Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.
Background: Colorectal cancer is one of the major health problems worldwide. However, limited studies have been reported from ASEAN countries. This study was conducted to evaluate clinical characteristics and survival of colorectal cancer cases aged <65 years and ${\geq}65$ years in the central region of Thailand. Materials and Methods: Clinical information, histological features, endoscopic findings and treatment outcome were collected and reviewed from Thammasat University Hospital, Pathumthani, Thailand between November 2011 and October 2015. Results: A total of 121 colorectal cancer patients, comprising 69 men and 52 women with a mean age of 65.8 years, were included. There were 57 aged <65 years and 64 aged ${\geq}65$ years. Common presenting symptoms were abdominal pain (37%), weight loss (34%) and anemia (32%). Mean duration of symptoms prior to diagnosis was 173 days. However, longer diagnosis time was demonstrated in patients aged <65 years than age more than ${\geq}65$ years (119.4 vs 58.4 days, P-value=0.30). Colonic fungating mass was the most common endoscopic finding (64.4%) and the location was significantly more commonly left than right side of the colon, both in younger and elderly groups (87.7% vs 12.3%, P=0.02 and 70.3% vs 29.7%, P=0.02, respectively). Adenocarcinoma with moderated differentiated was the most common histology (67.3%). More than half of the patients presented with advanced stage (28.9% with TNM stage 3 and 38.8% TNM stage 4, respectively). Overall 1-year and 5-year survival rates were 76.9% and 5%. Conclusions: Most colorectal cancer patients in Thailand have adenocarcinomas and present at advanced stage with poor prognosis. Screening of high risk patients and early detection might be essential factors to improve the treatment outcome and overall survival rate of colon cancer patients in Thailand and other ASEAN countries.
Kang, Kyung Tae;Kim, Min Joo;Park, Sun Young;Choi, Jong-Duck;Heu, Min Soo;Kim, Jin-Soo
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.49
no.5
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pp.533-540
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2016
This study assessed the risk of an oyster-shucking site to establish the hazard analysis critical control point (HACCP) system model by measuring viable cell counts, coliform group Staphylococcus aureus foreign material on oysters, oyster-producing equipment, and washing water. The viable cell count and coliform group levels of the harvested raw oysters were 4.00 log CFU/g and 1.1×102 MPN/100 g, while those of washed oysters were 2.99 log CFU/g and (3.2−4.6) × 10 MPN/100 g, respectively. After washing the oysters, no Escherichia coli or pathogenic bacteria (E. coli O157:H7, Listeria monocytogenes, S. aureus, Salmonella spp., Vibrio parahaemolyticus, and Clostridium perfringens) were detected. Regardless of the location of foreign matter, up to 100% more metallic and non-metallic foreign matter was detected at 1.5 mmΦ than at 3.5 mmΦ, using a metal detector with increased sensitivity. According to the results, the critical control points (CCP) are the washing and metal-detection processes. These results can be used as basic data to improve sanitation at oyster-shucking sites in factories with an HACCP system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.10
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pp.454-460
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2020
In recent years, the rapid increases in video distribution and viewing over the Internet have increased the risk of personal information exposure. In this paper, a method is proposed to robustly identify areas in images where a person's privacy is compromised and simultaneously blocking the object area by blurring it while rapidly tracking it using a prediction algorithm. With this method, the target object area is accurately identified using artificial neural network-based learning. The detected object area is then tracked using a location prediction algorithm and is continuously blocked by blurring it. Experimental results show that the proposed method effectively blocks private areas in images by blurring them, while at the same time tracking the target objects about 2.5% more accurately than another existing method. The proposed blocking method is expected to be useful in many applications, such as protection of personal information, video security, object tracking, etc.
