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.
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.
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.
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.
이 논문의 목적은 Target field approach방법을 사용하여 2차원적인 공간선택을 할 수 있는 고차 평면 경사 자계코일(High-Order SGC: High-Order Surface Gradient Coil)을 설계하는 것이다. 지금까지 쓰이던 원통형의 고차경사자제코일을 이용한 2차원적 원형 선택방법은 한 개의 RF Pulse로 2차원적인 공간 선택을 할 수 있는 장점이 있었으나 선택되어지는 체적의 지름이 6 ~ 8cm로 너무 크다는 단점이 있었다. 이 논문에서는 이와 같은 단점을 극복하기 위해 영상을 얻고자하는 부분에 코일을 좀 더 가까이 붙일 수 있어서 적은 전력으로 선택되어지는 체적의 지름을 1 ~ 4cm까지 줄일 수 있는 표면 고차자계코일을 Target field approach방법을 이용하여 설계하였으며 Phantom과 인체영상을 통해 제작된 코일의 성능을 확인해 보았다. 이전의 Field component 방법을 이용하여 설계한 코일에 의해서 선택되어지는 체적은 타원에 가까운 모양이 되었으나, Target field approach 방법을 이용하여 설계한 코일에 의해서 선택되어지는 체적은 이상적인 원에 가까운 모양이 되었다.
일반적으로 영어를 한국어로 번역할 때, 대부분의 영어 명사 어휘들은 해당 어휘가 사용되는 문맥에 따라 다양한 한국어 명사로 번역될 수 있다. 따라서 영어 원문이 갖는 의미를 손실 없이 번역문으로 전달하기 위해서는 문맥에 맞는 올바른 한국어 대역어를 선택할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동사구패턴, 공기 정보에 기반한 의미벡터, 공기 품사 정보 및 한국어 문맥 통계 정보 등의 다양한 지식을 사용하여 영어 명사 어휘의 대역어를 올바로 선택하는 방안을 제공한다. 동사구 패턴은 사전과 코퍼스를 사용하여 구축되었으며, 의미 벡터는 영어 어휘가 특정 한국어 어휘로 번역될 때 공기하는 정보들의 조건부 확률을 나타낸다. 한국어 문맥 통계 정보는 한국어 코퍼스로부터 추출된 N-그램 정보를 나타내며, 품사 공기 정보는 대역어 선택 모호성을 지니는 영어 어휘와 통계적으로 깊은 관련성을 지니는 품사를 나타낸다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 대역어 선택 모호성 해소 방안을 평가하기 위한 실험을 수행하였으며, 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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