Voices demanding a revision of the aviation law on the operating drones are continuously rising high with the increase of their applicability in various industry fields. According to the current regulations, drones are permitted to fly under very strict conditions, which include limited places and the line-of-sight visibility from pilots. Because of the strict regulations, it is almost impossible for drones to be used in many industries such as parcel delivery services. To improve the business value of drones, we have to improve the accuracy of drones' positions and provide the proper protection levels in order to detect and avoid any risks including the collisions with the other drones. SBAS(Satellite Based Augmentation System) can support the aviation requirements with the accuracy and integrity so as to reduce the position errors and to calculate the protection levels of drones. In this paper, we assign the flight heights of drones according to the decision heights as per LAAS(Local Area Augmentation System) landing categories and conduct a simulation to predict the SBAS available time of the day.
In this paper, an interpolation method of HRTF (Head-Related Transfer Function) is proposed for small-sized measurement data set, especially. The proposed algorithm is based on acoustic modeling of HRTFs, and the algorithm tries to interpolate the HRTFs via estimation the model coefficients. However, the estimation of the model coefficients is hard if there is lack of measurement points, so the algorithm solves the problem by a data augmentation using the VBAP (Vector Based Amplitude Panning). Therefore, the proposed algorithm consists of two steps, which are data augmentation step based on VBAP and model coefficients estimation step by least squares method. The proposed algorithm was evaluated by a simulation with a measured data from CIPIC (Center for Image Processing and Integrated Computing) HRTF database, and the simulation results show that the proposed algorithm reduces mean-squared error by 1.5 dB ~ 4 dB than the conventional algorithms.
Augmentation of antitumor activity of antitumor drugs in combination with Lactobacillus casei HY2782 (LC2782) was studied against Sarcoma-180 (S-180) and Lewis lung carcinoma (3LL). Antitumor drugs used in this study were 5-fluorouracil (5-fu) and cyclophosphamide (CP). The prolongation effect of LC2872 on the life span of mouse intraperitoneally implanted with S-180 was stronger than that of OK-432 and BCG, while the inhibitory effect of OK-432 and BCG on the growth of 3LL solid tumor was a little stronger than that of LC2782. Average survival rates of mice administrated LC2782, OK-432 and BCG were 192%, 141%, and 112%, respectively, when that of the control was 100%, Intralesional administration of 5-Fu, CP, 5-Fu+LC2782 and CP+LC2782 resulted in 93%, 69%, 99% and 73% inhibition rates against 3LL solid tumor proliferation. The combination therapy of 5-Fu or CP with LC2782 significantly prolonged the life span of S-180-inoculated ICR mice. Average survival rates of mice administrated 5-Fu and CP alone were 115% and 99%. Furthermore, survival rates of mice administrated 5-Fu and CP in combination with LC2782 were 226% and 244%, respectively.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.6
no.3
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pp.291-301
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1994
This paper presents the promotion of heat transfer through the use of wire-mesh screens. To improve heat transfer in an impingement water system, the wire-mesh screens are installed between the nozzle-to-heater surfaces. When the wire-mesh screens are not employed, this report exhibits the maximum heat transfer and the secondary maximum value at the stagnation point. But in case of using the wire-mesh screens, the transfer coefficient value of maximum heat exists at the stagnation point, and the second maximum value doesn't occur. Therefore, the heat transfer is more improved than 4~6 times that of the mean Nusselt numbers of simple water jet system, Also, within the region presented in this study, the heat transfer was promoted by using the wire-mesh screens at the stagnation point ; thus, the heat transfer was more increased than 6-7. 5 times that of simple water jet system.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.482-484
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2019
Learning and analyzing 3D point clouds with deep networks is challenging due to the limited and irregularity of the data. In this paper, we present a data-driven point cloud augmentation technique. The key idea is to learn multilevel features per point and to reconstruct to a similar point set. Our network is applied to a projection loss function that encourages the predicted points to remain on the geometric shapes with a particular target. We conduct various experiments using ShapeNet part data to evaluate our method and demonstrate its possibility. Results show that our generated points have a similar shape and are located closer to the object.
Experiments are performed to investigate the single-phase flow heat transfer augmentation of MWCNT/HT-B Oil in both smooth and micro-fin helical tubes with constant wall temperature. The tests in laminar regime were carried out in helical tubes with three curvature ratios of 2R/d=22.1, 26.3 and 30.4. Flow Reynolds number varied from 170 to 1800 resulting in laminar flow regime. The effect of some parameters such as the nanoparticles concentration, the dimensionless curvature radius (2R/d) and the Reynolds number on heat transfer was investigated for the laminar flow regime. The weight fraction of nanoparticles in base fluid was less than 0.4%. Within the applied range of Reynolds number, results indicated that for smooth helical tube the addition of nanoparticles to the base fluid enhanced heat transfer remarkably. However, compared to the smooth helical tube, the average heat transfer augmentation ratio for finned tube was small and about 17%. Also, by increasing the weight fraction of nanoparticles in micro-fin helical tubes, no substantial changes were observed in the rate of heat transfer enhancement.
