Park, Hyeon-Gyun;Bhattacharjee, Subrata;Deekshitha, Prakash;Kim, Cho-Hee;Choi, Heung-Kook
Journal of Korea Multimedia Society
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v.23
no.4
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pp.539-548
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2020
Deep learning technology is currently being used and applied in many different fields. Convolution neural network (CNN) is a method of artificial neural networks in deep learning, which is commonly used for analyzing different types of images through classification. In the conventional classification of histopathology images of prostate carcinomas, the rating of cancer is classified by human subjective observation. However, this approach has produced to some misdiagnosing of cancer grading. To solve this problem, CNN based classification method is proposed in this paper, to train the histological images and classify the prostate cancer grading into two classes of the benign and malignant. The CNN architecture used in this paper is based on the VGG models, which is specialized for image classification. However, color normalization was performed based on the contrast enhancement technique, and the normalized images were used for CNN training, to compare the classification results of both original and normalized images. In all cases, accuracy was over 90%, accuracy of the original was 96%, accuracy of other cases was higher, and loss was the lowest with 9%.
Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.
In this study, after estimating VCI (Vegation Condition Index), TCI (Thermal Condition Index) and VHI (Vegetation Health Index) from the NDVI (Normalized Differentiation Vegetation Index) and LST (Land Surface Temperature) remotely sensed at major sites in Korea during the 2001-1919 period, the correlation between these indices and various drought indices is analyzed for the purpose of assessing the effects of ecological drought. The relative impact of VCI and TCI on vegetation health was found to vary by region. The effects of drought on vegetation in Korea's forest areas could be more clearly identified in TCI than in VCI. It is suggested that the revised VHI, reflecting the relative influence of VCI and TCI, can better explain the effects of drought on vegetation.
It is important to evaluate the stiffness characteristics of compacted subgrade soil under track that is loaded dynamically. Using a mid-size Resonant Column test apparatus, normalized shear modulus and shear modulus variation with changing of confining pressure were investigated with change of degree of saturation (DOS). From an analysis of the test results, it was verified that the maximum shear modulus decreased with increases of DOS. However, normalized shear modulus increased with increases of DOS. Using the test results, a relation of G~${\gamma}$~DOS can be constructed and characterized. In the future, by performing tests with soils used as trackbed broadly in the field, a prediction model for DOS~G~${\gamma}$ can be proposed.
The purpose of this study was to identify the effect of the hip internal rotation on gluteal and erector spinae muscle electromyographic (EMG) activity during treadmill walking. Eleven healthy subjects were recruited. All subjects performed treadmill walking while maintaining the hip in neutral position (condition 1) and in internal rotation (condition 2). Surface EMG activity was recorded from four muscles (gluteus maximus (GM), gluteus medius (GMED), tensor fascia latae (TFL), and erector spinae (ES)) and the hip internal rotation angle was measured using a three dimensional motion analysis system. The gait cycle was determined with two foot switches, and stance phase was normalized as 100% stance phase (SP) for each condition using the MatLab 7.0 program. The normalized EMG activities according to the hip rotation (neutral or internal rotation) were compared using a paired t-test. During the entire SP of treadmill walking, the EMG activities of GM in condition 1 were significantly greater than in condition 2 (p<.05). The EMG activities of TFL and ES in condition 2 were significantly greater than in condition 1 (p<.05). The EMG activities of the GMED in condition 1 were significantly greater than in condition 1 (p>.05) except for 80~100% SP. Further studies need randomized control trials regarding the effect of hip internal rotation on the hip and lumbar spine muscle activity. Kinetic variables during gait or going up and down stairs are also needed.
The NDVI (Normalized difference vegetation index) is used as indicators of crop growth situation in remote sensing. To measure or validate the NDVI, reliable NDVI sensors have been needed. We tested new fixed-field NDVI sensor, "SRS (Spectral Reflectance Sensor)" developed by Decagon Devices, during Kimchi cabbage growing season at the cultivation area located in Gochang, Gangneung and Taebaek in Korea from 2014 to 2015. The diurnal variation of NDVI measured by SRS (SRS NDVI) showed a slight ${\cap}$-profile shape and was affected by water on the sensor surface. This means that SRS NDVI around noontime is resonable, except rainy day. Comparisons were made between the SRS NDVI and NDVI of used widely mobile sensor (Cropcircle NDVI). The comparisons indicate that SRS NDVI are close to Cropcircle NDVI (R=0.99). SRS NDVI time series displayed change of the plant height and leaf width of Kimchi cabbage. An obvious exponential relationship is found between SRS NDVI and the plant height ($R^2{\geq}0.92$) and leaf width ($R^2{\geq}0.92$) of Kimchi cabbage. Thus, SRS NDVI will be used as indicator of crop growth situation and a very powerful tool for evaluation of remote sensing NDVI estimates and associated corrections.
