The damage inspection of container surface is performed by the expert inspectors at the container terminal gate of harbor. In this paper, we substitute the expert's capability with the damage inspection system using the artificial intelligent control algorithm and vision system, so we can improve the work environment and effectively decrease the inspection time and cost. Firstly, using six CCD cameras attached to the terminal gate, whole container is partially captured according to eleven sensors aligned with the entering direction of container. Captured partial images are inspected by the fuzzy system which the expert's technology is embedded. Next, we compose partial images to be a complete container image through the correlation coefficient method. Complete container image is saved to solve future troublesome problems. In this paper, the effectiveness of the proposed system was verified through the field test.
We propose expert system for restoration the original character form of ancient relics based on image processing and computer graphics. Letters engraved in relief like relics and intaglio like curved tombstones and letters engraved in plane or curved part of cultural asset may have been broken by a lot of rubbed copy, a long time and tide. In this paper, we suggest a new method for extracting and recovering the broken letters of cultural asset into an original form by using Z-map, morphological filter, and high frequency filter. Based on the suggested method. we develop the character recovering system.
In today’s era of advanced technological developments, the threats to the authenticity and integrity of digital images, in a nutshell, the threats to the Image Forensics Research communities have also increased proportionately. This happened as even for the ‘non-expert’ forgers, the availability of image processing tools has become a cakewalk. This image forgery poses a great problem for judicial authorities in any context of trade and commerce. Block matching based image cloning detection system is widely researched over the last 2-3 decades but this was discouraged by higher computational complexity and more time requirement at the algorithm level. Thus, for reducing time need, various dimension reduction techniques have been employed. Since a single technique cannot cope up with all the transformations like addition of noise, blurring, intensity variation, etc. we employ multiple techniques to a single image. In this paper, we have used Fuzzy logic approach for decision making and getting a global response of all the techniques, since their individual outputs depend on various parameters. Experimental results have given enthusiastic elicitations as regards various transformations to the digital image. Hence this paper proposes Fuzzy based cloning detection and classification system. Experimental results have shown that our detection system achieves classification accuracy of 94.12%. Detection accuracy (DAR) while in case of 81×81 sized copied portion the maximum accuracy achieved is 99.17% as regards subjection to transformations like Blurring, Intensity Variation and Gaussian Noise Addition.
Quoc Tuan Hoang;Xuan Hien Pham;Anh Vu Le;Trung Thanh Bui
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.678-700
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2023
Diagnosing breast diseases using ultrasound (US) images remains challenging because it is time-consuming and requires expert radiologist knowledge. As a result, the diagnostic performance is significantly biased. To assist radiologists in this process, computer-aided diagnosis (CAD) systems have been developed and used in practice. This type of system is used not only to assist radiologists in examining breast ultrasound images (BUS) but also to ensure the effectiveness of the diagnostic process. In this study, we propose a new approach for breast lesion localization and segmentation using a multi-scale pyramid of the ultrasound image of a breast organ and a convolutional semantic segmentation network. Unlike previous studies that used only a deep detection/segmentation neural network on a single breast ultrasound image, we propose to use multiple images generated from an input image at different scales for the localization and segmentation process. By combining the localization/segmentation results obtained from the input image at different scales, the system performance was enhanced compared with that of the previous studies. The experimental results with two public datasets confirmed the effectiveness of the proposed approach by producing superior localization/segmentation results compared with those obtained in previous studies.
This paper proposes a method for evaluating the work of manufacturing workers using MediaPipe as a risk factor for musculoskeletal diseases. Recently, musculoskeletal disorders (MSDs) caused by repeated working attitudes in industrial sites have emerged as one of the biggest problems in the industrial health field while increasing public interest. The Korea Occupational Safety and Health Agency presents tools such as NIOSH Lifting Equations (NIOSH), OWAS (Ovako Working-posture Analysis System), Rapid Upper Limb Assessment (RULA), and Rapid Entertainment Assessment (REBA) as ways to quantitatively calculate the risk of musculoskeletal diseases that can occur due to workers' repeated working attitudes. To compensate for these shortcomings, the system proposed in this study obtains the position of the joint by estimating the posture of the worker using the posture estimation learning model of MediaPipe. The position of the joint is calculated using inverse kinetics to obtain an angle and substitute it into the REBA equation to calculate the load level of the working posture. The calculated result was compared to the expert's image-based REBA evaluation result, and if there was a result with a large error, feedback was conducted with the expert again.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제3권2호
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pp.77-86
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2015
In this paper there is an overview of some standards and security models which are implemented in such an IP-based and heterogeneous networks and we also present some security models in an open environment and finally we obtain that as a result of the nature of 4G networks there are still more security holes and open issues for expert to notice. Our survey shows that a number of new security threats to cause unexpected service interruption and disclosure of information will be possible in 4G due mainly to the fact that 4G is an IP-based, heterogeneous network. Other than that, it tells about the security issues and vulnerabilities present in the above 4G standards are discussed. Finally, we point to potential areas for future vulnerabilities and evaluate areas in 4G security which warrant attention and future work by the research and advanced technology industry.
