.1293-1299
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2019
Objective: The purpose of this study was to evaluate the diagnostic performance of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (18F-FDG PET/CT) for chronic empyema-associated malignancy (CEAM). Materials and Methods: We retrospectively reviewed the 18F-FDG PET/CT images of 33 patients with chronic empyema, and analyzed the following findings: 1) shape of the empyema cavity, 2) presence of fistula, 3) maximum standardized uptake value (SUV) of the empyema cavity, 4) uptake pattern of the empyema cavity, 5) presence of a protruding soft tissue mass within the empyema cavity, and 6) involvement of adjacent structures. Final diagnosis was determined based on histopathology or clinical follow-up for at least 6 months. The abovementioned findings were compared between the 18F-FDG PET/CT images of CEAM and chronic empyema. A receiver operating characteristic (ROC) analysis was also performed. Results: Six lesions were histopathologically proven as malignant; there were three cases of diffuse large B-cell lymphoma, two of squamous cell carcinoma, and one of poorly differentiated carcinoma. Maximum SUV within the empyema cavity (p < 0.001) presence of a protruding soft tissue mass (p = 0.002), and involvement of the adjacent structures (p < 0.001) were significantly different between the CEAM and chronic empyema images. The maximum SUV exhibited the highest diagnostic performance, with the highest specificity (96.3%, 26/27), positive predictive value (85.7%, 6/7), and accuracy (97.0%, 32/33) among all criteria. On ROC analysis, the area under the curve of maximum SUV was 0.994. Conclusion: 18F-FDG PET/CT can be useful for diagnosing CEAM in patients with chronic empyema. The maximum SUV within the empyema cavity is the most accurate 18F-FDG PET/CT diagnostic criterion for CEAM.
본 논문은 모바일 기기(노트북, 핸드폰, 태블릿 PC 등)를 위한 공진형 무선전력전송 시스템(Magnetic Resonance - Wireless Power Transfer; MR-WPT)의 실용성을 높이기 위한 평면형 소형 공진기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 소형 평면형 공진기는 네 개의 루프와 공진기를 사용하는 공진형 무선전력 시스템에 적용 되며, 또한 무선전력 시스템은 송신기(Tx)와 수신기(Rx)가 동일한 루프와 공진기로 이루어졌다. 제안된 공진기는 나선형(Spiral) 코일의 형태로 소형 모바일 크기에 적합한 $50mm{\times}50mm$의 크기 이내로 설계 되었으며, 나선형 공진기의 선 두께와 선간 갭(gap) 그리고 선의 길이를 달리하는 4종류의 나선형 공진기를 선정하였다. 또한 작은 공진기 부피에서 높은 인덕턴스와 캐패시턴스를 얻기 위해 공진기 기판 (아크릴 ${\varepsilon}_r=2.56$, tan ${\delta}=0.008$)의 양면을 모두 활용하였다. 또한 루프는 공진기 부피를 최소화하기 위해 공진기와 동일 평면상에 설계 하였고, 이 또한 서로 다른 3가지의 크기를 사용하였다. 제안된 무선전력전송 시스템은 Tx와 Rx 두 개의 아크릴 기판에 제작되었으며, Tx와 Rx의 루프와 공진기는 구리시트로 만들어졌다. 제안된 12개의 조합 (공진기 4종 ${\times}$ 루프 3종)의 루프와 공진기에 대한 전력전송효율을 근 전송 거리 (1cm~5cm)상에서 시뮬레이션과 측정을 통해 산출하였다. 측정 결과 전력전송효율은 전송거리 1~5 cm에 따라 ${\fallingdotseq}40%$ 그리고 최대 ${\fallingdotseq}70%$ 이며, 이때 공진주파수는 A4WP 표준 무선전력전송 주파수인${\fallingdotseq}6.78MHz$를 유지한다. 제안된 부피에서 최소화된 평면형의 소형 공진기를 이용한 소형 모바일 기기의 공진형 무선전력 어플리케이션에 대한 가능성을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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