In this research, we presented an effective clustering method based on ICA for the analysis of huge Raman hyperspectral dental data. The hyperspectral dataset captured by HR800 micro Raman spectrometer at UMKC-CRISP(University of Missouri-Kansas City Center for Research on Interfacial Structure and Properties), has 569 local points. Each point has 1,005 hyperspectal dentin data. We compared the clustering effectiveness and the clustering time for the case of using all dataset directly and the cases of using the scores after PCA and ICA. As the result of experiment, the cases of using the scores after PCA and ICA showed, not only more detailed internal dentin information in the aspect of medical analysis, but also about 7~19 times much shorter processing times for clustering. ICA based approach also presented better performance than that of PCA, in terms of the detailed internal information of dentin and the clustering time. Therefore, we could confirm the effectiveness of ICA for the analysis of Raman hyperspectral dental data.
General Hyperspectral Image Sensor acquires an image of line form such as a thin rectangle shape because of using 1D array Push Broom or Whisk Broom scanning method. A special mechanism is required for a Hyperspectral Image Sensor to operate for nadir and slant range. To design the mechanism, the characteristics of the flight motion and the overlap rate between consecutive frames were analyzed. Also, system requirements were proposed through modeling and simulation.
GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 표준자료의 지속적인 품질관리를 위해서는 위성 운용기간 중 궤도상 복사보정, 대기보정 단계를 거쳐야 되며 해수환경 분석 알고리즘에 대한 검보정도 지속적으로 이루어져야 한다. GOCI의 복사, 대기, 해양환경 자료에 대한 검보정은 부이나 고정 플랫폼을 이용한 수온, 염분, 해수 광특성, 형광, 및 탁도 관측과, 주기적으로 해양환경 자료 수집을 통하여 실시한다. 이를 위하여 동중국해에 위치하고 있는 이어도 종합해양과학기지에 설치된 광학 관측 장비와 현장 관측의 복사자료를 상호 비교해 보았으며, GOCI 표준자료의 검정에 앞서 SeaWiFS 복사량과 비교하여 검정하였다. 해수출 광량은 현장관측에서 얻어진 광과 광량과는 약간의 차이를 보였지만, 흡광영역이 매우 잘 일치하고 있으며 스펙트럴 이동은 없는 것으로 판단된다. 이어도 종합해양과학기지의 분광측정기와 SeaWiFS의 전 밴드에서 얻어진 해수출 광량을 비교한 결과 평균 25% 정도의 에러가 발생했지만, 대기보정 밴드를 제외하면 절대오차가 11% 정도로 상당히 낮아진다. 이것은 SeaWiFS 표준 대기보정 방법의 문제점으로 GOCI 검보정 연구에서 고려되어 보완 되어야 할 것으로 판단된다. 이와 더불어 독도 지역의 표준 관측치(Reference Target Site) 구축을 통한 검보정 연구를 위하여, 독도 주변 해수의 광 특성과 해양환경 자료는 2009년 8월과 2009년 10월 2차례에 걸쳐서 현장관측을 실시하였다. 독도 주변 해역의 해양 광 특성은 원격반사도의 스펙트럼형태를 기준으로 Case-1 Water 성향이 강한 해수에서 나타나는 특성과 매우 유사하였다. 식물플랑크톤, 부유물질, 용존유기물의 흡광계수 스펙트럼의 형태들은 대체적으로 각 성분별 흡광 스펙트럼 특성을 잘 보여주었다. 또한 MODIS Aqua로부터 산출된 엽록소 농도와 현장관측을 통한 검증에서 위성자료 값들은 잘 일치한다. 위와 같이 현재 진행되고 있는 GOCI 검보정 연구를 통해서 복사, 대기, 해양환경 알고리즘에 대한 문제점이 도출되었고, 차후 검보정 계획에 반영하여 이 부분들에 대한 개선 및 보완이 이루어질 것으로 판단된다.
The objectives of this study were to estimate leaf area index (LAI) as a function of image-derived vegetation indices, and to compare measured and estimated LAI to the results of crop model simulation. Soil moisture, crop phenology, and LAI data were obtained several times during the 2001 growing season at monitoring sites established in two central Missouri experimental fields, one planted to com (Zea mays L.) and the other planted to soybean (Glycine max L.). Hyper- and multi-spectral images at varying spatial. and spectral resolutions were acquired from both airborne and satellite platforms, and data were extracted to calculate standard vegetative indices (normalized difference vegetative index, NDVI; ratio vegetative index, RVI; and soil-adjusted vegetative index, SAVI). When comparing these three indices, regressions for measured LAI were of similar quality $(r^2$ =0.59 to 0.61 for com; $r^2$ =0.66 to 0.68 for soybean) in this single-year dataset. CERES(Crop Environment Resource Synthesis)-Maize and CROPGRO-Soybean models were calibrated to measured soil moisture and yield data and used to simulate LAI over the growing season. The CERES-Maize model over-predicted LAI at all corn monitoring sites. Simulated LAI from CROPGRO-Soybean was similar to observed and image-estimated LA! for most soybean monitoring sites. These results suggest crop growth model predictions might be improved by incorporating image-estimated LAI. Greater improvements might be expected with com than with soybean.
