Underwater operating platforms face difficulties regarding power supply and communications. To overcome these difficulties, this study proposes a hybrid surface and underwater vehicle (HSUV) and presents the development of the platform, control algorithms, and results of field tests. The HSUV is capable of supplying reliable power to the unmanned underwater vehicle (UUV) and obtaining data in real time by using a tether cable between the UUV and the unmanned surface vehicle (USV). The HSUV uses global positioning system (GPS) and ultra-short base line sensors to determine the relative location of the UUV. Way point (WP) and dynamic positioning (DP) algorithms were developed to enable the HSUV to perform unmanned exploration. After reaching the target point using the WP algorithm, the DP algorithm enables USV to maintain position while withstanding environmental disturbances. To ensure the navigation performance at sea, performance tests of GPS, attitude/heading reference system, and side scan sonar were conducted. Based on these results, manual operation, WP, and DP tests were conducted at sea. WP and DP test results and side scan sonar images during the sea trials are presented.
Xiong, Wei;Jia, Xiuhong;Yang, Dichun;Ai, Meihui;Li, Lirong;Wang, Song
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1778-1797
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2021
Document image binarization is an important pre-processing step in document analysis and archiving. The state-of-the-art models for document image binarization are variants of encoder-decoder architectures, such as FCN (fully convolutional network) and U-Net. Despite their success, they still suffer from three limitations: (1) reduced feature map resolution due to consecutive strided pooling or convolutions, (2) multiple scales of target objects, and (3) reduced localization accuracy due to the built-in invariance of deep convolutional neural networks (DCNNs). To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as DP-LinkNet, which adopts the D-LinkNet architecture as its backbone, with the proposed hybrid dilated convolution (HDC) and spatial pyramid pooling (SPP) modules between the encoder and the decoder. Extensive experiments are conducted on recent document image binarization competition (DIBCO) and handwritten document image binarization competition (H-DIBCO) benchmark datasets. Results show that our proposed DP-LinkNet outperforms other state-of-the-art techniques by a large margin. Our implementation and the pre-trained models are available at https://github.com/beargolden/DP-LinkNet.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3364-3382
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2023
Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.
곤충생장조절제(IGR)은 대상 해충에 대한 특이성이 높고 환경에 대한 독성이 상대적으로 낮다는 장점으로 유기합성 살충제를 효과적으로 대체할 수 있는 유망한 수단으로 여겨진다. 현재 시판되는 곤충생장조절제는 작용 기작에 따라 유충호르몬 작용제(JHA), 탈피호르몬 작용제(EA) 및 키틴 합성 저해제(CSI)의 세 가지로 구분된다. 최근 들어, 이집트숲모기의 Met과 FISC/CYC 유전자를 yeast two-hybrid system에 도입하여 유충호르몬에 의해 매개되는 Met과 FISC/CYC의 결합을 in vitro에서 구현하였으며, yeast two-hybrid β-galactosidase assay를 통하여 식물과 미생물 및 화합물 library로부터 다양한 유충호르몬 길항제(JHAN)가 분리되고 있다. 유충호르몬은 곤충의 발달, 생식, 휴면 등을 포함한 다양한 생리 작용을 조절하기 때문에, 유충호르몬 길항제는 대상 해충의 내분비 신호 전달을 방해하여 비정상적인 발달 및 유충 단계에서의 치사를 초래하며, 이는 유충호르몬 길항제가 넓은 기주 범위를 가진 살충제 개발에 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 시사하였다. 따라서 본 논문에서는 유충호르몬 길항제의 작용점인 Met에 의해 매개되는 유충호르몬의 신호 전달 체계와 친환경 살충제로서의 유충호르몬 길항제의 전망에 대해 알아보고자 하였다.
국제해사기구(IMO)를 필두로하여 국제적으로 선박에 대한 배출가스 규정을 강화하고 있으며, 대한민국 정부도 온실가스 감축을 위한 기본 로드맵을 설정하는 등 배출가스 저감을 위한 대책 마련이 절실한 상황이다. 또한, 국내 연안을 항해하는 선박에서 배출되는 온실가스 배출량 중 90.6%를 차지하고 있는 어선에 적용가능한 효율적이고 배출가스량이 감소가능한 새로운 추진시스템의 도입이 절실하다. 본 연구에서는 국내 연안어선에 적용가능한 전기복합 추진시스템을 제안하고, 전기복합 추진시스템이 적용가능한 대상선박을 선정하였다. 선정된 기존 대상어선에 탑재된 추진시스템과 비교하여 개발된 전기복합 추진시스템을 적용할 경우 발생할 수 있는 예상 연료소모량을 비교하기 위한 시뮬레이션 시스템을 Matlab/Simulink를 이용하여 구성하였다. 시뮬레이션을 통해 기계식 추진시스템, 전기복합 추진시스템(배터리 육상충전을 하지 않은 경우, 육상충전을 한 경우)간의 연료소모량 결과를 확인하였으며 전기복합 추진시스템을 적용하는 경우 약 13%, 16%의 연료소모량이 감소될 수 있는 것을 보여주는 결과를 확인하였다.
FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 130 nm 공정을 이용한 Ku-band에서의 송수신 칩을 사용하여 제작된 단일 안테나 모듈을 제안한다. 레이다 수신부에서 DCOC 피드백을 사용한 STC(sensitivity time control)가 거리에 따라 일정한 SNR을 유지한다. 또한 수신부 RF단에서 gain control을 통하여 수신단의 dynamic range를 조절할 수 있다. 칩의 출력 파워는 9 dBm이고, 수신부의 총 이득은 82 dB이다. 단일 안테나에서 Tx 신호가 Rx로 직접 누설되는 것을 막기 위해 stub-tuned hybrid coupler를 사용하였다. 최대 측정거리는 6 m이고, 혼안테나와 금속판을 사용하여 측정하였다.
본 논문은 하이브리드 로켓 성능향상을 위하여 가스발생기형과 후방 연소형 개념을 결합한 혼합형 하이브리드 로켓을 제안하고 있다. 특히 고체 추진제를 사용하는 기존의 가스발생기와 달리, 고체연료와 액체/기체 산화제를 적용한 혼합식 가스발생기를 제안하였으며 혼합식 가스발생기의 연료과농 연소특성을 확인하기 위하여 연료 길이, 산화제 유량, 연료 내경 그리고 연료 종류를 변화하며 연소가스 온도 변화를 측정하였다. 그러나 이들 인자 변화에 의한 온도변화가 매우 제한적이므로 또 다른 인자로 $O_2$와 $N_2$를 혼합한 혼합산화제를 사용하였다. 이때 가스발생기의 연소가스 온도의 요구조건은 1600 K이하로 설정하였으며 연소 시험에서 혼합식 가스발생기는 온도조건을 만족하는 연료과농 연소가스가 생성되었음을 확인하였다. 그러나 온도에 따른 검댕의 발생특성과 다른 이전 연구들에서 제시하는 가스발생기 연소가스 온도 요구조건이 1200 K이하임을 고려할 때, 최종적으로 이 조건을 만족하는 연료과농 연소가스를 생성할 계획이다.
Choi, Hang Jun;Kang, Joonkyu;Song, Hyun;Kim, Do Yeon;Choi, Kuk Bin
Journal of Chest Surgery
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제50권4호
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pp.247-254
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2017
Background: Hybrid coronary revascularization (HCR) was developed to combine the advantages of coronary artery bypass graft (CABG) with percutaneous coronary intervention (PCI). However, it is still controversial whether it is more optimal to perform CABG or PCI first. The purpose of this study was to compare the clinical outcomes of these 2 approaches. Methods: Eighty patients who underwent HCR from May 2010 to December 2015 were enrolled in this retrospective analysis. The CABG-first group comprised 12 patients and the PCI-first group comprised 68 patients. Outcomes of interest included in-hospital perioperative factors, major adverse cardiac and cerebrovascular events (MACCEs), and the incidence of repeated revascularization, especially for the target vessel lesion. Results: No significant difference was found in the amount of postoperative bleeding (p=0.239). The incidence of MACCEs was similar between the CABG-first and PCI-first groups (1 of 12 [8.3%] vs. 5 of 68 [7.4%], p>0.999). Repeated revascularization was performed on 3 patients (25%) in the CABG-first and 9 patients (13.2%) in the PCI-first group (p=0.376). Conclusion: There were no significant differences in postoperative and medium-term outcomes between the CABG-first and PCI-first groups. Based on these results, it can be inferred that it is safe to opt for either CABG or PCI as the primary procedure in 2-stage HCR.
This study was aimed at ultrafiltration (UF) as a pretreatment before reverse osmosis (RO) within the scheme of hybrid reverse osmosis-multistage flush (RO-MSF) desalination. Seawater at elevated temperature (after MSF heat-exchangers) was used as a feed in this process. The pretreatment system was represented as a set of functionally-linked technological segments such as: UF filtration, backwashing, chemical- enhanced backwashing, cleaning, waste disposal, etc. The process represents the sequences of operating cycles. The cycle, in turn, consists of the following unit operations: filtration, backwashing and chemical-enhanced backwashing (CEB). Quantitative assessment was based on the following indicators: normalized permeability, transmembrane pressure, specific energy and water consumption, specific waste generation. UF pre-treatment is accompanied by the following waste streams: $W1=1.19{\times}10$ power of $-2m^3$ (disposed NaOCl with 0.0044% wt.)/$m^3$ (filtrate); $W2=5.95{\times}10$ power of $-3m^3$ (disposed $H_2SO_4$ with 0.052% wt.)/$m^3$(filtrate); $W3=7.26{\times}10$ power of $-2m^3$ (disposed sea water)/$m^3$ (filtrate). Specific energy consumption is $1.11{\times}10$ power of $-1kWh/m^3$ (filtrate). The indicators evaluated over the cycles with conventional (non-chemical) backwashing were compared with the cycles accompanied by CEB. A positive impact of CEB on performance indicators was demonstrated namely: normalized UF resistance remains unchanged within the regime accompanied by CEB, whereas the lack of CEB results in 30% of its growth. Those quantitative indicators can be incorporated into the target function for solving different optimization problems. They can be used in the software for optimisation of operating regimes or in the synthesis of optimal flow- diagram. The cycle characteristics, process parameters and water quality data are attached.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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