선박 운항 안전을 위한 기술은 선박 자체뿐만 아니라 육상 해상교통관제 시스템(VTS)에서도 매우 중요한 역할을 수행한다. 최근 국제적으로 e-Navigation을 지향한 최신 IT기술을 반영한 새로운 안전운행을 지원하기 위한 VTS 항행 지원 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 국제적 변화와 더불어 최근 국내외에서 AIS의 확장인 ASM을 통한 신규 서비스 제안이 활발하게 이루어지고 있으며, 해당 서비스를 시범서비스하고 이를 국제 표준으로 추진하고자 하는 업체와 IALA 등 해당 그룹들이 계속 증가되고 있다. 특히 국내에서는 VTS의 개발을 추진하고 있으므로 기존의 VTS에서 제공하지 않았던 ASM 서비스를 제안하고 이를 구현하여 시뮬레이션하여 가능성을 검증하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 항행지원을 증가하는 e-Navigation 환경에서 국내 VTS 시스템에서 적용 가능한 방안을 연구하고, 이들을 비교하여 실제 적용할 수 있는 기술개발 방향을 정립하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3685-3700
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2015
To avoid influences caused by pose, illumination and facial expression variations, we propose a robust three-step algorithm based on ASM and POEM for facial landmark localization. Firstly, Model Selection Factor is utilized to achieve a pose-free initialized shape. Then, we use the global shape model of ASM to describe the whole face and the texture model POEM to adjust the position of each landmark. Thirdly, a second localization is presented to discriminatively refine the subtle shape variation for some organs and contours. Experiments are conducted in four main face datasets, and the results demonstrate that the proposed method accurately localizes facial landmarks and outperforms other state-of-the-art methods.
Hong, Sungmin;Park, Sanghyun;Yun, Il Dong;Lee, Sang Uk
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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pp.471-472
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2012
The active shape model(ASM) is one of the most popular methods among the shape prior based segmentation methods based on its strong shape constraints using the statistic of shape information which is acquired from the training set. ASM has a few drawbacks, such as, the lack of shape variability, and the sensitivity for false locally searched points. In this paper, we suggest the patch-wise robust ASM to overcome the limitations of the ASM. In addition to the SSM, we introduce the patch-wise SSM, to reduce the shape inflexibility and to search reliable points with the point reliance measurement. The quantitative and qualitative results show the robustmness and the accuracy of the proposed method.
UML(Unified Modeling Language) 액티비티 다이어그램은 시스템의 동적인 측면을 표현하는데 적합하기 때문에 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 모델링 하는데 유용하게 사용된다. 워크플로우 모델링은 이해하기 쉽고. 작업하기 쉬운 보편성을 갖고 있도록 개발되어져야 한다. 또한 모델링을 하는 기법 자체에는 정형적인 의미를 내포하고 있어야 하며 분석이 가능해야 한다. 이에 본 논문에서는 워크플로우 시스템의 특성에 맞도록 ASM(Abstract State Machine) 시멘틱을 이용하여 액티비티 다이어그램 기반의 워크플로우 모델링에 대한 시멘틱 표현을 제안한다. 이와 같은 ASM 시멘틱을 기반으로 하는 정형적인 시멘틱 표현을 통하여 보다 효율적인 워크플로우 모델링이 가능하다.
본 논문은 실시간으로 카메라 영상으로부터 얼굴의 각 특징점을 검출하고, 검출된 특징점을 이용하여 웃음 표정을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 ASM(Active Shape Model)을 이용하여 실시간 검출부에서 얼굴 영상을 획득한 다음 ASM 학습부에서 학습된 결과를 가지고 얼굴의 특징을 찾는다. 얼굴 특징의 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 이렇게 검출된 입술 영역과 얼굴 특징점을 이용하여 사용자의 웃음 표정을 검출하고 인식하는 방법을 사용함으로써 웃음 표정 인식의 정확도를 높힐 수 있음을 알 수 있었다.
Abo-Elyousr, A.M. Kamal;Sallam, M.A.A.;Hassan, M.H.A.;Zeller, W.
The Plant Pathology Journal
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제26권1호
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pp.63-69
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2010
The effect of Acibenzolar-S-methyl (ASM) and Rahnella aquatilis Ra39 against apple fire blight disease caused by Erwinia amylovora were tested as a possible alternative to streptomycin. In vitro studies, no inhibition effect against the pathogen was found when ASM was tested. Under greenhouse conditions, application of R. aquatilis Ra39 with the highly susceptible M26 rootstock resulted in a marked disease suppression. Application of ASM and strain Ra39 caused a high decrease of the disease, 82% and 58% respectively; this was correlated with a reduction of the growth of the pathogen within host plants up to 64% and 49.5% respectively. Further studies in the field under artificial infection condition during full bloom revealed that application of ASM and R. aquatilis Ra39 with Gala variety resulted in a control effect up to 21 and 29% respectively. In physiological studies, enhanced activities of PR-proteins (chitinase and $\beta$-1, 3-glucanase) were detected, which are well known as biochemical markers for systemic acquired resistance. Application of ASM to apple shoots caused the highest chitinase activity followed by strain Ra39. The enzyme activity was increased after 2, 4 and 6 days from application. In addition, ASM-treatment caused the higher $\beta$-1, 3-glucanase activity than strain Ra39. Maximum enzyme activity was recorded after 6 days from application and then decreased after 8 and 10 days from application.
