Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.4
no.2
s.8
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pp.55-64
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2002
VEfficient generation of road data is one of the most important issues in GIS (Geographic Information System). In this paper, we propose a hybrid approach for automatic generation of road data by combining mobile mapping and image processing techniques. Mobile mapping systems have a form of vehicle equipped with CCD camera, GPS, and INS. They can calculate absolute position of objects that appear in acquired image by photogrammetry, but it is labor-intensive and time-consuming. Automatic road detection methods have been studied also by image processing technology. However, the methods are likely to fail because of obstacles and exceptive conditions in the real world. To overcome the problems, we suggest a hybrid method for automatic road generation, by exploiting both GPS/INS data acquired by mobile mapping system and image processing algorithms. We design an estimator to estimate 3-D coordinates of road line and corresponding location in an image. The estimation process reduces complicated image processing operations that find road line. The missing coordinates of road line due to failure of estimation are obtained by cubic spline interpolation. The interpolation is done piecewise, separated by rapid change such as road intersection. We present experimental results of the suggested estimation and interpolation methods with image sequences acquired by mobile mapping system, and show that the methods are effective in generation of road data.
A nondestructive experimental feasibility study was conducted using magnetometer to find buried cultural objects at pottery and steel matters in low-relief mountaineous area of Doojeong-dong, Cheonan, Chungnam Province from May 23 to July 18, 1998. Magnetic survey was carried out with $20cm{\times}20cm$ grid in a site of $20m{\times}40m$ before excavation, and the distribution of magnetic anomalies was compared with the results of excavation. Magnetic sensor was located on the surface of ground during the magnetic survey on the basis of an experimental result. Positive magnetic anomalies of maximum 130 nT are found over a pair of potteries. Magnetic anomaly map reveals several anomalous points in the 1st and 4th quadrants of the survey site, from where potteries and their fragments were confirmed. Six points out of seven points cprrelated with magnetic anomaly are found contain earthwares, whereas a magnetically uncorrelated location produced earthware made of unbaked clay. Steel waste such as cans and wires hidden in soil and bushes also influenced magnetic anomalies. Therefore, it is better to remove such steel wastes prior to magnetic survey if possible. Some magnetically anomalous points produced no archaeological object on excavation. This may be explained by shallower level of excavation than burial depth.
In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.
Monte Carlo simulation has been peformed to induce optimized parameters of the detector head of gamma camera for the diagnosis of breast cancer and to evaluate it under the diagnosis condition of the breast cancer. For the simulation, we used Tungsten collimator, having a lattice structured array with holes of $3mm{\times}3mm$ and septal thickness of 0.25 mm, which are corresponding to the pixellated photosensor. For driving optimum parameters we used Trade-Offs procedure between the geometric efficiency and the spatial resolution, varying the detector head components. In order to pre-evaluate the performance of the optimized detector head, we assumed diagnosis condition that the breast tumor is located in the middle of phantom with various sizes and its location is 25 mm from the collimator surface, considering background count caused by radiation sources from other organs. It was shown that the performance of the optimized detector head can be degraded according to the breast cancer size and the background count under real diagnosis conditions of breast cancer. Therefore, it is concluded that the spatial resolution, which is used as an indicator to distinguish the various sizes of breast cancer and is dependent on the characteristic of the detector head, appears to be meaningless in early diagnosis of the breast cancer.
Background: Radiation portal monitors (RPMs) involving plastic scintillators installed at the border inspection sites can detect illicit trafficking of radioactive sources in cargo containers within seconds. However, RPMs may generate false alarms because of the naturally occurring radioactive materials. To manage these false alarms, we previously suggested an energy-weighted algorithm that emphasizes the Compton-edge area as an outstanding peak. This study intends to evaluate the identification of radioactive sources using an improved energy-weighted algorithm. Materials and Methods: The algorithm was modified by increasing the energy weighting factor, and different peak combinations of the energy-weighted spectra were tested for source identification. A commercialized RPM system was used to measure the energy-weighted spectra. The RPM comprised two large plastic scintillators with dimensions of 174 × 29 × 7 ㎤ facing each other at a distance of 4.6 m. In addition, the in-house-fabricated signal processing boards were connected to collect the signal converted into a spectrum. Further, the spectra from eight radioactive sources, including special nuclear materials (SNMs), which were set in motion using a linear motion system (LMS) and a cargo truck, were estimated to identify the source identification rate. Results and Discussion: Each energy-weighted spectrum exhibited a specific peak location, although high statistical fluctuation errors could be observed in the spectrum with the increasing source speed. In particular, 137Cs and 60Co in motion were identified completely (100%) at speeds of 5 and 10 km/hr. Further, SNMs, which trigger the RPM alarm, were identified approximately 80% of the time at both the aforementioned speeds. Conclusion: Using the modified energy-weighted algorithm, several characteristics of the energy weighted spectra could be observed when the used sources were in motion and when the geometric efficiency was low. In particular, the discrimination between 60Co and 40K, which triggers false alarms at the primary inspection sites, can be improved using the proposed algorithm.
