Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.117-125
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2024
In this paper, implement and propose an Active Electronically Scanned Array (AESA) radar integration analysis system which specialized for radar development by using heterogeneous media. Most analysis systems are used to analyze and improve the cause of defects, so they help the test easier. However, previous log analysis systems that operate only based on text are not intuitive and difficult to find the information user want at once if there is a lot of log information. so when an equipment defect occurs, there are limitations in analyzing the cause of defect. Therefore, the analysis system in this paper utilizes heterogeneous media. The media defined in this paper refers to recording text-based data, displaying data as image or video and visualizing data. The proposed analysis system classifies and stores data that transmitted and received between radar devices, radar target detection and Tracking algorithm data, etc. also displays and visualizes radar operation results and equipment defect information in real time. With this analysis system, it can quickly provide information what user want and assistance in developing high quality radar.
We present a new low power scan testing and test data compression method for System-On-a-Chip (SOC). The don't cares in unspecified scan vectors are mapped to binary values for low power and encoded by adaptive encoding method for higher compression. Also, the scan-in direction of scan vectors is determined for low power. Experimental results for full-scanned versions of ISCAS 89 benchmark circuits show that the proposed method has both low power and higher compression.
In this paper we present new idea to highly compress the images. The previous image is transformed with wavelet and the transformed data are transmitted. The previous image is subtracted from the next image. Then difference values per pixel are scanned to search motion areas and boundaries. In the motion boundaries, motion vectors and error values are transformed with wavelet and transmitted. We also include camera motion estimation and compensation. In this method this system has advantages of more compressive data, better quality of picture and shorter processing time compared to MPEG2, MPEG4.
A new algorithm classifying ECG Arrhythmia signals using Back-propagation network is proposed. The base-line of ECG signal is detected by high pass filter and probability density function then input data are normalized for learning and classifying. In addition, ECG data are scanned to classify Arrhythmia signal which is hard to find R-wave. A two-layer perceptron with one hidden layer along with error back-propagation learning rule is utilized as an artificial neural network. The proposed algorithm shows outstanding performance under circumstances of amplitude variation, baseline wander and noise contamination.
A discussion of a method has been used with success in terrain modelling to estimate the height at any point on the land surface from irregularly distributed samples. The special requirements of terrain modelling are discussed as well as a detailed description of the algorithm and an example of its application.
Steganography based on Just Noticeable Difference(JND) has been used for natural images. However, it has been recognized to have defects for the non-natural images such as scanned text images, cartoons, etc. In this paper, an alternative method is proposed to improve this problem. A new scheme is designed specially for the non-natural images. Instead of JND, Noise Visibility Function(NVF) is used. NVF value and edge strength value of each pixel ate combined to decide the embedding data capacity and the visibility of data embedded images have been improved specially for the non-natural images.
Journal of Sasang Constitution and Immune Medicine
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v.19
no.2
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pp.30-39
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2007
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Constitution. We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image and data of man's face and measure facial figure data. So we should examine the figure restoration error of 3D Automatic Fare Recognition Apparatus(3D-AFRA) in hardware Error Analysis. 2. Methods We scanned Face status by using 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). And also we scanned Face status by using laser scanner(vivid 9i). We compared facial shape data be restored by 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) with facial shape data that be restorated by 3D laser scanner. And we analysed the average error and the maximum error of two data. 3. Results and Conclusions In frontal face, the average error was 0.48mm. and the maximum error was 4.60mm. In whole face, the average error of was 0.99mm. And the maximum error was 6.64mm. In conclusion, We assessed that accuracy of 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) is considerably good.
The purpose of this study was to analyze the accuracy of intra oral scanner (IOS) to confirm the applicability of IOS for the recording and analysis of tooth morphology in forensics. The less damaged mandible specimen with many teeth remaining was scanned three times using three types of intraoral scanners (CS3600, i500, and Trios3). For quantitative comparisons of the scanned images produced by these intraoral scanners, root mean square (RMS) values were computed using a three-dimensional analysis program and a one-way ANOVA was conducted with Tukey HSD (honestly significant difference) as a post-hoc analysis (α=0.05). The repeatability of the full scan data was highest with the i500 (0.14±0.03 mm), and the post-hoc analysis confirmed significant differences between the CS3600 and the i500 outcomes (P-value=0.003). The repeatability of the partial scan data for the teeth in the mandible was highest with the i500 (0.08±0.02 mm), and the post-hoc analysis confirmed significant differences between the CS3600 and the i500 (P-value=0.016). The precision of the full scan data was highest with the i500 (0.16±0.01 mm) but the differences were not statistically significant (P-value=0.091). Meanwhile, the precision of the partial scan data for the teeth in the mandible was highest with the Trios3 (0.22±0.02 mm), but the differences were not statistically significant (P-value=0.762). Considering that the scanning of other areas of the oral cavity in addition to the teeth is important in forensic odontology, the i500 scanner appears to be the most appropriate intraoral scanner for human identification. However, as the scope of oral scanning is generally limited to teeth in the practice of dentistry, additional discussions of how to apply the IOS in forensic odontology are needed. Ultimately, the results here can contribute to the overall discussion of the forensic applicability dental data produced by intraoral scanners.
To make vector data from a map which has no negative plates by using vectoring tool, it is necessary that we can extract objects to be vectorized from a scanned map. In this paper, we studied on extracting vectoring objects from scanned color maps. To do this, we classified vectoring objects into three types : line type, filled - area type and character/symbol type. To make the extraction method effective, we analyzed characteristics of vectoring objects and color distribution in scanned color maps. Then, we applied these characteristics to designing process of the extraction method. To extract the line type object, our line tracing method was designed by using the masks which considered connectivity and geometrical characteristics of lines. By using the local thresholding method and the similarity function for comparing the color distribution between two NxN blocks, we extracted character/symbol and the filled-area objects effectively. The method proposed in this paper can be used for constructing the small scale GIS application economically using existing color maps.
PURPOSE. The purpose of the present study was to compare scanning trueness and precision between an abutment impression and a stone model according to dental computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM) evaluation standards. MATERIALS AND METHODS. To evaluate trueness, the abutment impression and stone model were scanned to obtain the first 3-dimensional (3-D) stereolithography (STL) file. Next, the abutment impression or stone model was removed from the scanner and re-fixed on the table; scanning was then repeated so that 11 files were obtained for each scan type. To evaluate precision, the abutment impression or stone model was scanned to obtain the first 3-D STL file. Without moving it, scanning was performed 10 more times, so that 11 files were obtained for each scan type. By superimposing the first scanned STL file onto the other STL files one by one, 10 color-difference maps and reports were obtained; i.e., 10 experimental scans per type. The independent t-test was used to compare root mean square (RMS) data between the groups (${\alpha}=.05$). RESULTS. The $RMS{\pm}SD$ values of scanning trueness of the abutment impression and stone model were $22.4{\pm}4.4$ and $17.4{\pm}3.5{\mu}m$, respectively (P<.012). The $RMS{\pm}SD$ values of scanning precision of the abutment impression and stone model were $16.4{\pm}2.9$ and $14.6{\pm}1.6{\mu}m$, respectively (P=.108). CONCLUSION. There was a significant difference in scanning trueness between the abutment impression and stone model, as evaluated according to dental CAD/CAM standards. However, all scans showed high trueness and precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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