The local Nusselt numbers have been measured for a round turbulent jet impinging on the concave surface with and without rib. Liquid crystal/transient method was used to determine the Nusselt number distributions along the surface. The temperature on the surface was measured using liquid crystal and a digital color image processing system. The experiments were made for the jet Reynolds number (Re) 23,000, the dimensionless nozzle-to-surface distance (L/d) from 4 to 10, the dimensionless surface curvature (d/D) 0.056, and the rib type (height ($d_1$) 0.2 cm, pitch (p) from 1.2 to 3.2 cm). It was founded that only when $L/d{\geq}6$, the average Nusselt numbers on the concave surface with rib are higher than those without rib, mainly due to an increase in the turbulent intensity caused by the effect of rib attached to the wall surface. It was realized that the rib attached to the concave surface may no longer enhance the heat transfer rate or even lowers it depending on the rib type and flow conditions. In addition, the results by the steady-state method using the gold-film Intrex were in good agreement with those by the transient shroud method.
In this paper, a high speed graphic processor module with a real-time processing capability is proposed, where the module is design to be compatible to the standard VME bus and consists of TMS34010 Graphic processor, TMS44C251 frame buffer, 512KB system memory and BT101 digital to analog converter. The proposed graphic module is implemented and tested in real-time via experiments with an integrated system with other VME modules.
해무 제거는 컴퓨터 비전과 영상처리 분야에서 상당히 중요하게 다루고 있는 분야이다. 해무 혹은 안개제거 기술은 자동 제어 시스템, CCTV, 영상인식 등과 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 이와 같이 컬러 영상의 해무 제거 기술이 다양하게 연구되고 있고 특히 Dark Channel Prior (DCP) 기술을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 DCP 알고리즘을 적용하여 해무를 빠르고 효율적으로 제거하는 기술을 소개한다. 이 기술은 GPU를 기반으로 구현한다. 병렬 프로그래밍과 최적화 과정을 거쳐 약 250배 정도의 연산속도를 빠르게 개선하였다. 이를 위해 기존의 프로그램 일부분을 몇 가지 과정을 거쳐 병렬화와 최적화 과정을 수행하였다. 제안한 GPU 프로그래밍 알고리즘과 구현결과는 선박의 안전항해, 지형조사, 지능형 자동차 등과 같은 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다.
본 연구는 DSP(Digital signal processor)상에서 영상 처리 기술을 이용한 안전모 미착용 인식 기술을 개발한다. 이는 산업 현장에 배치된 영상 입력 장치를 통해 입력된 영상을 영상 처리하고, 안전모를 미착용한 사람이 발견될 경우 감독관에게 해당 인식 결과를 전송하여 조치를 취함으로써 만약의 사고 발생시 안전모를 착용하지 아니하여 발생할 수 있는 추가적인 인명피해를 미연에 방지한다. 안전모 미착용을 인식하기 위해서는 입력된 영상에서의 오브젝트 추출, 노이즈 제거, 사람/사물 판단, 머리 영역 추출, HSV 색공간을 이용한 안전모 착용 유/무 판단 등의 과정을 거친다. 영상입력 및 영상처리는 DSP를 이용해 처리하고 알고리즘의 속도 개선을 위하여 C언어 기반의 코드를 DSP가 제공하는 고유 함수(Intrinsics)들을 이용하여 최적화 한다.
유동장의 2차원 평면 속도 분포를 측정하기 위하여 two-color PIV 기법을 개발하였고, 마하 2.0 초음속 노즐에 적용하여 보았다 이 기법은 single-color PIV 기법과 유사하나 서로 다른 색의 두 레이저 빔을 사용하여 방향성의 문제를 해결하는 차이점을 갖는다. 녹색의 레이저 평면광 (532 nm)과 적색의 레이저 평면광 (619 nm)이 주입된 입자를 조사하기 위하여 사용되었고, 입자 위치가 고해상도 (3060${\times}$2036) 디지털 칼라 CCD 카메라에 기록되었다. 이러한 디지털 칼라 CCD 카메라론 이용한 two-color PIV 시스템은 사진 필름 현상 시간과 이에 따른 디지털화하는 시간 그리고 방향성의 문제론 해결하기 위해 사용되는 일반적인 image shifting 기법과 관련된 어려움을 제거해 준다. 또한 고속 유동장에서는 알맞은 입자 밀도의 주입이 어려워지는데, two-color PIV는 높은 신호 대 잡음비로 인하여 속도 벡터론 얻기 위해서 조사영역에 존재해야 하는 벡터쌍의 수가 줄어들게 된다. 따라서 다른 색의 두레이저 빔의 시간 간격을 조절함으로써 고속 유동장의 속도 분포를 쉽고 정확하게 측정할 수 있게 된다. 마하 2.0 초음속 노즐에서의 속도 분포가 측정되었으며, 속도장으로부터 변형률장을 구하여 과팽창 충격파 구조를 예측해 보았다. Two-color PIV에 의해 얻어진 속도 분포와 충격파의 위치 결과는 schlieren 사진과 비교 분석해 보았다.
디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화에 더불어 영상데이타의 생산과 교환이 더 자유로워짐에 따라 디지털 도서관, 영상처리, 데이타베이스 시스템과 같은 연구분야에서 내용기반 영상검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 일반적으로 ´영상에 의한 질의´의 경우 사용자가 마음에 드는 영상이 없더라도 반듯이 진의 영상을 데이타베이스로부터 선택해야 하지만, ´스케치에 의한 질의´는 사용자의 생각에 따라 영상온 그림으로 표현할 수 있으므로 최근에 가장 많이 사용되는 질의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 스케치 진의와 영상 분류 방법을 이용하는 사바 기반의 영상검색 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 유사영상을 검색하기 위해 영상으로부터 색상 히스토그램과 Haar-웨이블릿 계수를 사용하고, leave-one-out 방법을 이용하여 영상을 분류하도록 하였다. 본 논문에서는 사진-그림, 자연 도시 등의 영상 분류론 통해 영상의 의미정보를 추출할 수 있을 뿐 아니라, 사용자 질의 영상을 분류하여, 질의 영상이 갖고 있는 의미공간으로 검색 공간을 축소하여 검색 시간을 단축시키는 효율성을 얻을 수 있었다.
지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 DID 시스템에서 사용할 수 있는 제스쳐 인식을 이용한 비접촉식 인터페이스를 구현하였다. 비접촉식 인터페이스는 별도의 부착물 없이 키넥트 카메라만을 사용함으로, 사용자의 편의와 공간적인 활용도를 높일 수 있다. 손 동작인식에는 사용자의 손 움직임의 기울기와 속력을 인식하는 방향성 기반의 인식 기법을 채용하였고 손 모양인식을 위해서 YCbCr 칼라모델을 이용한 손 영역 추출과 손 넓이의 원을 이용한 영상처리 기술로 손가락의 수를 인식하였다. 이러한 손 동작인식과 손 모양인식을 이용하여 다음 페이지, 이전 페이지, 화면 위로, 화면 아래로, 커서 움직임, 클릭 등의 이벤트를 발생시켜 DID 시스템 제어 명령으로 사용하였으며, 구현한 시스템을 갖고 동작 실험한 결과 93%의 명령 인식률을 보여 실용화의 가능성을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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