Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.3
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pp.143-148
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2007
The many studies have been proceeding to express accurately the feature of a sudden signal and a uncertain system in the image processing field. It is well know that Fourier Transform is widely used for frequency analysis of any signal. However, The frequency transform domain is not used for expressing the sudden signal change and non-stationary signal at the time-axis by this method. This paper describes of image analysis by discrete wavelet transform. Wavelet modulus maxima on transformed plane gives the Lipschitz exponent expression, which is useful to examine the characteristics of signal or the edge of an image. It is possible to reconstruct the original image only using the few maxima points. The fractal analysis is applied as an examples. The visualized image of oil flow on a ship model is analyzed. The fractal variable is obtained by the maxima analysis and the good results on the exprement is obtained by the visualized image analysis.
Liver is generally known as an organ which is most commonly involved by the metastic tumors. According to the tendency of using fine needle aspiration in the diagnosis of hepatic tumors, the differentital diagnosis between hepatocellular carcinoma and metastatic carcinoma frequently has been a main issue in the poorly differentitated cases, especially to the pathologists of Korea, an endemic area of hepatocellular carcinoma. Until now the problem has been usually solved by the comparison of cytologic characteristics of their tumor cells but not by background cytologic features which rarely have been studied. We observed the background cytologic features helpful for the differential diagnosis through the analysis of 20 cases who had confirmed primary cancer and were diagnosed as metastatic carcinomas in the liver by fine needle aspiration cytology. Twenty cases included 9 adenocarcinomas, 7 spuamous cell carcinomas, 1 small cell carcinoma, 1 carcinoid, 1 adenoid cystic carcinoma, and 1 renal cell cacinoma. Analysis of background cytologic features revealed that 77% of adenocacinoma cases showed benign mesenchymal components and hepatocytes and spuamous cell carcinoma cases disclosed benign mesenchymal tissue (71%) and necrosis (57%), Remaining cases showed variable combinations of benign mesenchymal component, necrosis, hepatocytes, and bile duct epithelial cells. No case revealed atypical hepatocytic naked nuclei, a useful cytologic finding of hepatocellular carcinoma. In summary, the background cytologic features more commonly observed in metastatic carcinomas than in the hepatocellular carcinoma were benign mesenchymal components, hepatocytes, necrosis, and bile duct epithelium. The endothelial cells and hepatocytic naked nuclei, two relatively specific findings of hepatocellular carcinoma were not observed except for renal ceil carcinoma. Above background cytologic features are thought to be helpful for the differential diagnosis between the hepatocellular carcinoma and various metastatic carcinomas in the poorly differentiated cases.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.11-18
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2008
Document clustering is an important method for document analysis and is used in many different information retrieval applications. This paper proposes a new document clustering model using the re-weighted term based NMF(non-negative matrix factorization) to cluster documents relevant to a user's requirement. The proposed model uses the re-weighted term by using user feedback to reduce the gap between the user's requirement for document classification and the document clusters by means of machine. The Proposed method can improve the quality of document clustering because the re-weighted terms. the semantic feature matrix and the semantic variable matrix, which is used in document clustering, can represent an inherent structure of document set more well. The experimental results demonstrate appling the proposed method to document clustering methods achieves better performance than documents clustering methods.
The focus of this study is on the problem of the design of structure of undetermined topology. This problem has been regarded as being the most challenging of structural optimization problems, because of the difficulty of allowing topology to change. Conventional approaches break down when element sizes approach to zero, due to stiffness matrix singularity. In this study, a novel nonlinear programming formulation of the topology problem is presented. Its main feature is the ability to account for topology variation through zero element sizes. Stiffness matrix singularity is avoided by embedding the equilibrium equations as equality constraints in the optimization problem. Although the formulation is general, two dimensional plane elasticity examples are presented. The design problem is to find minimum weight of a plane structure of fixed geometry but variable topology, subject to constraints on stress and displacement. Variables are thicknesses of finite elements, and are permitted to assume zero sizes. The examples demonstrate that the formulation is effective for finding at least a locally minimal weight.
This study which was conducted on male tennis player on one hand(OH) & two hand(TH) backhand stroke and how both motion differed on low extremity movement with each feature analyzed in detail, the result as follow. The motion of TH based on resultant velocity, appeared to be a higher than OH, which was important variable in determining the ball speed. Contrary to TH where the player minimized the motion in the lower body and finalized a stroke through the turn of the trunk as if sticking the ball closed to the body, OH was carried out such that the player appeared to chase the ball. Whereas in OH, the knee joint extension moment was not found to be larger than TH, the opposite result came out for abduction moment and internal rotation moment. In the case of hip joint, consisted of extension, abduction and internal rotation moment, the outcome emerged to be greater for TH with conspicuous difference in abduction moment. Flection moment for TH overwhelmed in TH though both adduction and external rotation moment brought about similar outcome for both strokes.
