Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.1
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pp.1-15
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2000
To reconstruct 3- D shape, It is a common strategy to acquire multiple range Images from different viewpoints and integrate them into a common coordinates In this paper, we particularly focus on the registration and integration processes for combining all range Images into one surface model. For the registration, we propose the 2-step registration algorithm, which consists of 2 steps the rough registration step using all data points and the fine registration step using the high-curved data points For the integration, we propose a new algorithm, referred to as ‘multi-registration’ technique, to alleviate the error accumulation problem, which occurs during applying the pair-wise registration to each range image sequentially, in order to transform them into a common reference frame Intensive experiments are performed on the various real range data In experiments, all range images were registered within 1 minutes on Pentium 150MHz PC The results show that the proposed algorithms registrate and integrate multiple range Images within a tolerable error bound in a reasonable computation time, and the total error between all range Images are equalized with our proposed algorithms.
Medical tomography images like CT, MRI, PET, SPECT, fMRI, ett have been widely used for diagnosis and treatment of a patient and for clinical study in hospital. In many cases, tomography images are scanned in several different modalities or with time intervals for a single subject for extracting complementary information and comparing one another. 3D image registration is mapping two sets of images for comparison onto common 3D coordinate space, and may be categorized to marker -based matching and feature-based matching. 3D registration of brain images has an important role for visual and quantitative analysis in localization of treatment area of a brain, brain functional research, brain mapping research, and so on. In this article, marker-based and feature-based matching methods which are often used are introduced.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.597-602
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2016
In image guided surgery, a patient registration process is a critical process for the successful operation, which is required to use pre-operative images such as CT and MRI during operation. Though several patient registration methods have been studied, we concentrate on one method that utilizes 3D surface measurement data in this paper. First, a hand-held 3D surface measurement device measures the surface of the patient, and secondly this data is matched with CT or MRI data using optimization algorithms. However, generally used ICP algorithm is very slow without a proper initial location and also suffers from local minimum problem. Usually, this problem is solved by manually providing the proper initial location before performing ICP. But, it has a disadvantage that an experience user has to perform the method and also takes a long time. In this paper, we propose a method that can accurately find the proper initial location automatically. The proposed method finds the proper initial location for ICP by converting 3D data to 2D curvature images and performing image matching. Curvature features are robust to the rotation, translation, and even some deformation. Also, the proposed method is faster than traditional methods because it performs 2D image matching instead of 3D point cloud matching.
Community-acquired pneumonia (CAP) is a major risk factor of mortality in chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Streptococcus pneumoniae (colloquially known as pneumococcus) is one of important pathogens of CAP in patients with COPD. Preventive interventions for pneumonia include pneumococcal and influenza vaccinations. A prospective, cohort study has been performed to investigate the protective effects of pneumococcal and influenza vaccinations on the severity of community-acquired pneumonia requring hospital admission in patients with COPD. Seven university-affiliated hospitals in Korea have participated in the study. The aim of this study was to construct an online registration system for the multi-institutional researchers that facilitates efficient collection and management of COPD patient data. This study has presented three basic strategies-accurate data input, convenient data completion, and real-time data management-to supplement the demerits of existing offline clinical study. The proposed online registration system has already been applied to a multi-institutional clinical study and was acknowledged for its high performance.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.5
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pp.129-139
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2011
Recently by the privacy & data security law, when a user registers the online membership, we need to take action to check a progress of identification without resident registration number. On the most of websites, I-PIN is used by identification instead of the resident registration number. However, I-PIN causes dangerous situations if someone steals the ID and a password, the personal data can be easy to exposure. In this paper, we propose the OTP, which can solve all these problems by guaranteeing the identification of unlinkability. This type of method would help the process of membership registration without fixed data like ID and a password in online so it would be very useful to security of private data.
Background: This study was undertaken to evaluate how gender differences affect the sensory processing by the Adolescent/Adult Sensory Profile(ASP) which evaluates the behavioral responses of adults to everyday sensory experiences. Methods: The study period lasted one month which was June 2009, and the study subjects were 325(three hundred twenty five) people who were healthy and reside in Chungcheong province including Daejeon. Detailed information about the study was explained to the study group and the ASP questionnaires were drawn up by them personally. Results: On average, the study group scores similarly in low registration, sensation seeking, sensory sensitivity, and sensation avoiding. According to the sensory processing abilities by gender, the group obtained scores indicating performance similar to most people in low registration, sensation seeking, and sensory sensitivity, except for sensation avoiding. Furthermore, in the taste/smell processing of "I only eat familiar foods", sensation avoiding score was higher in females than males, and in the activity level of "I find time to get away from my busy life and spend time by myself", males' sensation avoiding scored higher than females. Conclusion: In the study of differences of sensory processing abilities of adults by gender using the ASP, gender differences were revealed in the category of sensation avoiding.
This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.
Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. We implement localization within the multi-floor map using a LiDAR and an IMU. Our algorithm builds a multi-floor map by constructing a single-floor map using a LOAM-based algorithm, and stacking them through global registration that aligns the common sections in the map of each floor. The localization in the multi-floor map was performed by adding the height information to the NDT (Normal Distribution Transform)-based registration method. The mean error of the multi-floor map showed 0.29 m and 0.43 m errors in the x, and y-axis, respectively. In addition, the mean error of yaw was 1.00°, and the error rate of height was 0.063. The real-world test for localization was performed on the third floor. It showed the mean square error of 0.116 m, and the average differential time of 0.01 sec. This study will be able to help indoor autonomous robots to operate on multiple floors.
By using wireless terminal, User that want to transmit multimedia traffic as well as simple text and voice have a tendency to increase. This paper proposes a fast handoff protocol that is suitable transmission for real-tim of multimedia traffic by using modified local registration. The proposed protocol solves the Triangle Routing Protocol that is one of existing opened issues without modifying protocol of CN, and we propose the method that MN is able to received a packet by real-time, even if MN is being handoff. We compare fast handoff protocol proposed in this paper with existing method n the registration cost and data packet transmission cost. As a result, we showed that fast handoff protocol proposed in this paper outperforms existing method.
As online fashion businesses achieve rapid growth in the last few years, they gather various kinds of customer information through customer registration procedures and expect to utilize this information for CRM programs. The purpose of this study were to understand the current practices of customer information management of online fashion companies and to discuss how to improve it for the benefit of both customers and fashion businesses. This study included three steps of empirical data collection process: First, online fashion companies were visited and content analyzed at three time periods-2002, 2003, and 2004. Second, a questionnaire was developed and surveyed with 488 customers. And third, interviews with two groups were conducted, one with customers who experienced customer registration with online fashion companies and the other with experts of web developing. Through customer registration procedures, personal and contact information such as name, citizen registration number(social security number), home address, home telephone number, and cellular phone number were most frequently required. Customers were asked to provide more specific information regarding their privacy, online behavior, and taste recently. The variety of information category in 2004 observation was larger than 2002, but the amount of required information from each company got smaller. Customers tended to provide some false infor- mation, and the most frequently cited reason for that was 'too much hassle' and 'no practical benefit from information provision'. Customers were concerned with the exposure of personal information such as citizen registration number. The ideal number of pieces of information required was identified as 3 to 5 including name, phone number, and address. The paper was concluded with the discussion of customer information management from CRM perspective, CRM program, information analysis methods, and security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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