Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.1
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pp.27-32
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2013
It plays an important role to detect the shape of an ellipse in many application areas of image processing. But it is very difficult to detect the ellipse in the real image because the noise was involved in the image, other objects obscured the ellipse or the ellipses were overlap with each other. In this paper, we extract the boundary (edge) to detect ellipse in the image and perform the grouping process in order to reduce amount of information. As a result, the speed of the ellipse detection was improved. Also in order to the ellipse detection, we selected the five ellipse parameters at random And then to select the optimal parameters of the ellipse, the linear least-squares approximation is applied. To verify the ellipse detection, RANSAC algorithm is applied. After the algorithm proposed in this study was implemented, the results applied to the real images showed an aocuracy of 75% and speed was very fast to compared with other researches. It mean that the proposed algorithm was valuable to detect the ellipses in the image.
Current assumptions are used in the formulation of pseudo-first (PFO) and second-order (PSO) models to describe the kinetic data of filtration based on ideal operating conditions. This paper presents a new model developed with pseudo nth order and based on real assumption. A comparison was performed between PFO, PSO and the new model to highlight their performance and the optimisation of the pseudo-order equation, using MATLAB software. Adsorption characteristic of bovine serum albumin adsorption on the track-etched membrane are used as a medium based on protein filtration data were extracted from the literature for different concentrations to demonstrate the comparison between PFO/PSO and the new model. The pseudo first and second-order kinetic models were applied to test the experimental data and they did not provide reasonable values. The results show that the predicted values are consistent with experimental values giving a good correlation coefficient R2 = 0.997 and a minimum root mean squared error RMSE = 0.0171. Indeed, the experimental results follow the new model and the optimal pseudo equation order n = 1.115, the most suitable curves for the new model. As a result, we used different experimental adsorption data from the literature to examine and check the applicability and validity of the model.
The experimental design and response surface methodologies haven been applied to the investigation of the chemical coagulation of livestock wastewater. The chemical coagulation reactions were mathematically described as a function of parameters raping mixing (rpm) of chemical coagulation ($X_1$), slow mixing (rpm) of chemical coagulation ($X_2$), $FeCl_3 $ concentration (mg/L) ($X_3$) and pH ($X_4$) being modeled by use of the central composite design. Empirical models were developed to describe relationship between the experimental variables and response. Statistical analysis indicates that three factors ($X_1$: raping mixing (rpm), $X_2$: slow mixing (rpm), $X_3$: $FeCl_3 $ concentration (mg/L) on the linear term (main effect), slow mixing (rpm) (${X_2}^2$) on the non-linear term (quadratic), and two factors ($X_1-X_3$, $X_2-X_3$) on the non-linear term (cross-product) had significant effects, respectively. The estimated ridge of maximum responses and optimal conditions for CODcr using canonical analysis was 87.44% ($X_1$: 229 rpm, $X_2$: 51 rpm, $X_3$: 877 mg/L, $X_4$: 4.3). To confirm this optimum condition, three additional experiments were performed and the mean CODcr removal (%) and concentration (mg/L) with a standard deviation of $87{\pm}1.2%$ ($576{\pm}34ppm$) were obtained.
Lee, Jong Seong;Shin, Jae Hoon;Hwang, Ju-Hwan;Baek, Jin Ee;Choi, Byung-Soon
Safety and Health at Work
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v.5
no.2
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pp.91-96
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2014
Background: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is an important cause of occupational mortality in miners exposed to coal mine dust. Although the inflammatory mediators involved in COPD have not been defined, many studies have shown that inflammatory mediators such as reactive oxygen and nitrogen species are involved in orchestrating the complex inflammatory process in COPD. Methods: To investigate the relevance of exhaled biomarkers of oxidative and nitrosative stress in participants with COPD, we determined the levels of hydrogen peroxide, malondialdehyde (MDA), and 3-nitrotyrosine (3-NT) in exhaled breath condensate (EBC) in 90 retired elderly coal miners (53 non-COPD and 37 COPD participants). Results: Mean levels of MDA (4.64 nMvs. 6.46 nM, p = 0.005) and 3-NT (3.51 nMvs. 5.50 nM, p = 0.039) in EBC were significantly higher in participants with COPD. The median level of MDA did show statistical difference among the COPD severities (p = 0.017), and the area under the receiver operating characteristic curve forMDA (0.67) for the diagnostic discrimination of COPD indicated the biomarker. The optimal cutoff values were 5.34 nM (64.9% sensitivity and 64.2% specificity) and 5.58 nM (62.2% sensitivity and 62.3% specificity) forMDA and 3-NT, respectively. The results suggest that high levels ofMDA and 3-NT in EBC are associated with COPD in retired elderly miners. Conclusion: These results showed that the elevated levels of EBC MDA and EBC 3-NT in individuals with COPD are biomarkers of oxidative or nitrosative stress.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.665-670
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2014