The Gas Metal Arc(GMA) welding, called Metal Inert Gas(MIG) welding, has been an important component in manufacturing industries. A key technology for robotic welding processes is seam tracking system, which is critical to improve the welding quality and welding capacities. The objectives of this study were to develop the intelligent and cost-effective algorithms for image processing in GMA welding which based on the laser vision sensor. Welding images were captured from the CCD camera and then processed by the proposed algorithm to track the weld joint location. The proposed algorithms that commonly used at the present stage were verified and compared to obtain the optimal one for each step in image processing. Finally, validity of the proposed algorithms was examined by using weld seam images obtained with different welding environments for image processing. The results proved that the proposed algorithm was quite excellent in getting rid of the variable noises to extract the feature points and centerline for seam tracking in GMA welding and could be employed for general industrial application.
Streamflow is typically divided into two components that are direct runoff and baseflow, it is required to analyze and estimate behaviors of those two flow components to understand watershed characteristics so that watershed management plan can be effective in pollutant reductions. Since pollutant load behaviors in a stream or river are variable by flow component behaviors, best management practices need to be applied in a watershed based on the pollutant load behaviors varying with flow components. Thus, baseflow behaviors were analyzed separating baseflow from streamflow data collected from fifteen streamflow gaging stations in the 4 major river watersheds which are the Han river, Nakdong river, Guem river, and Yeongsan Somjin river watersheds. Moreover, precipitation trends throughout the 4 River Systems were investigated, thus daily precipitation data were collected from sixty-five locations. The Hank river watershed displayed the largest precipitation (925.2 mm) in summer but the lowest precipitation (71.8 mm) in winter, indicating the watershed has the most fluctuating precipitation characteristic. While the precipitation trends in the Four River Systems varied, a distinct feature in baseflow trends was not found, moreover baseflow percentages to streamflow were typically greater than 50% in the Four River Systems. As shown in this study, it would be expected significant amount of pollutants could be contributed to the stream in the form of baseflow at the watershed.
Constitutional trisomy 8 mosaicism (CT8M) is a relatively rare aneuploidy in humans with characteristic phenotypes including typical craniofacial feature (such as deformed skull, prominent forehead, low-set and/or dysplastic ears), skeletal malformation, cardiac anomaly, renal malformation, cryptochidism, varying degree of developemental delay. Due to the extremely variable phenotypic and cytogenetic expression, CT8M has gone undiagnosed in certain patients. We report a 28-year-old women with secondary amenorreha without characteristic CT8M phenotype. Chromosomal analysis showed a CT8M (47,XX,+8[9]/46,XX[41]).
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3408-3416
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2000
This paper proposes an efficient method for improving the performance of a general regression neural network by using the feature to the independent variables as the center for partern-layer neurons. The adaptive principal component analysis is applied for extracting, efficiently the fcarures by reducing the dimension of given independent variables. In can acluevc a supertor property of the principal component analysis that converts input data into set of statistically independent features and the general regression neuralnetwork, espedtively. The proposed general regression neural network has been applied to regress the Solow's economy(2-independent variable set) and the wie elephone(1-independent vanable set). The simulation results show that the proposed meural networks have better performances of the regressionfor the lest data, in comparison with those using the means or the weighted means of independent variables. Also,it is affected less by the number of neurons and the scope of the smoothing factor.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.2A
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pp.137-145
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2002
In the method of 3D modeling, stereo matching method which obtains three dimensional depth information from the two images is taken from the different view points. In general, it is very essential work for the 3D modeling from 2D stereo images to estimate the exact disparity through fading the conjugate pair of pixel from the left and right image. In this paper to solve the problems of the stereo image disparity estimation, we introduce a novel approach method to improve the exactness and efficiency of the disparity. In the first place, we perform a wavelet transformation of the stereo images and set the reference points in the image by the feature-based matching method. This reference points have very high probability over 95 %. In the base of these reference points we can decide the size of the variable block searching windows for estimating dense disparity of area based method and perform the ordering constraint to prevent mismatching. By doing this, we could estimate the disparity in a short time and solve the occlusion caused by applying the fried-sized windows and probable error caused by repeating patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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