실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.
본 논문에서는 소동물 생체내 실험시 서로 다른 장비에서 획득된 영상의 융합 및 정합을 위한 방법을 제안한다. 마우스의 꼬리 정맥에 $[[^{18}F]FDG$를 주사하여 60분 섭취후 서로 다른 장비에서 동일한 위치의 영상을 획득하기 위하여 아크릴 재질의 소동물 가이드에 기준마크를 설정하고 microPET과 CT 영상을 획득하였다. MicroPET으로 획득된 리스트모드(list-mode) 데이터는 Fourier Rebinning(FRB) 방법을 사용하여 사이노그램(Sinogram)으로 변환 후 4 번의 반복횟수를 가지는 Ordered Subset Expectation Maximization(OSEM) 알고리즘으로 재구성하였다. MicroPET 영상획득후 PET/CT의 CT를 이용하여 CT영상을 획득하였다. MicroPET 영상에서 폐영역을 정확히 찾아내는 어려움이 있어. 해부학적 정보를 제공하는 CT 영상을 이용하여 폐 영역을 구분하였다. 영상 융합을 위한 불일치 부분을 해결하기 위하여 기준마크의 정보와 폐 영역의 정보를 이용하여 회전과 이동정보를 가지는 어파인 (affine) 변환 행렬 구하여 영상 정합에 사용하였다. 이 방법은 정량적 정확성과 영상 해석의 정확성을 개선할 것으로 기대된다.
In recent years, technological developments have rapidly increased the number of complex structures and equipment in the industrial. Accordingly, the prognostics and health monitoring (PHM) technology has become significant. The safety assessment of industrial sites requires data obtained by installing a number of sensors in the structure. Therefore, digital twin technology, which forms the core of the Fourth Industrial Revolution, is attracting attention in the safety field. The research on digital twin technology of structures subjected to seismic loads has been conducted recently. Hence, this study proposes a digital twin system that estimates the responses and arbitrary load in real time by utilizing the minimum sensor to a pipe that receives a seismic and arbitrary load. To construct the digital twin system, a finite-element model was created considering the dynamic characteristics of the pipe system, and then updating the finite-element model. In addition, the calculation speed was improved using a finite-element model that applied the reduced-order modeling (ROM) technology to achieve real-time performance. The constructed digital twin system successfully and rapidly estimated the load and the point where the sensor was not attached. The accuracy of the constructed digital twin system was verified by comparing the response of the digital twin model with that derived by using the load estimated from the digital twin model as input in the finite-element model.
In this paper, we develop a registration method to eliminate the geometric inconsistency between the stereo-images and light detection and ranging (LIDAR) data obtained by an airborne multisensor system. This method consists of three steps: registration primitive extraction, correspondence establishment, and exterior orientation parameter (EOP) adjustment. As the primitives, we employ object points and linked edges from the stereo-images and planar patches and intersection edges from the LIDAR data. After extracting these primitives, we establish the correspondence between them, being classified into vertical and horizontal groups. These corresponding pairs are simultaneously incorporated as stochastic constraints into aerial triangulation based on the bundle block adjustment. Finally, the EOPs of the images are adjusted to minimize the inconsistency. The results from the application of our method to real data demonstrate that the inconsistency between both data sets is significantly reduced from the range of 0.5 m to 2 m to less than 0.05 m. Hence, the results show that the proposed method is useful for the data fusion of aerial images and LIDAR data.
Younghwa Lee;Il-Sik Chang;Suseong Oh;Youngjin Nam;Youngteuk Chae;Geonyoung Choi;Gooman Park
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1516-1529
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2023
In this paper, a motor gearbox fault-detection system based on a hierarchical flow-based model is proposed. The proposed system is used for the anomaly detection of a motion sound-based actuator module. The proposed flow-based model, which is a generative model, learns by directly modeling a data distribution function. As the objective function is the maximum likelihood value of the input data, the training is stable and simple to use for anomaly detection. The operation sound of a car's side-view mirror motor is converted into a Mel-spectrogram image, consisting of a folding signal and an unfolding signal, and used as training data in this experiment. The proposed system is composed of an encoder and a decoder. The data extracted from the layer of the pretrained feature extractor are used as the decoder input data in the encoder. This information is used in the decoder by performing an interlayer cross-scale convolution operation. The experimental results indicate that the context information of various dimensions extracted from the interlayer hierarchical data improves the defect detection accuracy. This paper is notable because it uses acoustic data and a normalizing flow model to detect outliers based on the features of experimental data.
