In this paper, we propose a new scheme for automatic segmentation of the liver in CT images. The proposed scheme is carried out on region of interest(ROI) blocks that include regions of the liver with high probabilities. The ROI approach saves unnecessary computational loss in finding the accurate boundary of the liver. The proposed method utilizes the composition of multi-size morphological filters with a prior knowledge, such as the general location or the approximate intensity of the liver to detect the initial boundary of the liver. Then, we make the gradient image with the weight of the initial liver boundary and segment the liver legion by using an immersion-based waters hed algorithm in the gradient image. finally, the refining process is carried out to acquire a more accurate liver region.
Multi-layer perceptron neural networks have been constructed to classify four types of defects in steam generator tubes. Three features are extracted from the signals of the eddy current testing method. These include maximum impedance, phase angle at the point of maximum impedance, and an angle between the point of maximum impedance and the point of half the maximum impedance. Two hundred sets of these features are used for training and assessing the networks. Two approaches are involved to train the networks and to classify the defect type. One is the conjugate gradient method and the other is the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method which is recognized as the most popular algorithm of quasi-Newton methods. It is found from the computation results that the training time of the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method is much faster than that of the conjugate gradient method in most cases. On the other hand, no significant difference of the classification performance between the two methods is observed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.209-213
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2010
In this paper, an efficient predictor for entropy coding is proposed. It adaptively selects one of two prediction errors obtained by MED(median edge detector) or GAP(gradient adaptive prediction). The reduced error is encoded by existing entropy coding method. Experimental results show that the proposed algorithm can compress higher than existing predictive methods.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.4
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pp.238-245
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2003
This paper presents a novel method for searching stable solution using DNA coding scheme. Often there are more than one solutions that satisfy the system requirements. These solutions can be viewed as extremes in multimodal function. All extremes are not the same in that some of them are using sensitive to noise or perturbation. This paper address the method that selects a solution that meets the system requirements in terms of output performance and is tolerant to the perspective noise or perturbation. A new method, called a Gradient DNA coding is proposed to achieve such objectives several numerical examples and presented and comparing DNA coding with genetic algorithm is also given.
A gradient-based evolutionary optimization methodology is presented for finding the optimal design of viscous dampers to minimize an objective function defined for a linear multi-storey structure. The maximum value along height of the transfer function amplitudes for the interstorey drifts is taken as the objective function. Since the ground motion includes various uncertainties, the optimal damper placement may be different depending on the ground motion used for design. Furthermore, the transfer function treated as the objective function depends on the properties of structural parameters and added dampers. This implies that a more robust damper design is desired. A reliable and robust damping design system against any unpredictable ground motions can be provided by minimizing the maximum transfer function. Such design system is proposed in this paper.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.8
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pp.87-98
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1994
Object-oriented analysis-synthesis coding subdivides each image of a sequence into moving objects and compensates the motion of each object. Thus it can reconstruct real motion better than conventional motion-compensated coding techniques at very-low-bit-rates. It uses a mapping parameter technique for estimating motion information of each object. Since a mapping parameter technique uses gradient operators it is sensitive to redundant details and noise. To accurately determine mapping parameters, we propose a new analysis method using integral projections for estimation of gradient values. Also to reconstruct correctly the local motion the proposed algorithm divides an image into segmented objects each of which having uniform motion information while the conventional one assumes a large object having the same motion information. Computer simulation results with several test sequences show that the proposed image analysis method in object-oriented analysis-synthesis coding shows better performance than the conventional one.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.4
s.304
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pp.19-24
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2005
In this paper, some algorithms for robust stabilization of linerar time - invariant single - input - multi output(SIMO) systems subject to parameter perturbatations are presented. .The range of structure perturbation was obtained by using the gradient optimization algorithm. These algorithms iteratively enlarge the stability hypersphere in plant parameter space and can be used to design a robust controller to stabilize a plant subject to givien range of parameter ecxursions.
Kim, Chang-Wook;Choi, Myung-Jun;Lee, Se-Hee;Park, Il-Han
Proceedings of the KIEE Conference
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1998.07a
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pp.143-145
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1998
This paper presents the shape optimization algorithm of magnetic systems with, state variable constraints using the Finite Element Method. In the design' of electromagnetic systems, sometimes we have to consider the state variables when they seriously affect the performance of electromagnetic systems. So we should define that some design problems have the constraints of the state variables. We use the gradient of constraints and sensitivity analysis in order to consider the state variable constraints and obtain an optimal shape. The optimal shape must be satisfied constraints, so we take the gradient projection method as a kind of optimization methods. In this paper a numerical example with state variable constraints uses the superconducting electromagnet that has another constraint which the volume of the superconductor should be constant.
Lee Yu-Bu;Kim Kyeong Min;Cheon Gi-Jeong;Kim Myoung-Hee
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.703-705
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2005
본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.1
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pp.33-37
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2005
One of the most important feature of the Mobile Manipulator is redundant freedom. Using the redundant freedom, Mobile Manipulator can move various mode, perform dexterous motion. In this paper, to improve robot job ability, as two robots perform a job in co-operation control, we studied optimal position and posture of Mobile Manipulator with minimum movement of each robot joint. Kinematics of mobile robot and task robot is solved. Using mobility of Mobile robot, weight vector of robots is determined. Using Gradient methode, global motion trajectory is minimized. so the job which Mobile Manipulator perform is optimized. The proposed algorithm is verified with PURL-II which is Mobile Manipulator combined Mobile robot and task robot. and discussed the result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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