Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.168-172
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2014
In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.500-504
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2011
In this paper, we propose an equivalent Wiener-Hopf equation. The proposed algorithm can obtain the weight vector of a TDL(tapped-delay-line) filter and the error simultaneously if the inputs are orthogonal to each other. The equivalent Wiener-Hopf equation was analyzed theoretically based on the MMSE(minimum mean square error) method. The results present that the proposed algorithm is equivalent to original Wiener-Hopf equation. The new algorithm was applied into the identification of an unknown system for evaluating the performance of the proposed method. We compared the Wiener-Hopf solution with the equivalent Wiener-Hopf solution. The simulation results were similar to those obtained in the theoretical analysis. In conclusion, our method can find the coefficient of the TDL (tapped-delay-line) filter where a lattice filter is used, and also when the process of Gram-Schmidt orthogonalization is used. Furthermore, a new cost function is suggested which may facilitate research in the adaptive signal processing area.
본 논문은 PDA(Personal Digital Assistant)와 WLAN(Wireless Local Area Network) 기술을 결합한 TCP-IP 통신 기반의 원격 장치 데이터 모니터링 시스템을 제안한다. 무선의 PDA 디바이스는 서버측에서 전송되는 원격 장치의 데이터인 온도, 습도, 장치 상태 등을 연속적으로 수집하고 모바일 디바이스에 디스플레이 함으로써 무선 통신의 원격 모니터링을 위해서 사용된다. 따라서 유 무선 통합의 원격 장치 데이터 모니터링 시스템을 구축함으로써 관리자의 상황에 적응적인 데이터 수집과 장치 상태 확인의 효율성을 제공한다.
This paper presents vessel contour for extracting features and segmentating narrow blood vessels down to a diameter of two pixels in digital subtraction angiographic image. We present a new tracking algorithm for contour, mainly blood vessels in DSA image, and extracting properties such as their intensities, diameters, and center lines by exploiting spatial continuity. The proposed algorithm comes to detect blood vessel's boundary using difference edge detector one of homogeneity operator and find a next centerline position by direction vector of edge information. This algorithm enhanced variation of vessel's diameter compared to Sun's tracking algorithm and lessoned to compute as direction vector decide adaptively entire vessel's direction field. The processed images are intended to support radiologists in diagnosis, radiation therapy planning, and surgical planning. The algorithm should be useful for automating angiographic analyses of blood vessels.
This paper presents a new one-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition. The proposed algorithm are derived for the case of most frequent single-phase line to ground fault in the time domain. The arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent of transient. In this paper the algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) is used.
Pain, an adaptive but unpleasant sensation, is the most common symptom of numerous diseases in humans and animals. Although animal patients express this symptom frequently, a lack of communication abilities hinders its recognition by veterinary physicians, thereby leading to unsatisfactory management of the symptom. On the other hand, pain itself has its own neurological mechanisms, regardless of the disease that causes it. Thus, a physician may need to know the mechanisms underlying pain development in order to properly manage the symptom in a particular disease. In this review, we attempt to provide a brief introduction to the anatomical, physiological, and neurological basis of pain transmission and sensation. Although most knowledge about these mechanisms comes from studies in humans and laboratory animals, it is generally applicable to pet, farm, or zoo animals. In addition, we summarize pain behavior in several pet, farm, and laboratory animals for its proper identification. This information will help to identify and manage pain, and thus improve welfare, in animals.
Purpose: The aim of this study was to develop a breast feeding adaptation scale (BFAS) to evaluate adaptation to breastfeeding for breastfeeding mothers and their infants and to test the validity and reliability of the instrument. Methods: The study was conducted as follows: application of the conceptual framework, identification of the content domains, items generation, and test of validity and reliability. In order to test validity and reliability, two panels of experts reviewed items and subcategories of the preliminary questionnaire and then data were collected from 329 mothers who were up to 4 weeks postpartum and breastfeeding. Descriptive statistics, t-test, factor analysis, and Cronbach's alpha were used to analyze the data. Results: The conceptual framework was based on the Roy adaptation model. The content domains were developed via literature review, review of instruments, and data acquired from the interviews of breastfeeding mothers and nurses. A total of 69 items belonging to 8 domains were generated. A reduction to 44 preliminary items was accomplished through content validity analysis. Factor analysis extracted 8 factors with a total of 27 items on a 5-point Likert scale. Content validity, construct validity, criterion validity, and reliability of the BFAS were established. Conclusion: The newly developed BFAS is a reliable and valid instrument with which the adaptation of breastfeeding mothers and their infants to the breastfeeding behavior can be evaluated.
In the end milling process, the information of the surface errors plays an important role in adaptive control systems for precision machining. As the measuring accuracy of the surface errors directly matches the control's, it is an important factor for evaluating the performance of the system. In order to obtain the surface errors, the prediction using the cutting force, torque, motor power etc. is frequently practiced owing to the easiness in measurement. In the implementation of the prediction, the information on the cutting depths make it concrete and precise. Actually the axial depth of cut limits the range of the calculation. In general, it is not easy to know the cutting depths due to irregular shape of workpieces, inaccurate positioning of them on the table of machine tool, and machining error in the previous cutting. In addition to, even if cutting depths are informed, it is difficult to match the individual position of the cutter on the varying shape of the work material. This work suggests an algorithm estimating the cutting depths based on cutting force and makes it precise to predict the surface error. The proposed algorithm can be applied in more extensive cutting situations, such as presence of the tool wear, change of the work material hardness, etc.
In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the solution of the tracking problem for mobile robots. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the tracking performance for mobile robot and compare it with those of the FNN and the WFM.
DRM 시스템의 재배포 기능은 디지털 콘텐츠 산업 활성화에 필수적이다. 기존의 DRM은 지적재산권의 안전에 치중하였기 때문에 배포에 대한 제약과 소비자 권리를 억제하는 요소가 된다. 본 연구는 사용자간 재배포를 강화할 수 있는 라이센스관리 모델을 제시한다. 배포 시에 콘텐츠 헤더에 사용자의 식별정보를 넣어서 배포함으로써 배포 이력을 관리한다. 라이센스 발급 후에는 클라이언트가 헤더와 라이센스의 식별정보를 비교하여 안전을 확인한다. 배포 형식과 라이센스를 유형별로 분류하여 적합한 배포 방식을 적용하고 적합한 라이센스를 발급함으로써 배포를 활성화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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