In this paper, we describes the information-theoretic approaches to sensor selection and sensor placement in sensor networks for target localization and tracking. We have developed a sensor selection heuristic to activate the most informative candidate sensor for collaborative target localization and tracking. The fusion of the observation by the selected sensor with the prior target location distribution yields nearly the greatest reduction of the entropy of the expected posterior target location distribution. Our sensor selection heuristic is computationally less complex and thus more suitable to sensor networks with moderate computing power than the mutual information sensor selection criteria. We have also developed a method to compute the posterior target location distribution with the minimum entropy that could be achieved by the fusion of observations of the sensor network with a given deployment geometry. We have found that the covariance matrix of the posterior target location distribution with the minimum entropy is consistent with the Cramer-Rao lower bound (CRB) of the target location estimate. Using the minimum entropy of the posterior target location distribution, we have characterized the effect of the sensor placement geometry on the localization accuracy.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.5
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pp.708-716
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2017
We deal with the target selection in seeker-detection image through network, using the detection information from aerial vehicle and the target information from surveillance and reconnaissance system. Especially, we constrain the sea battle environment, where it is difficult to perform scene-matching rather than land. In this paper, we suggest the target selection algorithm based on the confidence estimation with respect to distance and size. In detail, we propose the generation method of reference point for distance evaluation, and we investigate the effect of pixel margin and target course for size evaluation. Finally, the proposed algorithm is simulated and analyzed through several scenarios.
PURPOSE. This study aims to evaluate the accuracy of different shade selection techniques and determine the matching success of crown restorations fabricated using digital shade selection techniques. MATERIALS AND METHODS. Teeth numbers 11 and 21 were prepared on a typodont model. For the #11 tooth, six different crowns were fabricated with randomly selected colors and set as the target crowns. The following four test groups were established: Group C, where the visual shade selection was performed using the Vita 3D Master Shade Guide and the group served as the control; Group Ph, where the shade selection was performed under the guidance of dental photography; Group S, where the shade selection was performed by measuring the target tooth color using a spectrophotometer; and Group I, where the shade selection was performed by scanning the test specimens and target crowns using an intraoral scanner. Based on the test groups, 24 crowns were fabricated using different shade selection techniques. The ΔE values were calculated according to the CIEDE2000 (2:1:1) formula. The collected data were analyzed by means of a one-way analysis of variance. RESULTS. For the four test groups (Groups C, Ph, S, and I), the following mean ΔE values were obtained: 2.74, 3.62, 2.13, and 3.5, respectively. No significant differences were found among the test groups. CONCLUSION. Although there was no statistically significant difference among the shade selection techniques, Group S had relatively lower ΔE values. Moreover, according to the test results, the spectrophotometer shade selection technique may provide more successful clinical results.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.11
no.1
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pp.75-84
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2008
A new automatic small target detection and tracking algorithm for the real-time IR surveillance system is presented. The automatic target detection and tracking algorithm of the real-time systems, requires low complexity and robust tracking performance in the cluttered environment. Linear-array and parallel-scan IR systems usually suffer from severe scan noise caused by the detector non-uniformity. After the spatial filtering and thresholding, this scan noise still remains as high amplitude clutter which degrades the target detection rate and tracking performance. In this paper, we propose a new feature which consists of area and validity information of a measurement. By adopting this feature to the measurements selection and track confirmation, we can increase the target detection rate and reduce both the track loss rate and false track rate. From the experimental results, we can validate the feasibility of the proposed method in the noisy IR images.
We consider the problem of secure and robust clustering for quantized target tracking in wireless sensor networks (WSN) where the observed system is assumed to evolve according to a probabilistic state space model. We propose a new method for jointly activating the best group of candidate sensors that participate in data aggregation, detecting the malicious sensors and estimating the target position. Firstly, we select the appropriate group in order to balance the energy dissipation and to provide the required data of the target in the WSN. This selection is also based on the transmission power between a sensor node and a cluster head. Secondly, we detect the malicious sensor nodes based on the information relevance of their measurements. Then, we estimate the target position using quantized variational filtering (QVF) algorithm. The selection of the candidate sensors group is based on multi-criteria function, which is computed by using the predicted target position provided by the QVF algorithm, while the malicious sensor nodes detection is based on Kullback-Leibler distance between the current target position distribution and the predicted sensor observation. The performance of the proposed method is validated by simulation results in target tracking for WSN.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.4
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pp.30-37
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2007
In this paper, Water Entry Point Selection Algorithm(WEPSA) for selecting an optimal Water Entry Point of anti-submarine missiles which maximizes Detection Probability about a given target was investigated. WEPSA is a method which decides the position of an optimal Water Entry Point with calculating the target Detection Probability of a torpedo in the whole domain which centered by the target, performing the Monte-Carlo Simulations which include errors for the target informations and for weapon delivery. We can decide an optimal Water Entry Point of anti-submarine missiles which maximizes Detection Probability about a given target with WEPSA, if we get target informations about target range, target bearing, target speed and target course from Combat Systems.