초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량을 줄이기 위해 밴드 선택(band selection)기법을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱한 기법으로, 시간이 오래 걸리며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 양자화 개념(Quantization)를 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드를 뽑아 밴드 선택에 사용한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다.
혈당 수치를 확인하기 위해 사용하는 채혈식 혈당 측정기의 불편함을 해소하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 근적외선 센서를 이용하여 획득한 스펙트럼 데이터로부터 머신러닝 기술을 사용하여 비침습적으로 혈당 수치를 추정하고자 하였다. 연구에 사용한 비침습식 혈당측정기는 가시광선을 포함하여 총 6개로 구성된 근적외선 발광부와 이를 수신하는 수광부를 가지는데, 손가락과 같은 인체의 특정 부위에 대한 스펙트럼 데이터를 수집하기 위해 만든 기기이다. 혈당 수치에 따라 유의미한 차이가 있는지를 검증하기 위해 머신 러닝 알고리즘들을 통해 혈당 수치 추정을 시도하였다. 수집한 데이터에 5가지 머신 러닝 알고리즘 기법을 적용하면서 다양한 하이퍼 파라미터를 조정한 결과, 서포트 벡터 회귀 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
The rising demand for the high efficiency and high covertness in UAV motivates the miniature design of the high performing mission sensors, or payloads. One of the promising payload sensors, EO/IR sensor has evolved satisfying its demands and became the main stand-alone mission sensor for 200kg-range UAV. One aspect in development of EO/IR sensor concerns lack of specification criterions to represent its performance. Even though the high demand and competition among each manufacturer caused EO/IR features subject to rapid change collateral to new technology, the datasheets maintained the conventional outdated formats which leave some of the major components in ambiguity. Making comparisons or predicting actual performance with such datasheets is hardly worthwhile; yet, they could be important reference guide for the potential customers what to expect for the upcoming EO/IR. According to UAS Roadmap 2007-2032 published by DoD, one of the main potential customers as well as a main investor of EO/IR technology, EO/IR is expected to play key roll in solving urgent problems, such as see and avoid system. This paper will examine the recent representative EO/IR specialized in UAS missions through datasheets to find out current trend and eventually extrapolate the possible future trend.
Registration between image and object space is a fundamental step in photogrammetry and computer vision. Along with rapid development of sensors - multi/hyper spectral sensor, laser scanning sensor, radar sensor etc., the needs for registration between different sensors are ever increasing. There are two important considerations on different sensor registration. They are sensor invariant feature extraction and correspondence between them. Since point to point correspondence does not exist in image and laser scanning data, it is necessary to have higher entities for extraction and correspondence. This leads to modify first, existing mathematical and geometrical model which was suitable for point measurement to line measurements, second, matching scheme. In this research, linear feature is selected for sensor invariant features and matching entity. Linear features are incorporated into mathematical equation in the form of extended collinearity equation for registration problem known as photo resection which calculates exterior orientation parameters. The other emphasis is on the scheme of finding matched entities in the aide of RANSAC (RANdom SAmple Consensus) in the absence of correspondences. To relieve computational load which is a common problem in sampling theorem, deterministic sampling technique and selecting 4 line features from 4 sectors are applied.
The universe has been ionized in the post-reionization by several photon contributors. The dominant source to produce the hydrogen ionizing photons is not revealed so far. Faint quasars have been expected to generate UV photon budgets required to maintain ionization state of universe. Observational limits, however, hinder to discover them despite their higher number density than bright one. Consequently, the influence of faint quasars on post-reionization are not considered sufficiently. Therefore, a survey to find faint quasars at z ~ 5 is crucial to determine the main ionizing source in the post-reionization era. Deep images from the Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC SSP) allow us to search for quasar swith low luminosities in the ELAIS-N1 field. J band information are obtained by the Infrared Medium-deep Survey (IMS) and the UKIRT Infrared Deep Sky Survey (UKIDSS) - Deep ExtragalacticSurvey (DXS). Faint quasar candidates were selected from several multi-band color cut criteria based on simulated quasars on color-color diagram. To choose the reliable candidates with possible Lyman break, we have performed medium-bands observations. Whether a candidate is a quasar or a dwarf star contamination was decided by results from chi-square minimization of quasar/dwarf model fitting. Spectroscopic follow-up observations confirm three quasars at z ~ 5. 100% spectral confirmation success rate implies that the medium-band observations effectively select faint quasars with strong Lyman alpha emission.
This research developed a measurement technique that can measure the oxygen temperature inside a high temperature furnace. Instead of measuring only changes in frequency components within a small range used in the existing variable laser absorption spectroscopy, laser spectroscopy technology was used to spread out wavelength of the light source passing through the gas Based on a total of 20,000 image data, research was conducted to predict the temperature of a high-temperature furnace using CNN with black and white images in the form of spectral bands by temperature of 25 to 800 degrees. The optimal model was found through Hyper parameter optimization, R2 score is 0.89, and the accuracy of the test data is 88.73%. Based on this research, it is expected that concentration measurement and air-fuel ratio control technology can be applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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