Mirinezhad, Seyed Kazem;Somi, Mohammad Hossein;Jangjoo, Amir Ghasemi;Seyednezhad, Farshad;Dastgiri, Saeed;Mohammadzadeh, Mohammad;Naseri, Ali Reza;Nasiri, Behnam
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.13
no.7
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pp.3451-3454
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2012
Background: Esophageal cancer in Iran is the sixth most common cancer and is particularly important in east Azerbaijan. The aim of this study was to calculate survival rates and define prognostic factors in esophageal cancer patients. Methods: In this study, all patients with esophageal cancer registered in the Radiation Therapy Center, during March 2006 to March 2011, were analyzed and followed up for vital status. Data were analyzed using the Kaplan-Meier method and the Cox proportional hazard models. Results: Out of 532 patients, survival information was available for 460, including 205 (44/ 5%) females and 255 (55/4%) males. The mean age was $65.8{\pm}12.2$, ranging from 29 to 90 years at the time of diagnosis. 1-, 3- and 5-year survival rates after diagnosis were 55%, 18% and 12%, respectively, with a median survival time of $13.2{\pm}.7$ (CI 95% =11.8-14.6) months. In the univariate analysis, age (P=0/001), education (P=0/001), smoking status (P= 0/001), surgery (P= 0/001), tumor differentiation (P= 0/003) and tumor stage (P= 0/001) were significant prognostic factors. Tumor morphology, sex, place of residence, tumor histology and tumor location did not show any significant effects on the survival rate. In multivariate analysis, age (P = 0/003), smoking (P= 0/01) and tumor stage (P= 0/001) were significant independent predictors of survival. Conclusion: In summary, prognosis of esophageal cancer in North West of Iran is poor. Therefore, reduction in exposure to risk factors and early detection should be emphasized to improve survival.
Kim, Dong Hun;Seo, Young Woo;Kim, Gyun Moo;Ko, Seung Hyun;Jang, Jae Seok;Jang, Tae Chang
Journal of Yeungnam Medical Science
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v.34
no.2
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pp.231-237
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2017
Background: Deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE) are conditions with significant morbidity and mortality. Proximal DVT has a significant association with PE and possible fatal outcomes. Traditionally, PE is subdivided into symptomatic PE and asymptomatic PE, which have different treatments, preventions and prognoses. The growing utilization of computed tomography pulmonary angiography has led to increased detection of PE in DVT patients. This study examined the clinical characteristics and compared symptomatic PE and asymptomatic PE following proximal DVT. Methods: The medical records of 258 DVT inpatients from July, 2012 to June, 2015 were reviewed retrospectively. After excluding the patients who did not performed PE evaluation and were not diagnosed with PE, 95 patients diagnosed with PE following proximal DVT were enrolled in this study. They were divided into the symptomatic PE group and asymptomatic PE group. Results: The body weight, body mass index, thrombus size, thrombus length and location were similar in the two groups. The symptomatic PE following proximal DVT group showed an older age, higher incidence of emergency department access (85.0% vs. 38.7%, p<0.001) and preceding infection (25.0% vs. 1.3%, p<0.001) as well as a higher incidence of immobilization (45.0% vs 13.3%, p=0.016). In the multivariate logistic regression study, preceding infection and emergency department access showed significant association with symptomatic PE. Conclusion: In proximal DVT inpatients, symptomatic PE was associated with emergency department access and preceding infection. The possibility of a symptomatic PE event should be considered in proximal DVT patients, especially those who were admitted through the emergency department and had preceding infection.
Song, Hyeon Ho;Moon, Young Je;Park, Jae Hyeong;Noh, Sam H.
Journal of KIISE
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v.42
no.4
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pp.434-441
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2015
Next generation memory technologies, which we denote as 'new memory', have both non-volatile and byte addressable properties. These characteristics are expected to bring changes to the conventional computer system structure. In this paper, we propose a fast boot technique for hybrid main memory architectures that have both new memory and DRAM. The key technique used for fast booting is write-tracking. Write-tracking is used to detect and manage modified data detection and involves setting the kernel region to read-only. This setting is used to trigger intentional faults upon modification requests. As the fault handler can detect the faulting address, write-tracking makes use of the address to manage the modified data. In particular, in our case, we make use of the MMU (Memory Management Unit) translation table. When a write occurs to the boot completed state, write-tracking preserves the original state of the modified address of the kernel region to a particular location, and execution continues. Upon booting, the fast booting process restores the preserved data to the original kernel region allowing rapid system boot-up. We develop the fast booting technique in an actual embedded board equipped with new memory. The boot time is reduced to less than half a second compared to around 15 seconds that is required for the original system.
Kim, Seung-Jin;Jung, Yoon-Su;Kim, Bong-Seok;Won, Jong-Un;Won, Chul-Ho;Cho, Jin-Ho;Lee, Kuhn-Il
The KIPS Transactions:PartD
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v.10D
no.7
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pp.1171-1176
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2003
In this paper, we propose an effective bar code detection algorithm using the feature analysis and the labeling. After computing the direction of pixels using four line operators, we obtain the histogram about the direction of pixels by a block unit. We calculate the difference between the maximum value and the minimum value of the histogram and consider the block that have the largest difference value as the block of the bar code region. We get the line passing by the bar code region with the selected block but detect blocks of interest to get the more accurate line. The largest difference value is used to decide the threshold value to obtain the binary image. After obtaining a binary image, we do the labeling about the binary image. Therefore, we find blocks of interest in the bar code region. We calculate the gradient and the center of the bar code with blocks of interest, and then get the line passing by the bar code and detect the bar code. As we obtain the gray level of the line passing by the bar code, we grasp the information of the bar code.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.10
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pp.1201-1206
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2013
Defects that occur during the manufacturing process or operation of a wind turbine blade have a great influence on its life and safety. Typically, defects such as delamination, pore, wrinkle and matrix crack are found in a blade. In this study, the detectability of the pores, a type of defect that frequently occur during manufacturing, was examined from the full field strain distribution determined with the image correlation technique. Pore defects were artificially introduced in four-ply laminated GFRP composites with $0^{\circ}/{\pm}45^{\circ}$ fiber direction. The artificial pores were introduced in consideration of their size and location. Three different-sized pores with diameter of 1, 2 and 3 mm were located on the top and bottom surface and embedded. By applying static loads of 0-200 MPa, the strain distributions over the specimen with the pore defects were determined using image correlation technique. It was found the pores with diameter exceeding 2 mm can be detected in diameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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