• Title/Summary/Keyword: frame detection

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A comparison of conventional intraoral radiography and computer imaging techniques for the detection of proximal surface calculus (구내방사선사진과 컴퓨터영상의 치아 인접면 치석 진단능의 비교)

  • Kang Byung-Cheol
    • Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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    • v.24 no.1
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    • pp.23-28
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    • 1994
  • 전남대학교 치과대학 학생을 대상으로 평행촬영법으로 촬영한 168장의 구내방사선사진을 디지털 영상으로 변환하여, 필름상의 치석 유무 판독 결과와 모니터상의 판독 결과를 비교하였다. 3명의 구강악안면방사선학 전공 치과의사가 판독을 하되 필름상의 판독 결과를 판정의 기준으로 하였다. 디지털 영상은 상업용 필름-비디오 변환장치, 486DX PC, 그리고 PcVision과 frame grabber을 이용하여 얻었다. 모니터상의 개개 구내방사선사진상은 700×480 pixel로 나타내었다. 디지털 영상의 치석진단의 sensitivity는 0.79-0.90(평균 0.86) 이었고, specificity는 0.03-0.43(평균 0.17) 이었다.

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A comparison of periapical radiographs and their digital images for the detection of dental caries (인접면 치아우식증의 진단의 치근단 X선사진과 디지털영상의 비교)

  • Kang Byung-Cheol
    • Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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    • v.24 no.1
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    • pp.31-35
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    • 1994
  • 전남대학교 치과진료처에 내원한 환자의 구내방사선사진중 1단계 (Cl: 30개 병소)또는 2단계(C2: 213.8병소)의 인접면 치아우식을 가진 방사선사진 168장을 연구대상으로 하였다. 이들 방사선사진은 코닥사의 Ektaspeed(E group) 필름을 사용하여 평행촬영법으로 촬영하였다. 168장의 방사선사진에 대하여 1단계 및 2단계 치아우식증을 4명의 구강악안면방사선학을 전공한 치과의사들이 같이 판독하여 그 결과를 기록하였다. 또한 168장의 방사선사진을 필름-비디오 변환장치를 이용하여 디지털 영상으로 전환하였다. 이때 486 DX PC에 PCVision과 frame grabber를 이용하였다. 각각의 구내방사선사 진영상은 17"크기의 1280×768픽셀의 해상도를 갖는 모니터상에서 256단계 흑화도를 갖는 700×480픽셀로 제시되었다. 모니터상에서의 치아우식 판독 결과를 구내방사선사진 판독 결과와 비교하였다. 그 결과 sensitivity는 0.98이었다. 1단계 치아우식은 0.87, 2단계 치아우식 은 1.00의 sensitivity를 나타내었다.

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An Implementation of a Visual Monitoring System Based on Windows CE 5.0 Using AdaBoost Face Detection Algorithm (Windows CE 5.0 기반의 AdaBoost 얼굴검출 알고리즘을 이용한 감시카메라 시스템 설계)

  • Lee, Ki-Hyun;Kwon, Han-Joon;Kim, Yong-Deak
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.743-744
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    • 2008
  • By using DirectX technology, an improved Visual Monitoring System implemented in this paper. The proposed Visual Monitoring System is developed based on the S3C2440 processor. The Windows CE 5.0 is adopted as an operating system, and Visual Monitoring System transfer image 15 frame per second using UDP/IP and by using AdaBoost Algorithm, detect face region and save face image.

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Flame Image Analysis Systems for Combustion Conditions Monitoring (연소상태 감시용 화염 영상분석 시스템)

  • 백운보;한성현
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2003.06a
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    • pp.499-502
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    • 2003
  • Increase energy costs have placed demands for improved combustion efficiency, high equipment availability, low maintenance and safe operation. Simultaneously low NOx modification, installed due to stricter environmental legislation, require very careful combustion management. We aimed at gaining the relationship between burner flame image and emissions such as NOx and unburned carbon in furnace by utilizing the image processing method. For the first step of development, its possibility test was undertaken with bench furnace. The test proceeded to the second step with pilot furnace, the system was observed to be effective for evaluating the combustion conditions. By using this technology, it is possible to perform continuous monitoring of the combustion conditions and instant detection of individual changes for each burner to prevent future loss of ignition.

