It is usual to evaluate the performance of the cool roof by measuring in-site rooftop temperature using thermal infra-red camera. The principal advantage of rooftop thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise building as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, area-wide information required for a scattered rooftop target with different colors, utilizing wide view angle and multi-temporal data coverage. This research idea was formulated by incorporating the concept of traditional remote sensing into rooftop temperature monitoring. Correlations between infrared image of super high-rise building and in-situ data were investigated to compare rooftop surface temperature for a total of four different rooftop locations. The results of the correlations analyses indicate that the rooftop surface temperature by the infrared images of super high-rise building alone could be explained yielding $R^2$ values of 0.951. The visible permanent record of the oblique thermal infra-red image was quite useful in better understanding the nature and extent of rooftop color that occurs in sampling points. This thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise made it possible to identify area wide patterns of rooftop temperature change subject to many different colors, which cannot be acquired by traditional in-site field sampling. The infrared image of super high-rise building breaks down the usual concept of field sampling established as a conventional cool roof performance evaluation technique.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.3
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pp.269-281
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2001
This thesis deals with a novel font-dependent Hangul recognition algorithm invariant to position translation, scaling, and rotation using circular pattern vectors. The proposed algorithm removes noise from input letters using binary morphology and generates the circular pattern vectors. The generated circular pattern vectors represent spatial distributions on several concentric circles from the center of gravity in a given letter. Then the algorithm selects the letter minimizing the distance between the reference vectors and the generated circular pattern vectors. In order to estimate performances of the proposed algorithm, the completed Batang Hangul 2,350 letters were used as test images with scaling and rotational transformations. Experimental results show that the proposed algorithm are better than conventional algorithm using the ring projection in the recognition rates of Hangul letters with scaling and rotational transformation.
Kim, Jae-Young;Yong, Hae-Sung;Park, Kwang-Ho;Huh, Jong-Ki
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.45
no.6
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pp.309-315
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2019
Objectives: The aim of this study was to evaluate the validity of the existing classification and difficulty index of impacted mandibular third molars in clinical situations and propose a more practical classification system. Materials and Methods: This study included 204 impacted mandibular third molars in 154 patients; panoramic x-ray images were obtained before tooth extraction. Factors including age, sex, and pattern of impaction were investigated. All impacted third molars were classified and scored for spatial relationship (1-5 points), depth (1-4 points), and ramus relationship (1-3 points). All variables were measured twice by the same observer at a minimum interval of one month. Finally, the difficulty index was defined based on the total points scored as slightly difficult (3-4 points), moderately difficult (5-7 points), very difficult (8-10 points), and extremely difficult (11-12 points). Results: The strength of agreement of the total points scored and difficulty index were 0.855 and 0.746, respectively. Most cases were classified as moderately difficult (73.0%). Although only 13 out of 204 cases (6.4%) were classified as extremely difficult, patients classified as extremely difficult were the oldest (P<0.05). Conclusion: For difficulty classification, the authors propose one more difficult category beyond the existing three-step difficulty index: the clinician should consider the patient's age in the difficulty index evaluation.
The background fort this study is related to the concept of modern time and space which has been extended from physical space to virtual space in the present times witnessing the advent of the Fourth Industrial Revolution. Based on visual tactility and illusion in virtual reality, we intended to present the possibility of the interactions as realistic as the interactions occurring in reality. Regarding the scope of this study, we analyzed the relationship between illusion in game space and immersion in interactions based on the games used frequently among current virtual reality contents. The results of the study showed that the interactions in virtual reality occurred within the space converging the time and space and that the illusion of digital images had realistic position of reality without original. Research which investigates the interaction in virtual space and media projection method for real space and virtual space will provide useful basis for promoting technological development based on novel methods differentiated from existing image grammar and for identifying the content utilization methods.
The scenography in terms of directorial viewpoints could suggest the overall vision of scripts rather than providing stage design only. I chose Antonio Buero Vallejo' because he presented the spatial characteristics and images clearly and believe that it could be an exciting challenge to change its original scenography that the playwright suggested. The concept of failed social success and enclosed repeated destiny spaces gave shape to my scenography of stairs. I chose every character in this play had to climb a flight of stairs in order to go outside because a main and sole entrance was located on the top floor. Characters' visual movement which went up in the morning for their dreams, but came down disappointedly due to failure day by day. This concept of scenography became the characters' given circumstances and intended to always affect the characters' acting during the show. Finally, I verified a new scenographic possibility beyond theoretical examination because I applied it to practical production.
