Long-term electroencephalography (EEG) monitoring is time-consuming, and requires experts to interpret EEG signals to detect seizures in patients. In this paper, we propose a novel automated method called adaptive slope of wavelet coefficient counts over various thresholds (ASCOT) to classify patient episodes as seizure waveforms. ASCOT involves extracting the feature matrix by calculating the mean slope of wavelet coefficient counts over various thresholds in each frequency subband. We validated our method using our own database and a public database to avoid overtuning. The experimental results show that the proposed method achieved a reliable and promising accuracy in both our own database (98.93%) and the public database (99.78%). Finally, we evaluated the performance of the method considering various window sizes. In conclusion, the proposed method achieved a reliable seizure detection performance with a short-term window size. Therefore, our method can be utilized to interpret long-term EEG results and detect momentary seizure waveforms in diagnostic systems.
This paper proposes the optimization of ultrasonic signal recognition in ferrite carbon steel weld zone using neural networks. For these purposes, the ultrasonic signals for defects as porosity, incomplete penetration and slag inclusion in the weld zone are acquired in the type of time series data. And then their applications evaluated feature extraction based on the time-frequency-attractor domain(peak to peak, rise time, rise slope, fall time, fall slope, pulse duration, power spectrum, and bandwidth) and attractor characteristics (fractal dimension and attractor quadrant) etc. The proposed neural networks system in this study can enhances performance of ultrasonic signal recognition.
This paper proposes an algorithm capable of extracting corresponding points between a pair of stereo images based on dynamic programming. The purpose of extracting the corresponding points is to provide the stereo disparity data to a road-slope estimation algorithm with high accuracy and in real-time. As the road-slope estimation algorithm does not require dense disparity data, the proposed stereo matching algorithm aims at extracting corresponding points accurately and quickly. In order to realize this contradictory goal, this paper exploits dynamic programming, and minimizes matching candidates using vertical components of color edges. Furthermore, the typical occlusion problem in stereo vision is solved. The proposed algorithm is proven to be effective through experiments with various images captured on the roads.
This study proposes the neural network simulator for the integrity evaluation of weld zone in railway rails. For these purposes, the ultrasonic signals for defects(crack) of weld zone in frames are acquired in the type of time series data and echo strength. The detection of the natural defects in railway truck is performed using the characteristics of echodynamic pattern in ultrasonic signal. And then their applications evaluated feature extraction based on the time-frequency-attractor domain(peak to peak, rise time, rise slope, fall time, fall slope, pulse duration, power spectrum, and bandwidth) and attractor characteristics (fractal dimension and attractor quadrant) etc. The constructed neural network simulator agrees fairly well with the measured results of test block(defect location, beam propagation distance, echo strength, etc). The Proposed neural network simulator in this study can be used for the integrity evaluation of weld zone in railway rails.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module. Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7% difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.
This paper describes an algorithm of pattern analysis of ECG signals by significant points extraction method. The significant points can be extracted by modified zerocrossing method, which method determines the real significant point among the significant point candidates by zerocrossing method and slope rate of left side and right side. This modified zerocrossing method improves the accuracy of detection of real significant point position. This paper also describes the pattern matching algorithm by a hierarchical AND/OR graph of ECG signals. The decomposition of ECG signals by a hierarchical AND/OR graph can make the pattern matching process easy and fast. Furthermore the pattern matching to the significant points reduces the processing time of ECG analysis.
This paper suggests several simple and efficient algorithms for detecting the ECG Signal by Microcomputer's software. The ECG signal detection was performed with the Linear Approximation and the feature extraction. The linear transformation approximates a given waveform by a piecewise-linear function with a preset upper bound on the absolute error between the functional values of the original function and the approximation. And the feature extraction from ECG signal, the features are different wave amplitudes, durations and interwave intervals, used the slope, the amplitude and time-Duration of ECG Sinal.
In this paper, an extraction of depth intonation in pattern using neural network is presented. All the 3D images represent the depth information in grey pixels. This pixels which have analog values translated digital values. Because of the noise and distortion in pattern, we use the normalization in learning and recalling the patterns. Our method has eight direction vectors and slopes for pattern. Also, we use potential to obtain the mean slope and direction vectors of given 3D patches. The higher level of deduction finding the global depth information is also carried out by using neural network.
This study presents an application of the 3D patch extraction method which is based on gradient-driven properties to obtain 3D planar patches over the terrain and man-made objects from lidar data. The method which was exploited in this study is composed of a sequence of processes: segmentation by slope, initiation of triggering patches by mode selection, and expansion of the triggering patches. Since urban areas contain many planar regions over the terrain surface, application of the method has been experimented to extract 3D planar patches not only from non-terrain objects but also from the terrain. The experimental result shows that the method is efficient to acquire 3D planar patches.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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