Direct volume rendering (DVR) is an important 3D visualization method for medical images as it depicts the full volumetric data. However, because DVR renders the whole volume, regions of interests (ROIs) such as a tumor that are embedded within the volume maybe occluded from view. Thus, conventional 2D cross-sectional views are still widely used, while the advantages of the DVR are often neglected. In this study, we propose a new visualization algorithm where we augment the 2D slice of interest (SOI) from an image volume with volumetric information derived from the DVR of the same volume. Our occlusion-based DVR augmentation for SOI (ODAS) uses the occlusion information derived from the voxels in front of the SOI to calculate a depth parameter that controls the amount of DVR visibility which is used to provide 3D spatial cues while not impairing the visibility of the SOI. We outline the capabilities of our ODAS and through a variety of computer tomography (CT) medical image examples, compare it to a conventional fusion of the SOI and the clipped DVR.
Kim, Se-Hwan;Ventura, Jonathan;Chang, Jae-Sik;Lee, Tae-Hee;Hollerer, Tobias
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.2
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pp.84-91
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2009
This paper presents an online partial 3D modeling methodology that uses a mobile augmented reality system and aerial photographs, and a tracking methodology that compares the 3D model with a video image. Instead of relying on models which are created in advance, the system generates a 3D model for a real building on the fly by combining frontal and aerial views. A user's initial pose is estimated using an aerial photograph, which is retrieved from a database according to the user's GPS coordinates, and an inertial sensor which measures pitch. We detect edges of the rooftop based on Graph cut, and find edges and a corner of the bottom by minimizing the proposed cost function. To track the user's position and orientation in real-time, feature-based tracking is carried out based on salient points on the edges and the sides of a building the user is keeping in view. We implemented camera pose estimators using both a least squares estimator and an unscented Kalman filter (UKF). We evaluated the speed and accuracy of both approaches, and we demonstrated the usefulness of our computations as important building blocks for an Anywhere Augmentation scenario.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.11a
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pp.53-54
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2018
주어진 영상으로부터의 3 차원 얼굴 모델링은 얼굴 분석, 애니메이션, 생체 인식 등의 많은 컴퓨터비전 및 그래픽스 응용분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 헤어 영역은 얼굴에 비해 모양의 다양성과 모델의 복잡도가 현저히 높다. 기존의 연구는 주로 얼굴 영역에 한정한 3 차원 얼굴 모델링을 중심으로 이루어졌지만 헤어 모델링은 중요하게 다루지 않고 있는 경우가 많다. 본 논문에서는 심층인공신경망의 일종인 FCN (fully connected network)을 이용하여 인물 영상에서 헤어 부분을 영역화하고 그와 가장 유사한 3D 헤어 모델을 데이터베이스에서 검색하여 3 차원 얼굴 모델에 증강함으로써 완전한 얼굴 모델링을 수행하는 방법을 제안한다. 이는 FCN 을 이용하여 다양한 인물 영상에 대하여 네트워크 학습을 수행하는 과정과 3D 헤어 데이터베이스의 구축 과정을 포함한다. 실험 결과 적절한 수준의 헤어 모델이 3 차원 얼굴 모델링 결과물에 증강됨을 확인하였다.
A novel imaging system for High-resolution Ultrasonic Transmission Tomography (HUTT) and soft tissue differentiation methodology for the HUTT system are presented. The critical innovation of the HUTT system includes the use of sub-millimeter transducer elements for both transmitter and receiver arrays and multi-band analysis of the first-arrival pulse. The first-arrival pulse is detected and extracted from the received signal (i.e., snippet) at each azimuthal and angular location of a mechanical tomographic scanner in transmission mode. Each extracted snippet is processed to yield a multi-spectral vector of attenuation values at multiple frequency bands. These vectors form a 3-D sinogram representing a multi-spectral augmentation of the conventional 2-D sinogram. A filtered backprojection algorithm is used to reconstruct a stack of multi-spectral images for each 2-D tomographic slice that allow tissue characterization. A novel methodology for soft tissue differentiation using spectral target detection is presented. The representative 2-D and 3-D HUTT images formed at various frequency bands demonstrate the high-resolution capability of the system. It is shown that spherical objects with diameter down to 0.3㎜ can be detected. In addition, the results of soft tissue differentiation and characterization demonstrate the feasibility of quantitative soft tissue analysis for possible detection of lesions or cancerous tissue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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