A number of different methods have been used for modeling the sorption of volatile organic chlorinated compounds such as tetrachloroethylene/perchloroethylene (PCE). In this study, PCE was adsorbed in several natural sorbents, i.e., Pahokee peat, vermicompost, BionSoil®, and natural soil, in the batch experiments. Several sorption models such as linear, Freundlich, solubility-normalized Freundlich model, and Polanyi-Manes model (PMM) were used to analyze sorption isotherms. The relationship between sorption model parameters, organic carbon content (foc), and elemental C/N ratio was studied. The organic carbon normalized partition coefficient values (log Koc = 1.50-3.13) in four different sorbents were less than the logarithm of the octanol-water partition coefficient (log Kow = 3.40) of PCE due to high organic carbon contents. The log Koc decreased linearly with log foc and log C/N ratio, but increased linearly with log O/C, log H/C, and log (N+O)/C ratio. Both log KF,oc or log KF,oc decreased linearly with log foc (R2 = 0.88-0.92) and log C/N ratio (R2 = 0.57-0.76), but increased linearly with log (N+O)/C (R2 = 0.93-0.95). The log qmax,oc decreased linearly as log foc and log C/N increased, whereas it increased with log O/C, log H/C and log (N+O)/C ratios. The log qmax,oc increased linearly with (N+O)/C indicating a strong dependence of qmax,oc on the polarity index. The results showed that PCE sorption behaviors were strongly correlated with the physicochemical properties of soil organic matter (SOM).
In order to provide information for proper management of groundwater resources, an analysis of the effects of precipitation and groundwater withdrawal on groundwater levels is needed. In this study, we analyzed the correlation of precipitation-groundwater level and groundwater withdrawal-groundwater level using time series data converted by normalized standard deviation (Nor.St.Dev) and cross correlation coefficient (CCC) for nine groundwater monitoring wells in the middle mountainous area in the southeastern Jeju Island. First, the CCCs of precipitation-groundwater level were estimated using daily time series data, and the low CCCs of up to 0.3 were obtained. However, the result of using the Nor.St.Dev showed a clearer correlation by obtaining a CCC of up to 0.8. In addition, in most cases, precipitation variability and groundwater level variability had positive CCCs, whereas groundwater withdrawal variability and groundwater level variability had negative CCCs. Therefore, the groundwater level in this study area was largely influenced by precipitation with little effect of groundwater withdrawal. Lastly, as a result of analyzing the relative effects of Seongpanak and Gyorae rainfall station on the groundwater level, the rainfall at the relatively downstream Gyorae rainfall station has more influence. The analysis method used in this study can be easily used for analyzing the effects of precipitation and groundwater withdrawal on groundwater level variability in other regions in the future.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.3
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pp.113-122
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2007
The rapid growth of aerial survey and remote sensing technology has enabled the rapid acquisition of very large amounts of geographic data, which should be analyzed using real-time visualization technology. The level of detail(LOD) algorithm is one of the most important elements for realizing real-time visualization. We chose the triangulated irregular network (TIN) method to generate normalized digital elevation model(DEM) data. First, we generated TIN data using contour lines obtained from a two-dimensional(2D) digital map and created a 2D grid array fitting the size of the area. Then, we generated normalized DEM data by calculating the intersection points between the TIN data and the points on the 2D grid array. We used constrained Delaunay triangulation(CDT) and ray-triangle intersection algorithms to calculate the intersection points between the TIN data and the points on the 2D grid array in each step. In addition, we simulated a three-dimensional(3D) terrain model based on normalized DEM data with real-time visualization using a Microsoft Visual C++ 6.0 program in the DirectX API library and a quad-tree LOD algorithm.
In this research, laboratory tests were carried out to investigate the engineering properties of Light-Weight Air Foamed Soil (LWAS) based on silty clays with the animal foaming agent and cement. LWAS has been used as an embankment material over soft ground for road and side extension of the existing road. In field, unit weight and flow value is measured right after producing in mixing plant in order to control the quality of LWAS, and laboratory tests are carried out to confirm the quality through compressive strength of LWAS as well. In this research, direct estimation of the specification requirement of strength using flow values in field is the main purpose of the study together with other characteristics. From the test results, it can be seen that flow values increase with the initial water content and unit weight increases with the depth due to material segregation. Compared to the upper specimen, lower end of 60 cm specimen shows about 2 times higher compressive strength. Relationship between flow values and normalized factor presented by Yoon & Kim (2004) was presented. With that relationship, compressive strength can be predicted from flow values in field. From the relationship, the normalized factor was calculated. Thereafter calculated compressive strengths according to the flow values were compared to measured strengths in the laboratory. The higher the initial water content of the dredged soil has, the better relationship between predicted and measured shows. Therefore it is necessary to predict the compressive strength in advance through the relationship between the flow value and the normalized factor to reflect it in the design stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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