본 논문에서는 ASM(Active Shape Model) 특징점(Landmark)을 이용하여 정밀한 얼굴영역을 획득하고, 외형기반 접근법으로 표정을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 외형기반 표정인식은 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 및 이진패턴 히스토그램 특징과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 알고리즘으로 구성되며, 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 더불어, 성능비교는 기존의 눈 거리 기반의 얼굴 정규화 방법과 비교를 통하여 수행되었고, 또한 ASM 전체 특징점 및 변형된 특징을 SVM으로 인식하는 기하학적 표정인식 방법론과 성능비교를 수행하였다. 실험 결과, 제안 방법은 거리기반 얼굴정규화 영상을 사용한 방법보다 CK 데이터베이스 및 JAFFE 데이터베이스 경우, 최대 6.39%와 7.98%의 성능향상을 보였다. 또한, 제안 방법은 기하학적 특징점을 사용한 방법보다 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안하는 표정인식 방법의 효용성을 확인하였다.
ASM 모델에서는 유기물을 특성에 따라 분류하는데, 일반적인 COD와 BOD로의 분류로는 ASM에서 요구하는 조건을 충족시키지 못한다. 본 연구에서는 하수종말처리장 수처리 및 슬러지 처리 계통 하수를 대상으로 미생물 호흡률을 기반으로 하여 ASM에서 요구하는 유기물 분류에 대한 실시하였다. 분석 결과 유기물 성상 분석 결과 각 하수마다 유기물 구성에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이는 각 공정의 하수를 처리할 때 반드시 파악해야 하는 중요한 하수특성이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구를 통해 규명한 각 하수별 유기물 성상은 하수종말처리장의 원활한 운영을 위해 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 질산화 반응조 내 반응시간에 따른 유기물 및 암모니아성 질소 변화 분석을 통해 SS이 질산화에 영향을 미치는 주요 인자임을 확인 할 수 있었다. 이는 질산화 반응이 유도 가능한 체류시간 선정에 밀접한 관계가 있는 것으로 사료된다.
Band-limited angular spectrum method (BL-ASM)는 공간주파수 제어의 문제로 aliasing 오류가 발생한다. 본 논문에서는 위상 홀로그램에 대한 표본화 간격 조정 기법과 딥 러닝 기반의 U-net 모델을 사용한 스펙클 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 넓은 전파 범위에서 aliasing 오류를 제거할 수 있도록 먼저 샘플링 팩터를 계산하여 표본화 간격 조절에 의한 공간주파수를 제어함으로써 스펙클 노이즈를 감소시킨다. 그 후 딥 러닝 모델을 적용한 위상 홀로그램을 학습시켜 복원 이미지의 품질을 향상시킨다. 다양한 샘플 이미지에 대한 S/W 시뮬레이션에서 기존의 BL-ASM과의 peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index measure (SSIM)을 비교할 때 각각 평균 5%, 0.14% 정도 비율이 향상됨을 확인하였다.
동시 질산화 탈질은 낮은 DO 농도로 유지되는 동일한 반응조에서 질산화 반응과 탈질 반응이 동시에 발생함을 의미한다. 동시 질산화 탈질 반응을 모사할 수 있는 몇몇 수학적 모델들이 개발되었지만, 모델 구조가 복잡하거나 모델을 적용하기 위한 다양한 제반 지식을 얻어야만 정확한 결과를 얻을 수 있어 범용적인 모델 적용에 한계점이 있는 단점이 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 동시 질산화 탈질 반응이 반응기 내 DO 농도의 부분적 부재로 발생한다는 가정 하에, 만약 활성슬러지모델을 사용하여 동시 질산화 탈질 반응의 거동을 해석할 수 있다면, 모델의 구조가 다른 개발된 모델들보다 복잡하지 않고, 다양한 운전 조건에서 모델이 활용될 수 있을 것으로 판단하였다. 하지만 기존의 활성슬러지 모델로는 호기 조건에서 발생하는 탈질 반응을 표현하기 어려운 점이 있기 때문에, 본 연구에서는 활성슬러지 모델을 수정함으로써 동시 질산화 탈질 반응을 해석하고자 하였다. 활성슬러지 모델 No.1(ASM1)이 선택이 되어 탈질 반응식이 수정되었으며, 수정된 ASM1의 시뮬레이션 결과는 측정값의 거동을 잘 모사하였다. 이를 통해 수정된 ASM1은 실험 결과에 기반하여 구한 ${\eta}_g$의 값과 호기 조건에서의 탈질 반응을 모사하기 위해 수정된 Monod 식의 영향으로 모델의 구조가 본 연구의 실험 결과에서 확인된 동시 질산화 탈질 반응을 해석할 수 있도록 구성되었다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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