콘크리트는 시멘트, 잔골재 및 굵은 골재, 물 및 첨가제의 양이나 투입순서 ,혼합방법등 여러 가지 요인에 따라 성질이 바뀌게 되는 복합재료이다. 따라서 넓은 의미에서 품질 판정의 한 수단이 되는 콘크리트의 설계기준강도 또는 압축강도 fc'(=28일 압축강도)는 물론 기타의 성질도 정확한 예측이 불가능하다. 즉 소요강도를 목표로 배합된 공시체의 시험결과는 예외없이 통계적 가변성을 나타낸다. 여기에서는 공시체의 7일 강도의 평균치 및 표준 편차와 공시체의 28일 강도 측정치로부터 콘크리트의 압축강도를 추정하는식을 제안하였다. 이를 위하여 7,320개의 강도시험자료를 수집한 후 이들을 선형 회귀 분석법으로 처리하였다. 제안된 식에 의한 콘크리트의 압축강도는 타 추정식에 의한 값보다 실측치에 좀 더 근접함을 보여주었다. 또한 제안식의 검정을 위해 서울지역 자료 5,200개를 수집하여 제안식과 JIS, Slater식과의 오차를 비교한 결과에 따르면 제안식이 더 안전측임을 알 수 있었다. 그리고 슈미트 햄머에 의한 현장 실측 강도와 제안식과의 콘크리트 강도 오차는 대체로 2.3%이었다.
Thc CCD earth image experiment(CEIE) is one of the main payload of the KITSAT-1. Since it was launched on Age. 11, 1992, the CEIE has taken more than 500 images on the earth surface world-wide so far. An image from the space is very different from a feature on the real Earth surface due to various radiometric and geometric distortions. Preprocessing to remove those distortions has to take place before the image data are processed and analyzed further for various applications. This paper summarizes the result of the operation of the CEIE and describes the procedure to perform preprocessing including radiometric and geometric correction.
In this paper, the alignment and navigation results by INGU(Inertial Navigation and Guidance Unit) onboard software and by Inertial Explorer which is a post-processing software specialized for IMU(Inertial Measurement Unit) are compared for identification of inertial sensor error models and estimation of alignment and navigation errors for KSLV-I INGU. For verification of the IMU error estimated by Kalman Filter of Inertial Explorer, the covariance parameters of inertial sensor error model state are identified by using stochastic error model of inertial sensors estimated by Allan variance and the alignment and navigation test with static condition and the land navigation test with dynamic condition are carried out. The validity of inertial sensor model for KSLV-I INGU is verified by comparison the alignment and navigation results of INGU on-board software and Inertial Explorer.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.508-511
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2020
미세먼지(PM10, PM2.5)는 배출가스 증가와 함께 빠르게 악화되어 왔으며, 다양한 화학성분 뿐만 아니라 금속 성분이 포함되어 있어 인체에 큰 유해성을 발생한다. 이에 정부는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 통해 개선하고자 했지만, 2013년부터 그 효력을 잃기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 수립하는데 있어 가장 중요한 요소인 미세먼지 농도를 예측하는 연구를 진행한다. 이전 연구들에서 미세먼지 영향 요소들이 시계열 기반의 데이터(기상인자와 대기오염 인자)인 것을 확인하였기에, 시계열 데이터에 좋은 성능을 보이는 LSTM 알고리즘을 사용하여 학습 후, 서울시 '구별' '시간단위' 미세먼지 농도 예측에 대한 예측 오차(RMSE, MAE) 성능을 비교하였다. 실험 결과 PM10의 경우 (7.2, 4.78), PM2.5의 경우 (4.7, 3.2)의 예측 오차를 보였으며, 금천구의 경우 PM10이 (5.3, 3.71), PM2.5에서 (3.5, 2.5)로 가장 좋은 성능을 보였다.
