The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.
This study analyzed the factors that influence menu choices through eye-tracking and questionnaires in menu design. Demographic data of subjects coincided with choosing a menu and eye-tracking data. Hot Crispy Chicken Burger is the most popular menu. The study found that regardless of the selected menu, the menu name (35.5 seconds), price (21.6 seconds), and image (16.0 seconds) were viewed the longest, followed by country of origin (8.81 seconds), calories (4.6 seconds), and special indications (p<0.05). The menu name and image were checked more frequently, while calorie information was checked less often. As a result of analyzing various factors that influence menu selection through, Consumer experience and image greatly influenced menu choices. Therefore, if you want to receive a menu selection, it is considered effective to make good use of the menu name and image. In results of principal component analysis (PCA) by gender showed. Men had the longest price in the fixation duration. But, for females, there was a significant difference in gaze fixation when they took the exam, with menu names and special indications being important selection criteria. Since the results show that selection criteria and information acquisition methods differ depending on gender, this research is thought to be able to suggest directions for menu design.
붕괴된 사면의 정보는 제2차 피해의 발생우려가 있기 때문에 신속 정확하게 지형자료를 획득할 수 있어야 하고, 필요에 따라서 접근하지 않고 간접적인 측량방식으로 보다 효율적으로 표현할 수도 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 무인 헬리콥터 사진촬영시스템을 이용하여 붕괴된 도로 절개지 사면에 근접하여 상공에서 정지비행으로 대상지역의 영상을 촬영하였다. 그리고, 무타켓 Total Station에 의해 관측된 점과 영상해석에 의해 분석된 좌표점 10개와 비교한 결과 절대치 평균값은 X축 방향으로 평균 0.056m, Y축 방향으로 0.082m, Z축 방향으로 0.066m으로 나타났다. 또한, 검사점 10점에 대한 오차의 RMSE는 X축 방향으로 0.015636m, Y축 방향으로 0.021319m, Z축 방향으로 0.018734m로 나타났다. 따라서, 이러한 절개지 붕괴사면의 지형에 대하여 관계형 영상정합방법에 의해 접근하지 못하는 위험지역에서의 사면 범위와 각사면의 종 횡단면을 나타낼 수가 있었다.
윈드프로파일러와 윈드라이다는 대기경계층에서 시공간 고해상도 바람의 연직분포를 산출한다. 윈드라이다는 DBS(Doppler Beam Swinging)와 VAD(Velocity Azimuth Display) 방법으로 바람 벡터를 산출한다. DBS 방법은 빠른 스캔 시간으로 바람 프로파일을 획득할 수 있다는 장점이 있다. 반면에 연직 빔을 포함한 최소한 두 빔이 필요한 제약이 있어서 자료 수집률 저하의 원인이 된다. 일반적으로 다섯 빔을 사용하는 윈드프로파일러의 자료 수집률을 향상하기 위해 VAD 방식을 개선하였다. 먼저 DBS 방식의 시선속도 자료로 Fourier series를 산출하였다. 방위각 간격을 결정하여 Fourier series로 계산한 시선속도를 VAD 방식에 적용하여 고도별 바람을 산출하였다. DBS 방식으로 바람을 산출하지 못한 고도에서도 바람 벡터를 산출하였고, 두 방식의 결과가 일치하였다.
라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
As demand for paper cups markedly increases, this has brought about a requirement to develop fast paper cup forming machines. However, the fast manufacturing speed of these machines causes faults to occur more frequently in the final product. To reduce the possibility of producing faulty products, it is necessary to develop technologies to monitor the manufacturing process and diagnose the machine status. In this research, we selected the main driving axis of the forming machine for fault diagnosis. We searched the states of rotational elements related to the driving axis and suggested a fault diagnostic system based on spectrum analysis consisting of a real-time data acquisition device, accelerometers, and a diagnosis algorithm. To evaluate the developed fault diagnostic system, we performed experiments using a test station which resembles the actual paper cup forming machine. As a result, we were able to confirm that the proposed system was sufficiently feasible to diagnose any abnormalities in the operation of the paper cup forming machine.
