Lim Kang Mo;Lee Se Yeun;Shin Chang Hoon;Kim Yoon Ho;Lee Joo Shin
대한전자공학회:학술대회논문집
/
대한전자공학회 2004년도 학술대회지
/
pp.810-813
/
2004
In this paper, a background initialization for video surveillance proposed. The proposed algorithm is that the background images are sampled n frames during ${\Delta}t$ All Sampling frames are divided by $M{\times}N$ size block every frame. Average values of pixels for same location block of the sampling frames during ${\Delta}t$t are taken. then the maximum intensity $\alpha$ and the minimun intensity $\beta$ is obtained, respecticely. The intial by $M{\times}N$ size block, then average intensity $\eta$ of pixels for the block is obtained. If the average intensity $\eta$ is out of the initial range of the background image, it is decided the moving object image, and if the average intensity $\eta$ is included in the initial range of the background image. it is decided the background image. To examine the propriety of the proposed algorithm in this paper, the accuracy and robustness evaluation results for human and car in the indoor and outdoor enviroment. the error rate of the proposed method is less than the existing methods and the extraction rate of the proposed method is better than the existing methods.
One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
/
pp.107-116
/
2004
The advent of microarray technologies gives an opportunity to moni tor the expression of ten thousands of genes, simultaneously. Such microarray data can be deteriorated by experimental errors and image artifacts, which generate non-negligible outliers that are estimated by 15% of typical microarray data. Thus, it is an important issue to detect and correct the se faulty probes prior to high-level data analysis such as classification or clustering. In this paper, we propose a systematic procedure for the detection of faulty probes and its proper correction in Genechip array based on multivariate statistical approaches. Principal component analysis (PCA), one of the most widely used multivariate statistical approaches, has been applied to construct a statistical correlation model with 20 pairs of probes for each gene. And, the faulty probes are identified by inspecting the squared prediction error (SPE) of each probe from the PCA model. Then, the outlying probes are reconstructed by the iterative optimization approach minimizing SPE. We used the public data presented from the gene chip project of human fibroblast cell. Through the application study, the proposed approach showed good performance for probe correction without removing faulty probes, which may be desirable in the viewpoint of the maximum use of data information.
Machine vision inspection systems have replaced human inspectors in defect inspection fields for several decades. However, the inspection results of machine vision are often affected by small changes of illumination. When small changes of illumination appear in image histograms, the influence of illumination can be decreased by transformation of the histogram. In this paper, we propose an enhanced histogram matching algorithm which corrects distorted histograms by variations of illumination. We use the resolution resizing method for an optimal matching of input and reference histograms and reduction of quantization errors from the digitizing process. The proposed algorithm aims not only for improvement of the accuracy of defect detection, but also robustness against variations of illumination in machine vision inspection. The experimental results show that the proposed method maintains uniform inspection error rates under dramatic illumination changes whereas the conventional inspection method reveals inconsistent inspection results in the same illumination conditions.
We propose a novel scheme for digital audio authentication of given audio files which are edited by inserting small audio segments from different environmental sources. The purpose of this research is to detect inserted sections from given audio files. We expect that the proposed method will assist human investigators by notifying suspected audio section which considered to be recorded or transmitted on different environments. GMM-UBM and GSV-SVM are applied for modeling the dominant environment of a given audio file. Four kinds of likelihood ratio based scores and SVM score are used to measure the likelihood for a dominant environment model. We also use an ensemble score which is a combination of the aforementioned five kinds of scores. In the experimental results, the proposed method shows the lowest average equal error rate when we use the ensemble score. Even when dominant environments were unknown, the proposed method gives a similar accuracy.