This paper deals with a noise reduction algorithm which uses the binary masking in the time-frequency domain. To improve speech intelligibility in noise, noise-masked speech is decomposed into time-frequency units and mask "0" is assigned to masker-dominant region removing time-frequency units where noise is dominant compared to speech. In the previous research, Gaussian mixture models were used to classify the speech-dominant region and noise-dominant region which correspond to mask "1" and mask "0", respectively. In each frequency band, data were collected and trained to build the Gaussian mixture models and detection procedure is performed to the test data where each time-frequency unit belongs to speech-dominant region or noise-dominant region. In this paper, we consider the correlation of masks in the frequency domain and propose a post-processing method which exploits the Viterbi algorithm.
Kim, Hyung-Tae;Pyeon, Mu-Wook;Park, Jae-Sun;Kang, Min-Soo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.24
no.4
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pp.333-340
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2008
For the indoor spatial modeling by terrestrial LiDAR and the analyzing its positional accuracy result, two terrestrial LiDARs which have different specification each other were used at test site. This paper shows disparity of accuracy between (1) the structural coordinate transformation by point cloud unit using control points and (2) the relative registration among all point cloud units then structural coordinate transformation in bulk, under condition of limited number of control points. As results, the latter had smaller size and distribution of errors than the former although different specifications and acquistion methods are used.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.1C
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pp.36-45
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2006
In this paper, multiview calibration system for an effective 3D display is proposed. This system can be obtain 4-view image from multiview camera system. Also it can be rectify lens and camera distortion, error of bright and color, and it can be calibrate distortion of geometry. In this paper, we proposed the signal processing skill to calibrate the camera distortions which are able to take place from the acquisited multiview images. The discordance of the brightness and the colors are calibrated the color transform by extracting the feature point, correspondence point. And the difference of brightness is calibrated by using the differential map of brightness from each camera image. A spherical lens distortion is corrected by extracting the pattern of the multiview camera images. Finally the camera error and size among the multiview cameras is calibrated by removing the distortion. Accordingly, this proposed rectification & calibration system enable to effective 3D display and acquire natural multiview 3D image.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.3
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pp.297-306
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1992
Algorithms for implementing one chip binary image processor has been studied. In this paper, image quality improvement algorithms, for the data pre-processed with shading and gamma correction after digitizing the analog signal from CCD or CIS, such as : Improved high quality binarization algorithm is suggested. Error diffusion algorithms for high quality half-tone images is analyzed, Fuzzy Theory based mixed mode algorithm is suggested.
Park, Yosep;Han, Sojung;Kang, Dongwan;Hwang, Hyeonsang;Ko, Daejune;Lee, Eui Chul
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1816-1818
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2015
기존 시선추적 시스템의 문제점은 눈을 깜박이는 동안 동공의 크기 및 위치가 변화하여 시스템이 사용자의 시선 방향을 정확히 예측 할 수 없는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 얼굴이 포함 된 영상에서 눈을 검출하고, 눈 영역의 3개의 특징 (밝기 평균, 분산, 이진화 후 흑화소 영역 비율)을 추출하였다. 추출된 특징을 기계학습방법의 한 종류인 SVM을 이용하여 눈의 개폐여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하였고, 그 결과 정확도는 81.4%가 나왔다. 제안한 방법은 동공을 검출하기 전 눈의 개폐를 먼저 확인할 수 있기 때문에 시선추적 시스템에서 처리시간을 단축시키고, 눈 깜박임에 따른 오차를 줄일 수 있다.
Purpose of this study was a development of an image processing algorithm to recognize paprika and acquire it's 3D coordinates from stereo images to precisely control an end-effector of a paprika auto harvester. First, H and S threshold was set using HSI histogram analyze for extracting ROI(region of interest) from raw paprika cultivation images. Next, fundamental matrix of a stereo camera system was calculated to process matching between extracted ROI of corresponding images. Epipolar lines were acquired using F matrix, and $11{\times}11$ mask was used to compare pixels on the line. Distance between extracted corresponding points were calibrated using 3D coordinates of a calibration board. Non linear regression analyze was used to prove relation between each pixel disparity of corresponding points and depth(Z). Finally, the program could calculate horizontal(X), vertical(Y) directional coordinates using stereo camera's geometry. Horizontal directional coordinate's average error was 5.3mm, vertical was 18.8mm, depth was 5.4mm. Most of the error was occurred at 400~450mm of depth and distorted regions of image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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