This paper present an error compensation system and On-Machine Measurement(OMM) system for improving the machining accuracy of ultra-precision lathe. The Fast-Tool-Servo(FTS) driven by a piezoelectric actuator is applied for error compensation system. The controller is implemented on the 32bit DSP for feedback control of piezoelectric actuator. The control system is designed to compensates three kinds of machining errors such as the straightness error of X-axis slide, the thermal growth error of the spindle. and the squareness between spindle and X-axis slide. OMM is preposed to measure the finished profile of workpiece on the machine-tool using capacitive sensor with highly accurate ruby tip probe guided by air bearing. The data acquisition system is linked to the CNC controller to get the position of each axis in real-time. Through the experiments, it is founded that the thermal growth of spindle and tile squareness error between spindle and X-axis slide influenced to machining error more than straightness error of X-axis slide in small travel length. These errors were simulated as a sinusoidal signal which has very low frequency and the FTS could compensate the signal less than 30 m. The implemented OMM system has been tested by measuring flat surface of 50 mm diameter and shows measurement error less than 400 mm
본 연구에서는 환자상태가 좋지 않은 환자에게 적용하기 위하여 Fast MRCP 검사 방법를 이용한 2D TSE(RT)와 3D GRASE(BH) 기법에 적용하여 영상의 질을 평가하고 임상에 기초자료로 제공하고자한다. MRCP 검사를 시행한 환자 30명(남자 15명, 여자 15명, 평균나이 64±4.26)을 대상으로 데이터를 분석하였다. 사용된 장비는 Ingenia CX 3.0 T 장비를 사용하였고 Data 획득은 Ds anterior Coil을 사용하였다. 정량적 분석으로 각 영상의 SNR과 CNR을 측정하고 정성적 평가를 위해 5등급으로 나누어 영상의 질을 평가하였다. 영상평가는 paired t-test와 wilcoxon 검정을 하였으며 p 값이 0.05 이하 일 때 유의성이 있는 것으로 간주하였다. SNR과 CNR에 대한 정량적 분석 결과 2D TSE(RT) MRCP 와 3D GRASE(BH) 두 기법을 비교했을 때 3D GRASE(BH)가 높게 측정되었다(p<0.05). 정성적 분석결과는 담관의 선예도: 3D GRASE(BH):4.12 ± 0.03, 전반적인 영상의 질: 3D GRASE(BH):4.21 ± 0.91로 높게 나타났다(p=0.001). 담관의 움직임 인공물은 두 기법(2D TSE(RT): 4.41 ± 0.04, 3D GRASE(BH): 4.53 ± 0.14로 유의성 있는 차이를 보이지 않았다(p=0.067). 그러나 배경소거부분은 2D TSE(RT)가 4.14 ± 0.55로 유의성 있는 결과를 얻었다(p=0.001). 결론적으로, Fast MRCP 검사방법을 이용한 결과 3D GRASE (BH)로 획득한 MRCP 영상이 2D TSE(RT)를 사용한 MRCP 영상에 비해 우위의 결과를 얻었다. 그러나, 호흡을 참기 힘든 환자의 경우 2D TSE(RT) MRCP 기법이 유용성이 있는 결과가 있을 것이다.
거리 계측 시스템은 물체까지의 거리를 삼차원 좌표계에서 측정하는 장치이다. 군용 장비나 건설, 항해, 검사 조립, 로봇 비전 등에 널리 사용되는 무접촉식 원격 거리 계측(ranging) 시스템은 자동화 응용에 매우 중요하다. 계측 방식은 active와 passive방식으로 구분되는데, active방식은 laser나 microwave, 초음파 등의 time of flight를 이용하거나 레이저 조사(illumination)에 대한 카메라 영상을 해석하는 등의 다양한 방식이 있으나 장치가 복잡하며, passive 방식은 stereo camera의 양안영상을 이용하거나 focus특성을 이용하는 방식 등이 있으나 대부분 연산시간이 많이 요구된다. 본 연구에서는 수동식 스테레오 카메라에서 양안시차를 산출하여 triangulation으로 목표전의 거리를 측정하는 방식에서, 연산 시간이 많이 소요되는 과정을 고속으로 처리하는 새로운 방식을 제안하였다. 즉, 목표점에서의 양안 edge 영상을 구하고, 이 영상의 projection profile을 cross correlation하여, 시차를 고속으로 산출해 거리를 구하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 방식의 효율성을 실험 결과를 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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