In this paper, we propose Modified Multi CAMShift Algorithm based on Kalman filter and Weighted Search Windows(KWMCAMShift) that extracts skin color area and tracks several human body parts for real-time human tracking system. We propose modified CAMShift algorithm that generates background model, extracts skin area of hands and head, and tracks the body parts. Kalman filter stabilizes tracking search window of skin area due to changing skin area in consecutive frames. Each occlusion areas is avoided by using weighted window of non-search areas and main-search area. And shadows are eliminated from background model and intensity of shadow. The proposed KWMCAMShift algorithm can estimate human pose in real-time and achieves 96.82% accuracy even in the case of occlusions.
Polar cap potential has long been considered as an indicator for the amount of energy flowing in the magnetosphere-ionosphere system. Thus, the estimation of polar cap potential is important to understand the physical process of the magnetosphere. To estimate the polar cap potential in the Northern Hemisphere, merging electric field by Kan & Lee (1979) is adopted. Relationships between the PC index and calculated merging electric field ($E^*$) are examined during full-time and storm-time periods separately. For this purpose Dst, AL, and PC indices and solar wind data are utilized during the period from 1996-2003. From this linear relationship, polar cap potential (${\Phi}^*$) is estimated using the formula by Doyle & Burke (1983). The values are represented as $58.1{\pm}26.9$ kV for the full-time period and $123.7{\pm}84.1$ kV for a storm-time period separately. Considering that the average value of polar cap potential of Doyle & Burke (1983) is about 47 kV during moderately quiet intervals with the S3-2 measurements, these results are similar to such. The monthly averaged variation of Dst, AL, and PC indices are then compared. The Dst and AL indices show distinct characteristics with peaks during equinoctial season whereas the average PC index according to the month shows higher values in autumn than in spring. The monthly variations of the linear correlation coefficients between solar wind parameters and geomagnetic indices are also examined. The PC-AL linear correlation coefficient is highest, being 0.82 with peaks during the equinoctial season. As with the AL index, the PC index may also prove useful for predicting the intensity of an auroral substorm. Generally, the linear correlation coefficients are shown low in summer due to conductance differences and other factors. To assess the role of the PC index during the recovery phase of a storm, the relation between the cumulative PC index and the duration is examined. Although the correlation coefficient lowers with the storm size, it is clear that the average correlation coefficient is high. There is a tendency that duration of the recovery phase is longer as the PC index increases.
Most data used for urban planning is aggregated by administrative district. Thus, a fundamental limit to analysing the changes of micro-geographical units exists. The object of this study is to estimate spatial development patterns based on characteristic city indicators. Gangnam, an area that was analysed, was divided into hexagon polygons. The development density and characteristic city indicators were input into each polygon. Moreover, this study analysed the influence of characteristic city indicators on development density using multinomial regression analysis. According to the results, distance between a polygon and both a road and a bus stop led to a decrease of development density in the polygon. However, distance between a polygon and a river led to an increase of development intensity. The method of this analysis and the results can be used to disaggregate the zonal data in the urban planing area.
The mission of the Forest Inventory and Analyis (FIA) program of the Forest Service, U.S. Department of Agriculture, is to conduct the national forest inventory of the United States of America for purposes of estimating the area of forest land; the volume, growth, and removal of forest resources; and the health of the forest. Users of FIA data, estimates, and related products include land managers, policy and decision-makers, forest industry, environmental organizations, and university researchers. To accomplish its mission, the FIA program has established a sampling design with an intensity of approximately one permanent plot per 2,400 ha across the entire country. Depending on the region of the country, each plot is remeasured at intervals of five or 10 years. The program releases data annually and reports estimates at the county level for each state every five years. Due to budgetary constraints and natural variability among plot observations, sufficient numbers of plots cannot be measured to satisfy precision guidelines for the estimates of many variables unless the estimation process is enhanced using ancillary data. Classified satellite imagery has been demonstrated to be a source of ancillary data that can be used with stratified estimation techniques to increase the precision of estimates with little corresponding increase in costs. A crucial factor restricting the utility of FIA data is that the exact locations of inventory plots cannot be released to the public. Thus, users are generally not able to obtain estimates for small areas or for their own areas of interest if exact plot locations are required. To compensate, satellite imagery, inventory plot data, and the k-Nearest Neighbors technique are being used to construct Internet-based maps of forest attributes from which estimates for arbitrary user-defined areas of interest may be obtained.
Objective : Kuesu point is a newly discovered point, it is located in 3-cun from the centre of sacrum laterally, paralleled to the 4th foramen on the sacrum. This controlled trial was to evaluate the superior effect of Kuesu point on back pain which radiated to lower extremities. Methods : Randomized Controlled Trial (RCT) and Single Blind in patient was designed. Patients (n=31) were randomized to two groups, Kuesu-point acupuncture group (Group A, n=16) and non Kuesu point acupuncture group (Group B, n=15). Group A was acupunctured on B25 (大腸兪), B26 (關元兪) and B60 (崑崙) with Kuesu point. Group B was acupunctured on the same points without Kuesu point. The clinical subjects were female patients. Beside acupuncture, the other therapies were excluded. Clinical period was three weeks total. Each group was treated 4-5 times per week for 3 weeks. The outcome measurements were The Estimation Index of Backache (quality of life), Pain Rating Scale (pain intensity) and other physical examinations (ROM, SLR, etc.). Results : 31 patients (Group A: n=16, Group B: n=15) were Randomized, 6 of them dropped out. Eventually 25 patients (Group A: n=15, Group B: n=10) were included in the analysis. Group A acupunctured on Kuesu point scored more significant Estimation Index of Backache and lower PRS (Pain Rating Scale) than Group B acupunctured without Kuesu point (p=0.003/2). It turned out that the group acupunctured on Kuesu point show meaningful high improvement index. And other examination's results showed that the treatment effects of Group A are twice as better as Group B. Conclusion : These results suggest that Kuesu point acupuncture was more effective on lower back pain and improved the life quality of patients, being compared with non Kuesu point acupuncture.