A SVM is a kind of binary classifier in order to find optimal hyperplane which separates training data into two groups. Due to its remarkable performance, the SVM is applied in various fields such as inductive inference, binary classification or making predictions. Also it is a representative black box model; there are plenty of actively discussed researches about analyzing trained SVM classifier. This paper conducts a study on a method that is automatically detecting the line-shaped echoes, sun strobe echo and radial interference echo, using the SVM algorithm because the line-shaped echoes appear relatively often and disturb weather forecasting process. Using a spatial clustering method and corrected reflectivity data in the weather radar, the training data is made up with mean reflectivity, size, appearance, centroid altitude and so forth. With actual occurrence cases of the line-shaped echoes, the trained SVM classifier is verified, and analyzed its characteristics using the decision tree method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.4
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pp.923-928
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2010
Anodic aluminum oxide (AAO) nanotemplates for nano electronic device applications have been attracting increasing interest because of ease of fabrication, low cost process, and possible fabrication in large area. The size and density of the nanostructured materials can be controlled by changing the pore diameter and the pole density of AAO nanotemplate. In this paper, nano porous alumina films AAO nanotemplate was fabricated by second anodization method using sputterd Al films. In addition, effects of electrolyte temperature and anodization voltate on the microstructure of porous alumina films were investigated. As the electrolyte temperature was increased from $8^{\circ}C$ to $20^{\circ}C$, the growth rate of nanoporous alumina films was increased from 86.2 nm/min to 179.5 nm/min. The AAO nanotemplate fabricated with optimal condition had the mean pore diameter of 70 nm and the pore depth of $1\;{\mu}m$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2233-2252
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2018
For the problem of cross-layer joint resource allocation (JRA) in the Long-Term Evolution (LTE)-Advanced standard using carrier aggregation (CA) technology, it is difficult to obtain the optimal resource allocation scheme. This paper proposes a joint resource allocation algorithm based on the weights of user's average quality of experience (JRA-WQOE). In contrast to prevalent algorithms, the proposed method can satisfy the carrier aggregation abilities of different users and consider user fairness. An optimization model is established by considering the user quality of experience (QoE) with the aim of maximizing the total user rate. In this model, user QoE is quantified by the mean opinion score (MOS) model, where the average MOS value of users is defined as the weight factor of the optimization model. The JRA-WQOE algorithm consists of the iteration of two algorithms, a component carrier (CC) and resource block (RB) allocation algorithm called DABC-CCRBA and a subgradient power allocation algorithm called SPA. The former is used to dynamically allocate CC and RB for users with different carrier aggregation capacities, and the latter, which is based on the Lagrangian dual method, is used to optimize the power allocation process. Simulation results showed that the proposed JRA-WQOE algorithm has low computational complexity and fast convergence. Compared with existing algorithms, it affords obvious advantages such as improving the average throughput and fairness to users. With varying numbers of users and signal-to-noise ratios (SNRs), the proposed algorithm achieved higher average QoE values than prevalent algorithms.
Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.143-151
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2021
The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.339-348
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2017
One of the major issues of statistical process control for variables data is monitoring both the mean and the standard deviation. The traditional approach to monitor these parameters is to simultaneously use two seperate control charts. However there have been some works on developing a single chart using a single plotting statistic for joint monitoring, and it is claimed that they are simpler and may be more appealing than the traditonal one from a practical point of view. When using these control charts for variables data, estimating in-control parameters and checking the normality assumption are the very important step. Nonparametric Shewhart-Lepage chart, proposed by Mukherjee and Chakraborti (2012), is an attractive option, because this chart uses only a single control statistic, and does not require the in-control parameters and the underlying continuous distribution. In this paper, we introduce the Shewhart-Lepage chart, and propose the design procedure to find the optimal diagnosis limits when the location and the scale parameters change simultaneously. We also compare the efficiency of the proposed method with that of Mukherjee and Chakraborti (2012).
Cross-talk artifacts occur in two adjacent groups of axial imaging of lesions lumbar 4-5 and sacrum 1 in lumbar spine MRI. This causes problems in reading lesions in areas corresponding to the posterior vertebra. In this study, we are going to completely remove the cross-talk artifacts through optimal concatenation TR. The region of interested were measured by averaging them into fat (ROI1), erector spinal muscle(lateral tract: iliocostalis lumborum muscle) (ROI2), erector spinal muscle(lateral tract: longissimus muscle) (ROI3), and spinous process (ROI4). The mean signal intensity (SI) was 163.43 ± 25.08 at C4 for ROI1, ROI 2 and ROI 3 at C6, 67.89 ± 11.75 and 69.99 ± 10.91 and ROI4 at C5, respectively (p<0.000). The mean signal to noise ratio (SNR) was 135.45 ± 35.90, 56.92 ± 15.90, 58.77 ± 15.59, and 54.91 ± 118.95 for SNR 1, 2, 3 and 4 (p<0.000). The contrast-to-noise ratio (CNR) was CNR1 78.52 ± 24.11, CNR2 was 76.67 ± 24.38 and CNR3 was 80.54 ± 26.33 in concatenation 6, respectively (p<0.000). The SNR, CNR, and the most efficient concatenation TR value over time are 6, and it is considered to help reduce cross-talk artifact if this is applied to T1 axial images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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