Park, Min-Sik;Park, Chang-U;Kim, Won-Ha;Park, Min-Yong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.2
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pp.69-78
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2002
This paper addresses a method to automatically detect out a person's face from a given image that consists of a hair and face view of the person and a complex background scene. Out method involves an effective detection algorithm that exploits the spatial distribution characteristics of human skin color via an adaptive fuzzy color classifier (AFCC), The universal skin-color map is derived on the chrominance component of human skin color in Cb, Cr and their corresponding luminance. The desired fuzzy system is applied to decide the skin color regions and those that are not. We use RGB model for extracting the hair color regions because the hair regions often show low brightness and chromaticity estimation of low brightness color is not stable. After some preprocessing, we apply convex-hull to each region. Consequent face detection is made from the relationship between a face's convex-hull and a head's convex-hull. The algorithm using the convex-hull shows better performance than the algorithm using pattern method. The performance of the proposed algorithm is shown by experiment. Experimental results show that the proposed algorithm successfully and efficiently detects the faces without constrained input conditions in color images.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.2
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pp.99-105
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2017
Generally, stereo matching methods are used to estimate depth information based on color and spatial similarity. However, most depth estimation methods suffer from the occlusion region because occlusion regions cause inaccurate depth information. Moreover, they do not consider the temporal dimension when estimating the disparity. In this paper, we propose a temporal stereo matching method, considering occlusion and disregarding inaccurate temporal depth information. First, we apply a global stereo matching algorithm to estimate the depth information, we segment the image to occlusion and non-occlusion regions. After occlusion detection, we fill the occluded region with a reasonable disparity value that are obtained from neighboring pixels of the current pixel. Then, we apply a temporal disparity estimation method using the reliable information. Experimental results show that our method detects more accurate occlusion regions, compared to a conventional method. The proposed method increases the temporal consistency of estimated disparity maps and outperforms per-frame methods in noisy images.
For more than 50 years, satellite images have been used to monitor crop growth. Currently, unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of growth estimating equation for highland Kimchi cabbage using UAV derived normalized difference vegetation index (NDVI) and agro-meteorological factors. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of main districts producing highland Kimchi cabbage. UAV imagery was taken in the Anbandeok ten times from early June to early September. Meanwhile, three plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf length (L.L.) and outer leaf number (L.N.), were measured for about 40 plants (ten plants per plot) for each ground survey. Six agro-meteorological factors include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; accumulated temperature; rainfall and irradiation during growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 93% of the P.H. and L.L. with a root mean square error (RMSE) of 2.22, 1.90 cm. And $NDVI_{UAV}$ and accumulated temperature in the model explain 86% of the L.N. with a RMSE of 4.29. These lead to the result that the characteristics of variations in highland Kimchi cabbage growth according to $NDVI_{UAV}$ and other agro-meteorological factors were well reflected in the model.
Seo, Youngwook;Lee, Ahyeong;Kim, Bal-Geum;Lim, Jongguk
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.3
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pp.633-644
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2020
Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1st and 2nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.
Park, Hyungmin;Chae, Jongchul;Song, Donguk;Yang, Heesu;Jang, Bi-Ho;Park, Young-Deuk;Nah, Jakyoung;Cho, Kyung-Suk;Ahn, Kwangsu
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.37
no.2
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pp.112.2-112.2
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2012
For the study of fine-scale structure and dynamics in the solar chromosphere, the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) was installed in 1.6m New Solar Telescope at Big Bear Solar Observatory in 2010. The instrument, installed at a vertical table of the Coude lab, is properly working and producing data for science. From the analysis of the data, however, we noticed that a couple of problems exist that deteriorate image quality : lower light level and poorer resolution of the CaII band data. After several tests, we found that the relay optics at the right position is crucial role for the spatial resolution of raster-scan images. By using resolution target, we re-aligned relay optics and other components of the spectrograph. Here we present the result of optical test and new data taken by the FISS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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