We estimate carbon embodied in the export goods of Korea. A commodity-by-industry IO model ($CO_2$ hybrid IO model) is constructed for the estimation. In the model, all monetary units of energy commodities are converted to physical unit, carbon tons. Results show that total $CO_2$ embodied in the exports of non-energy goods of Korea equals 51.18 million carbon ton or 44% of total $CO_2$ emissions in Korea in 2000. Overall carbon intensity of export goods is estimated as 0.227 carbon ton per million Won. These findings suggest Korea's responsibility on global warming may be imputed to the countries who import and consume Korean goods. It is in accordance with the user pay principle. It is also argued that if UNFCCC impose the burden of $CO_2$ mitigation on importing countries rather than exporting countries, we can prevent '$CO_2$ emission leakages' effectively.
Background: Monitoring terrestrial vegetation cover condition is important to evaluate its current condition and to identify potential vulnerabilities. Due to simplicity and low cost, point intercept method has been widely used in evaluating grassland surface and quantifying cover conditions. Field-based digital photography method is gaining popularity for the purpose of cover estimate, as it can reduce field time and enable additional analysis in the future. However, the caveats and uncertainty among field-based vegetation cover estimation methods is not well known, especially across a wide range of cover conditions. We compared cover estimates from point intercept and digital photography methods with varying sampling intensities (25, 49, and 100 points within an image), across 61 transects in typical steppe, forest steppe, and desert steppe in central Mongolia. We classified three photosynthetic groups of cover important to grassland ecosystem functioning: photosynthetic vegetation, non-photosynthetic vegetation, and bare soil. We also acquired normalized difference vegetation index from satellite image comparison with the field-based cover. Results: Photosynthetic vegetation estimates by point intercept method were correlated with normalized difference vegetation index, with improvement when non-photosynthetic vegetation was combined. For digital photography method, photosynthetic and non-photosynthetic vegetation estimates showed no correlation with normalized difference vegetation index, but combining of both showed moderate and significant correlation, which slightly increased with greater sampling intensity. Conclusions: Results imply that varying greenness is playing an important role in classification accuracy confusion. We suggest adopting measures to reduce observer bias and better distinguishing greenness levels in combination with multispectral indices to improve estimates on dry matter.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.480-483
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2018
In this paper, we study the interference canceling and image sensing processing technology of multiple light sources for high speed transmission in CMOS sensor based visible light communication system. To improve transmission capacity in optical camera communications via image sensors, different data must be transmitted simultaneously from each LED. However, multiple LED light source environments for high-speed transmission can cause interference between adjacent LEDs. In this case, since the visible light communication system generally uses intensity modulation, when a plurality of LEDs transmit data at the same time, it is difficult to accurately detect the respective LEDs due to the light scattering interference of the adjacent LEDs. In order to solve this problem, the ON / OFF state of many LEDs of the light source is accurately recognized by using a dual CMOS sensor, and the spectral estimation technique and the pixel image signal processing technique of each LED are proposed. This technique can accurately recognize multiple LED pixels and improve the total average bit error rate and throughput of a MISO-VLC system.
In this paper, we propose an algorithm for achieving robust Visual Voice Activity Detection (VVAD) for enhanced speech recognition. In conventional VVAD algorithms, the motion of lip region is found by applying an optical flow or Chaos inspired measures for detecting visual speech frames. The optical flow-based VVAD is difficult to be adopted to driving scenarios due to its computational complexity. While invariant to illumination changes, Chaos theory based VVAD method is sensitive to motion translations caused by driver's head movements. The proposed Local Variance Histogram (LVH) is robust to the pixel intensity changes from both illumination change and translation change. Hence, for improved performance in environmental changes, we adopt the novel threshold estimation using total variance change. In the experimental results, the proposed VVAD algorithm achieves robustness in various driving situations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.1C
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pp.53-61
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2008
In this paper, we propose an algorithm for generation of multi-view video from conventional 2 dimensional video. Color and motion information of an object are used for segmentation and from the segmented objects, multi-view video is generated. Especially, color information is used to extract the boundary of an object that is barely extracted by using motion information. To classify the homogeneous regions with color, luminance and chrominance components are used. A pixel-based motion estimation with a measurement window is also performed to obtain motion information. Then, we combine the results from motion estimation and color segmentation and consequently we obtain a depth information by assigning motion intensity value to each segmented region. Finally, we generate multi-view video by applying rotation transformation method to 2 dimensional input images and the obtained depth information in each object. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms comparing with conventional conversion methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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