Lee, Chaeyeong;Lee, Sangmin;Chung, Kwangzoo;Han, Youngyih;Chung, Yong Hyun;Kim, Jin Sung
Progress in Medical Physics
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v.27
no.3
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pp.162-168
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2016
Proton therapy is increasingly being actively used in the treatment of cancer. In contrast to photons, protons have the potential advantage of delivering higher doses to the cancerous tissue and lower doses to the surrounding normal tissue. However, a range shifter is needed to degrade the beam energy in order to apply the pencil beam scanning technique to tumors located close to the minimum range. The secondary neutrons are produced in the beam path including within the patient's body as a result of nuclear interactions. Therefore, unintended side effects may possibly occur. The research related to the secondary neutrons generated during proton therapy has been presented in a variety of studies worldwide, since 2007. In this study, we measured the magnitude of the secondary neutron dose depending on the location of the detector and the use of a range shifter at the beam nozzle of the proton scanning mode, which was recently installed. In addition, the production of secondary neutrons was measured and estimated as a function of the distance between the isocenter and detector. The neutron dose was measured using WENDI-II (Wide Energy Neutron Detection Instruments) and a Plastic Water phantom; a Zebra dosimeter and 4-cm-thick range shifter were also employed as a phantom. In conclusion, we need to consider the secondary neutron dose at proton scanning facilities to employ the range shifter reasonably and effectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.1017-1019
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2013
The radiation sources leaked from large-scale radiation leak accident like the Hukushima nuclear power plant accident or nuclear explosions can cause to the very large damage for us. So that the damage can be minimized, we have being developed a detector that can providing information about the location of the source to remove dangerous substances quickly than the conventional single detector. In this paper, we designed the shielding and collimator for the development of the Stereo Radiation detector in order to detect contaminants using MCNP Code. And we analyzed the results that is detected from the discretionary position of the radiation source. The results of this paper will be used as the basis for designing efficient structure for the radiation detectors.
This paper proposes a skin segmentation method based on region histograms of the color quantization map. First, we make a quantization map of the image using the JSEG algorithm and detect the skin pixel. For the skin region detection, the similar neighboring regions are set by its similarity of the size and location between the previous frame and the present frame from the each region of the color quantization map. Then we compare the similarity of histogram between the color distributions of each quantized region and the skin color model using the histogram distance. We select the skin region by the threshold value calculated automatically. The skin model is updated by the skin color information from the selected result. The proposed algorithm was compared with previous algorithms on the ECHO database and the continuous images captured under time varying illumination for adaptation test. Our approach shows better performance than previous approaches on skin color segmentation and adaptation to varying illumination.
Recently, the quality of cultural experience can be improved through a stereoscopic information service provided by the latest mobile-based Information Telecommunication technology without the human cultural commentators, which was used in order to enhance the understanding of our cultural heritage. The purpose of this paper is to produce contents that introduce cultural heritage using the Android-based GPS and augmented reality. In this paper we propose a culture content creation method that is based on location information such as user/cultural anomalies using GPS and augmented reality based on Markerless Tracking. Marker Detection Technology and Markerless Tracking Technology are used for smart phone's rapid recognition of augmented real world and accurate recognition according to the state of the cultural heritage. Also, the Google Map of Android is used to locate the user. The strength of this method lies in that it can be used for a variety of subjects while the existing methods are limited to certain kinds of augmented reality contents.
Automatic vehicle license plate recognition technology is widely used in gate control and parking control of vehicles, and police enforcement of illegal vehicles. However inherent geometric information of the license plate can be transformed in the vehicle images due to the slant and the sunlight or lighting environment. In this paper, a distortion invariant vehicle license plate extraction and recognition algorithm is proposed. First, a binary image reserving clean character strokes can be achieved by using a DoG filter. A plate area can be extracted by using the location of consecutive digit numbers that reserves distortion invariant characteristic. License plate is recognized by using neural networks after geometric distortion correction and image enhancement. The simulation results of the proposed algorithm show that the accuracy is 98.4% and the average speed is 0.05 seconds in the recognition of 6,200 vehicle images that are obtained by using commercial LPR system.
The Paper introduces a new technique for block matching motion estimation. since the temporal correlation of a animation sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose the scene change detection algorithm for block matching using the temporal correlation of the animation sequence and the center-biased property of motion vectors. The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(sum of absolute difference) value by the predicted motion vector from the same block of the previous frame and the predictor candidate point on each search region. Simulation results show that the PSNR values are improved as high as 9~32% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improved about 0.06~0.21dB on an average except the FS(full search) algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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