CRISPR/Cpf1 has emerged as a new CRISPR-based genome editing tool because, in comparison with CRIPSR/Cas9, it has a different T-rich PAM sequence to expand the target DNA sequence. Single-base editing in the microbial genome can be facilitated by oligonucleotide-directed mutagenesis (ODM) followed by negative selection with the CRISPR/Cpf1 system. However, single point mutations aided by Cpf1 negative selection have been rarely reported in Corynebacterium glutamicum. This study aimed to introduce an amber stop codon in crtEb encoding lycopene hydratase, through ODM and Cpf1-mediated negative selection; deficiency of this enzyme causes pink coloration due to lycopene accumulation in C. glutamicum. Consequently, on using double-, triple-, and quadruple-base-mutagenic oligonucleotides, 91.5-95.3% pink cells were obtained among the total live C. glutamicum cells. However, among the negatively selected live cells, 0.6% pink cells were obtained using single-base-mutagenic oligonucleotides, indicating that very few single-base mutations were introduced, possibly owing to mismatch tolerance. This led to the consideration of various target-mismatched crRNAs to prevent the death of single-base-edited cells. Consequently, we obtained 99.7% pink colonies after CRISPR/Cpf1-mediated negative selection using an appropriate single-mismatched crRNA. Furthermore, Sanger sequencing revealed that single-base mutations were successfully edited in the 99.7% of pink cells, while only two of nine among 0.6% of pink cells were correctly edited. The results indicate that the target-mismatched Cpf1 negative selection can assist in efficient and accurate single-base genome editing methods in C. glutamicum.
Objective: The aim of this study is to investigate how well eye movement times in visual target selection tasks by an eye input device follows the typical Fitts' Law and to compare vertical and horizontal eye movement times. Background: Typically manual pointing provides excellent fit to the Fitts' Law model. However, when an eye input device is used for the visual target selection tasks, there were some debates on whether the eye movement times in can be described by the Fitts' Law. More empirical studies should be added to resolve these debates. This study is an empirical study for resolving this debate. On the other hand, many researchers reported the direction of movement in typical manual pointing has some effects on the movement times. The other question in this study is whether the direction of eye movement also affects the eye movement times. Method: A cursor movement times in visual target selection tasks by both input devices were collected. The layout of visual targets was set up by two types. Cursor starting position for vertical movement times were in the top of the monitor and visual targets were located in the bottom, while cursor starting positions for horizontal movement times were in the right of the monitor and visual targets were located in the left. Results: Although eye movement time was described by the Fitts' Law, the error rate was high and correlation was relatively low ($R^2=0.80$ for horizontal movements and $R^2=0.66$ for vertical movements), compared to those of manual movement. According to the movement direction, manual movement times were not significantly different, but eye movement times were significantly different. Conclusion: Eye movement times in the selection of visual targets by an eye-gaze input device could be described and predicted by the Fitts' Law. Eye movement times were significantly different according to the direction of eye movement. Application: The results of this study might help to understand eye movement times in visual target selection tasks by the eye input devices.
The purpose of this paper is to design high-order (or radial) surface gradient coil (SGC), which can provide multi-dimensional spatial selection. Although the spatial Selection with High-Order gradienT (SHOT) can provide a 2-D selection with only one selective RF pulse, the high-order gradient pro- duced by conventional cylindrical-shape coils has not been clinically useful due to the large selection size caused by the limited radial gradient intensity. However, by using the proposed high-order SGCs located near the imaging region, the size of volume selection can be reduced to a clinically useflll size of 1-2 cm in diameter by applying stronger radial gradient field with much less gradient driving power. So far radial SGCs have been designed by using the field component method and may cause distortion in the selection shapes. In this paper, by using the target field approach for the coil design, selected volumes became almost circular. A 40 cm-by-40 cm $z^2$_surface gradient coil has been designed and implemented by using the target field approach. Phantom and volunteer studies have been performed Experimental results using spatially localized MRI show good agreement to the theoretically predicted behavior.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.75-86
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2006
Target word selection is one of the most important and difficult tasks in English-Korean Machine Translation. It effects on the translation accuracy of machine translation systems. In this paper, we present a new approach to select Korean target word for an English noun with translation ambiguities using multiple knowledge such as verb frame patterns, sense vectors based on collocations, statistical Korean local context information and co-occurring POS information. Verb frame patterns constructed with dictionary and corpus play an important role in resolving the sparseness problem of collocation data. Sense vectors are a set of collocation data when an English word having target selection ambiguities is to be translated to specific Korean target word. Statistical Korean local context Information is an N-gram information generated using Korean corpus. The co-occurring POS information is a statistically significant POS clue which appears with ambiguous word. The experiment showed promising results for diverse sentences from web documents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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