수치사진 측량은 신속한 정보 획득과 갱신을 통하여 지리정보체계의 데이터 베이스 구축에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 수치사진측량의 기본적인 처리과정 중의 하나는 영상정합이다. 그러나 어떠한 영상정합 알고리즘도 인간의 판단과 지적 능력에 의해서 수행되는 것만큼 만족스러운 결과를 산출하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대상지역이 완만한 경우 정합점이라고 판단되는 점과 그 이웃 점들간에 전체적인 유사성을 관측하여 불량 정합점들을 제거하는 방법(정합 강도의 측정)을 제안하였고, 또한 최종적으로 얻어지는 정합점들의 3차원 좌표를 광속 조정법을 통하여 구하였다 실험결과 제안방법은 불량정합점들을 효과적으로 제거하였고, 계산된 3차원 지상좌표도 허용 오차 범위 이내로 들어왔다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제12권11호
/
pp.5496-5521
/
2018
Object detection and tracking is the basic capability of mobile robots to achieve natural human-robot interaction. In this paper, an object tracking system of mobile robot is designed and validated using improved multiple instance learning algorithm. The improved multiple instance learning algorithm which prevents model drift significantly. Secondly, in order to improve the capability of classifiers, an active sample selection strategy is proposed by optimizing a bag Fisher information function instead of the bag likelihood function, which dynamically chooses most discriminative samples for classifier training. Furthermore, we integrate the co-training criterion into algorithm to update the appearance model accurately and avoid error accumulation. Finally, we evaluate our system on challenging sequences and an indoor environment in a laboratory. And the experiment results demonstrate that the proposed methods can stably and robustly track moving object.
This paper reviews studies on the types and functions of oil sensors used for machine condition monitoring. Machine condition monitoring is essential for maintaining the reliability of machines and can help avoid catastrophic failures while ensuring the safety and longevity of operation. Machine condition monitoring involves several components, such as compliance monitoring, structural monitoring, thermography, non-destructive testing, and noise and vibration monitoring. Real-time monitoring with oil analysis is also utilized in various industries, such as manufacturing, aerospace, and power plants. The three main methods of oil analysis are off-line, in-line, and on-line techniques. The on-line method is the most popular among these three because it reduces human error during oil sampling, prevents incipient machine failure, reduces the total maintenance cost, and does not need complicated setup or skilled analysts. This method has two advantages over the other two monitoring methods. First, fault conditions can be noticed at the early stages via detection of wear particles using wear particle sensors; therefore, it provides early warning in the failure process. Second, it is convenient and effective for diagnosing data regardless of the measurement time. Real-time condition monitoring with oil analysis uses various oil sensors to diagnose the machine and oil statuses; further, integrated oil sensors can be used to measure several properties simultaneously.
최근에 비디오 월 컨트롤러 시장이 빠르게 성장하면서 지금까지는 크게 이슈화 되지 않았던 문제들이 표면화 되고 있는데, 비디오 월 컨트롤러에서 블랙 스크린이 발생하는 현상도 그 중 하나일 것이다. 블랙 스크린은 비디오 월 컨트롤러의 멀티 스크린에 정상적인 영상이 아닌 블랙 스크린이 표출되는 현상이다. 블랙 스크린의 발생을 인지하고 해결하기 위해서는 인간의 개입이 불가피 하지만 운영자가 24시간 멀티 스크린을 모니터링 하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 비디오 월 컨트롤러에서 블랙 스크린이 발생하는 것을 자동으로 감지하는 모델을 제안한다. 블랙 스크린 감지 모델은 이미지 분류에 널리 활용되고 있는 컨볼루션 신경망으로 블랙 스크린의 발생 여부를 감지한다.
Recent advances in artificial intelligence (AI) have provided novel tools for rapid and precise pathologic diagnosis. The introduction of digital pathology has enabled the acquisition of scanned slide images that are essential for the application of AI. The application of AI for improved pathologic diagnosis includes the error-free detection of potentially negligible lesions, such as a minute focus of metastatic tumor cells in lymph nodes, the accurate diagnosis of potentially controversial histologic findings, such as very well-differentiated carcinomas mimicking normal epithelial tissues, and the pathological subtyping of the cancers. Additionally, the utilization of AI algorithms enables the precise decision of the score of immunohistochemical markers for targeted therapies, such as human epidermal growth factor receptor 2 and programmed death-ligand 1. Studies have revealed that AI assistance can reduce the discordance of interpretation between pathologists and more accurately predict clinical outcomes. Several approaches have been employed to develop novel biomarkers from histologic images using AI. Moreover, AI-assisted analysis of the cancer microenvironment showed that the distribution of tumor-infiltrating lymphocytes was related to the response to the immune checkpoint inhibitor therapy, emphasizing its value as a biomarker. As numerous studies have demonstrated the significance of AI-assisted interpretation and biomarker development, the AI-based approach will advance diagnostic pathology.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.