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MPEG Video Retrieval Using U-Trees Construction (KD-Trees구조를 이용한MPEG 비디오 검색)

  • Kim, Daeil;Hong, Jong-Sun;Jang, Hye-Kyoung;Kim, Young-Ho;Kang, Dae-Seong
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07e
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    • pp.1855-1858
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    • 2003
  • In this paper, we propose image retrieval method more accurate and efficient than the conventional one. First of ail, we perform a shot detection and key frame extraction from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video stream that is video compression standard such as MPEG[I][2]. We get principal axis applying PCA(Principal Component Analysis) to key frames for obtaining indexing information, and divide a domain. Video retrieval uses indexing information of high dimension. We apply KD-Trees(K Dimensional-Trees)[3] which shows efficient retrieval in data set of high dimension to video retrieval method. The proposed method can represent property of images more efficiently and property of domains more accurately using KD-Trees.

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Strength Evaluation for Bolster of Korean Tilting Train by Static and Fatigue Tests (정적 및 피로시험에 의한 틸팅열차용 볼스터의 구조강도평가)

  • Kim Nam-Po;Kim Jung-Seok
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.30 no.2 s.245
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    • pp.210-218
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    • 2006
  • This paper has performed static, fatigue and nondestructive test of tilting' bolster frame for Korean tilting train. From the static test, the structural safety was investigated using Goodman diagram. After the static test, the fatigue test were conducted under tilting load conditions. The fatigue test was conducted for $10\times10^6$ cycles. During the fatigue test, the nondestructive tests using magnetic particle and liquid penetrant were performed at $6\times10^6$cycle and $10\times10^6$cycle. From the crack detection tests, it was known that there was no fatigue crack in the tilting bolster.

Key frame Extraction Using Comparison of Video Shot Detection Techniques (비디오 샷 경계면 분할기법 비교를 통한 대표 프레임의 추출)

  • 고병철;변혜란
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.512-514
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    • 1998
  • 샷 경계면 분할 기법은 효과적인 비디오 검색 시스템을 구축하기 위한 기본적인 기술이다. 따라서 효과적인 비디오 분석을 위해서는 신뢰할만한 샷 경계면 검출 기술이 필요하다. 하지만 비디오에서는 일반적인 프레임 뿐만 아니라 디졸브, 페이드와 같은 다양한 형태의 특수효과 등이 포함되어 있어 포괄적인 기술 개발이 어렵다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 몇 가지 기법들의 성능을 비교하고 이를 개선시켜 몇 개의 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 샷 경계면 분할 작업이 끝난 뒤에는 비디오 클러스터링을 하기 위한 대표프레임 추출 작업이 필요하다. 대표 프레임은 단순하게 각 샷의 첫 번째 혹은 마지막 프레임을 추출할 수도 있지만, 이 경우 각 샷의 동적인 특성들을 제대로 표현할 수 없으므로, 본 논문에서는 샷의 변화량을 측정하여 대표 프레임의 수를 결정하는 방법을 사용하였다.

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Vehicle Detection and Tracking by Frame Difference in Intersection Images (프레임간 차를 이용한 교차로 영상에서 차량검지 및 추적 기법)

  • 이대호;박영태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.511-513
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    • 2001
  • 지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.

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Hierarchical shot Boundary Detection Using Time-Space Image (시공간 영상을 이용한 계층적인 장면 전환 검출)

  • 홍기진;김영봉
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.496-498
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    • 2000
  • 동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.

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Implementation of $2{\times}2$ MIMO LTE Base Station using GPU for SDR System (GPU를 이용한 SDR 시스템 용 LTE MIMO 기지국 기능 구현)

  • Lee, Seung Hak;Kim, Kyung Hoon;Ahn, Chi Young;Choi, Seung Won
    • Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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    • v.8 no.4
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    • pp.91-98
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    • 2012
  • This paper implements 2X2 MIMO Long Term Evolution (LTE) base station using Software defined radio (SDR) technology. The implemented base station system processes baseband signals on a Graphics Processor Unit(GPU). GPU is a high-speed parallel processor which provides very important advantage of using a very powerful C-based programming environment that is Compute Unified Device Architecture (CUDA). The implemented software-based base station system processes baseband signals through GPU. It utilizes USRP2 as its RF transceiver. In order to guarantee a real-time processing of LTE baseband signals, we have adopted well-known signal processing algorithms such as frame synchronization algorithms, ML detection, etc. using GPU operating in parallel processing.