In this paper, we construct an automatic evaluation system of psychological feeling for corporate identity (CI) symbol mark based on a fuzzy neural network technique. The system is modelled by trainable fuzzy inference rules with several input variables (qualitative and quantitative design components of CI symbol mark) and a single output variable (consumer's feeling). The back propagation learning algorithm, which is a conventional learning method of multilayer feedforward neural networks, is used for parameter identification of the fuzzy inference system. The learning ability to train data and the generalization ability to test data are evaluated for the proposed evaluation system by computer simulations.
본 연구에서는 국내에서 출현율이 높은 40 여종의 호기성 세균화상을 중심으로 실무에 필요한 전문가용 자료와 교육에 필요한 자료를 담은 실용적인 세균동정 화상 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 시스템은 세균동정에 필요한 전문가의 축적된 경험과 지식을 체계화시킨 것으로 초보자도 쉽게 이용할 수 있어서 동정 과정상의 시행착오 배제에 의한 동정 효율의 극대화를 기할 수 있을 뿐 아니라 동정결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있어서 환자의 검사 결과 처리에 걸리는 시간과 경비를 상대적으로 경감시킬 수 있다. 그리고 업무 진행과정상에서 새로운 세균에 대한 정보를 추가 등록할 수 있어서 임상병리사의 평생교육이 가능하게 되어 의료 질의 제고에 기여할 수 있다. 또한 실제 진단검사의학과에서 전문 인력의 기술 보완으로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
인구 고령화에 따라 치매환자가 크게 늘어나고 있으며, 이에 따른 사회 경제적 부담이 커지고 있다. 현재 치매환자를 효과적으로 관리하는 방법은 조기에 치매 초기 환자를 파악하는 것이다. 그러나 의료진이 부족한 농촌과 섬 지역에서는 병원을 방문해서 조기 검사를 받기 어려운 문제가 있다. 이 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 원격 치매 조기 검사 시스템을 제안한다. 원격 치매 조기 검사 시스템은 환자가 실시간 화상 통신을 기반으로 한 원격 의료 기술을 활용하여 원격의 치매 전문가에게 검사 및 진료를 받을 수 있는 시스템이다. 치매 원격 조기 검진 시스템은 섬 지역의 보건지소 의료진이 사용하는 로컬 클라이언트 시스템, 영상을 전송 및 저장/관리하는 화상 서버, 원격 치매 전문가가 활용하는 전문가 클라이언트로 구성된다. 로컬 클라이언트는 환자가 보건지소의 의료진과 같이 사용할 수 있도록 함으로써 현 의료법의 원격협진 기준을 만족시킨다. 또한 전문가 클라이언트는 치매 전문가가 사용하며, 환자의 정보를 저장/관리하고, 환자의 이력 정보를 분석하고 향후 치매 진행 정도를 예측할 수 있다.
Purpose : This study aims to investigate social welfare and students' image of social workers and determine the relevance of these factors to the academic system, gender, and their motivations when selecting a major. Methods : For this study, social welfare students from two two-year colleges and two four-year universities were randomly selected, and 320 students from social welfare departments who understood and agreed to participate in the research took the survey. The data analysis of this study was conducted using SPSS 23.0. Results : The Social Welfare Department students' perception of a social worker's image was shown to be positive. In the social worker image based on academic background, the first grade was found to be more positive than the second, third, and fourth grades. The professional image was more positive than the traditional, social, and vocational images. The gender-based social worker image showed that females were more positive than males. Females were more positive for the professional image, and males were more positive for the traditional image. Regarding the image of social workers based on students' motivation when choosing their major, it was found that volunteer jobs were more positive in terms of traditional images, social images through recommendations, and professional images with aptitude and interest. Conclusion : In sum, most of the students in the social welfare departments had a positive perception of the social worker position. They had a more positive image at the time of admission. Finally, students who entered the school with an expert awareness of social welfare were more positive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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