융합 이미지 생성의 목적은 여러 입력 이미지에 나타난 주요 시각적인 정보를 결합시켜 하나의 보다 정보적이고 완성적인 출력 이미지를 얻는 데 있다. 현재 이러한 이미지 융합 기술은 영상 의료, 원격 감지, 로봇공학 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피에 의한 임계값 추정과 이를 바탕으로 하는 특징 벡터 추출 및 상호 정보량에 의한 특징 벡터들의 밀접한 관계를 추정하는 방식으로 융합 이미지를 생성하는 하나의 접근방식을 제안한다. 이러한 융합 이미지 생성 방식은 이미지의 전반적인 불확실성을 감소시킨다는 점에서 장점이 있고, 더 나아가서 융합되는 이미지들 가운데 블러링 이미지가 사용되는 경우에 이미지 정합이 다른 기법에 비해 보다 좋은 성능을 가진다는 점이다.
$Ca^{2+}$ influx appears to be important for triggering myoblast fusion. It remains, however, unclear how $Ca^{2+}$ influx rises prior to myoblast fusion. Recently, several studies suggested that NMDA receptors may be involved in $Ca^{2+}$ mobilization of muscle, and that $Ca^{2+}$ influx is mediated by NMDA receptors in C2C12 myoblasts. Here, we report that other types of ionotropic glutamate receptors, non-NMDA receptors (AMPA and KA receptors), are also involved in $Ca^{2+}$ influx in myoblasts. To explore which subtypes of non-NMDA receptors are expressed in C2C12 myogenic cells, RT-PCR was performed, and the results revealed that KA receptor subunits were expressed in both myoblasts and myotubes. However, AMPA receptor was not detected in myoblasts but expressed in myotubes. Using a $Ca^{2+}$ imaging system, $Ca^{2+}$ influx mediated by these receptors was directly measured in a single myoblast cell. Intracellular $Ca^{2+}$ level was increased by KA, but not by AMPA. These results were consistent with RT-PCR data. In addition, KA-induced intracellular $Ca^{2+}$ increase was completely suppressed by treatment of nifedifine, a L-type $Ca^{2+}$ channel blocker. Furthermore, KA stimulated myoblast fusion in a dose-dependent manner. CNQX inhibited not only KA-induced myoblast fusion but also spontaneous myoblast fusion. Therefore, these results suggest that KA receptors are involved in intracellular $Ca^{2+}$ increase in myoblasts and then may play an important role in myoblast fusion.
Unlike general VHR (Very-High-Resolution) satellite sensors that are mainly for panchromatic and MS (Multispectral) imaging, Worldview-3 sensor additionally provides eight SWIR (Short Wavelength Infrared) bands in wavelength range from 1198 nm to 2365 nm. This study investigates the effect of informative Worldview-3 SWIR bands for wetland classification performance. Worldview-3 imagery acquired over Sunchon Bay, which is a coastal wetland located in South Korea, is used to implement the classification. Land-cover classes for the scene are determined by referring to national land-cover maps, which are provided by the Ministry of Environment, overlapped with the scene. After that, training data for each determined class are collected. In order to analyze the effect of SWIR bands, classifications with and without SWIR bands are carried out and the results are then compared. In this regard, a SVM (Support Vector Machine) is utilized as their classifier. As a result of the accuracy assessments performed by test data that are independently extracted from training data, it was confirmed that classification performance was improved when the SWIR bands are included as input features for SVM-based classification.
최근 환경 문제를 해결하기 위하여 환경 문제의 많은 컴퓨터 기술들이 응용되고 있다. 환경 정보는 환경오염원 및 주위에 미치는 영향과 오염된 농도에 대한 정보를 연구 및 분석 할 수 있는 분야이다. 최근 환경에 관련 연구가 일부에서 수행되고 있으나 이를 IT기술과 접목하여 다양한 정보를 효율적으로 저장 및 검색 할 수 있는 시스템은 부족한 실정이다. 또한 현재 환경오염의 측정방법으로는 수작업으로 이루어지는 경우가 많아서 공간적 및 물리적 제약이 있는 따르는 실정이다. 환경오염에 관한 정보를 센서를 사용하여 사용자에게 실시간으로 효과적으로 저장 관리하여 관련된 연구자들 간에 서로가 필요한 정보를 쉽게 공유할 수 있도록 본 논문에서는 Ubiquitous Sensor Network(USN), Java Message Service(JMS) 및 Webservice를 이용한 환경 모니터링 서비스를 제안 한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 환경정보와 사용자간에 유연성, 확장성 및 실시간을 보장해 주는 시스템을 구현한다.
인지무선(CR: Cognitive Radio) 기술은 최근의 스펙트럼 부족 문제 때문에 사용하지 않는 스펙트럼 대역을 효과적으로 사용하기 위해서 제안되었다. 인지무선 기술에서 스펙트럼 센싱 기술은 주요 이슈 중의 하나이고, 비면허 사용자는 1차 사용자에게 할당된 빈 스펙트럼 자원을 확인하고 활용할 수 있다. 본 논문에서는 협력 스펙트럼 센싱 기술을 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transport system)에 적용하여 신호 검출의 성능을 분석한다. 그리고 협력 신호 검출을 위해서 OR-rule과 AND-rule을 사용하여 신호 검출의 성능과 신뢰성을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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