최근 온라인 환경에서 다양한 컨텐츠들이 의사소통의 매개체로 활용되고 있다. 하지만 많은 사용자들은 다양한 형태로 되어있는 정보를 공유, 전달하기 위해 기존 주로 사용되는 의사소통 방법인 문자, 음성으로 변환해야하는 불편함을 겪고 있다. 본 고에서는 온라인 환경에서 사용자들간의 의사소통 방법으로써 원하는 정보를 쉽게 전송하는 방법을 제안한다. 제안된 방법(Information-Picker)은 사용자가 타인에게 전송하려는 정보를 정해진 표식으로 지정하거나 종이에 쓰고, 근접 센서를 통해 사용자가 전송의사를 입력하면, 그 내용을 이미지 센서를 통해 입력 받아 적합한 정보 형태로 변환하여, 타인에게 전송하는 방식이다. Information- picker 는 온라인 환경에서 사용자들간의 의사소통에 있어서 방법의 폭을 넓히는 측면뿐만 아니라, 입력하려는 정보를 센서에 근접시키는 직관적인 인테페이스를 제공하여 사용자로 하여금 쉽고 폭 넓은 의사소통의 편의를 제공할 수 있으며, 특히 현 상황에서의 온라인 사용자들간의 의사전달의 한계를 개선하고, 더욱 풍부한 의도 표현 수단을 제공 할 수 있다.
The microbolometer array sensor with fine pitch pixel array has been implemented to the released amorphous silicon layer supported by two contact pads. For the design of focal plane mirror with geometrical flatness, the simple beam test structures were fabricated and characterized. As the beam length decreased, the effect of beam width on the bending was minimized, Mirror deformation of focal plane in a real pixel showed downward curvature by residual stress of a-Si and Ti layer. The mirror tilting was caused by the mis-align effect of contact pad and confirmed by FEA simulation results. The properties of bolometer have been measured as such that the NETD 145 mK, the TCR -2 %/K, and thermal time constant 1.99 ms.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.
Purpose: Damage to pulse crops by wild birds is a serious problem. The damage is to such an extent that the rate of damage during the period between seeding and cotyledon stages reaches 54.6% on an average. In this study, a crop-position detection method was developed wherein infrared (IR) sensors were used to determine the cotyledon position under a vinyl mulch. Methods: IR sensors that helped measure the temperature were used to locate the cotyledons below the vinyl mulch. A single IR sensor module was installed at three locations of the crops (peanut, red lettuce, and crown daisy) in the cotyledon stage. The representative thermal response of a $16{\times}4$ pixel area was detected using this sensor in the case where the distance from the target was 25 cm. A spatial image was applied to the two-dimensional temperature distribution using a non-integral moving-average method. The collected data were first processed by taking the moving average via interpolation to determine the frame where the variance was the lowest for a resolution unit of 1.02 cm. Results: The temperature distribution was plotted corresponding to a distance of 10 cm between the crops. A clear leaf pattern of the crop was visually confirmed. However, the temperature distribution after the normalization was unclear. The image conversion and frequency-conversion graphs were obtained based on the moving average by averaging the points corresponding to a frequency of 40 Hz for 8 pixels. The most optimized resolutions at locations 1, 2, and 3 were found on 3.4, 4.1, and 5.6 Pixels, respectively. Conclusions: In this study, to solve the problem of damage caused by birds to crops in the cotyledon stage after seeding, the vinyl mulch is punched after seeding. The crops in the cotyledon stage could be accurately located using the proposed method. By conducting the experiments using the single IR sensor and a sliding mechanical device with the help of a non-integral interpolation method, the crops in the cotyledon stage could be precisely located.
적외선 표적의 정밀한 모델링을 위해서는 정확한 표면온도 계산이 필요하다. 본 논문에서는 전도, 대류, 복사를 고려한 복합 열해석 모듈을 소프트웨어로 구현하고, 이를 통하여 표적 재질 및 자세, 환경 요건에 따른 표적의 표면온도 해석을 수행 하였다. 구현된 결과는 상용 소프트웨어인 OKTAL-SE 와의 비교를 통하여 결과의 신뢰성을 검증하였다. 그 결과 자체 검증이 완료된 상용 소프트웨어인 OKTAL-SE 와 약 1% 이내의 오차를 보였다. 계산된 온도 결과를 바탕으로 적외선 표적 모델링을 수행하였으며 OKTAL-SE와의 연동을 통해 적외선 신호 해석을 수행하였다.
Adequate segmentation of target objects from the background plays an important role for the performance of automatic target recognition(ATR) system. This paper presents a new segmentation algorithm using fuzzy thresholding to extract a target. The proposed algorithm consists of two steps. In the first step, the region of interest(ROI) including the target can be automatically selected by the proposed robust method based on the frame difference of each image sensor. In the second step, fuzzy thresholding with a proposed membership function is performed within the only ROI selected in the first step. The proposed membership function is based on the similarity of intensity and the adjacency of target area on each image. Experimental results applied to real CCD/IR images show a good performance and the proposed algorithm is expected to enhance the performance of ATR system using multi-sensors.
The spectral radiance received by a remote sensor at a given temperature and wavelength region is consisted of the self-emitted component directly from the object surface, the reflected component of the solar irradiation at the object surface, and the scattered component by the atmosphere without ever reaching the object surface. The IR image of a ship is mainly affected by location, meteorological condition(atmosphere temperature, wind direction and velocity, humidity etc.), atmospheric transmittance, solar position and ship surface temperature etc. Computer simulations for prediction of the IR signatures of ships are very useful to examine the effects of various meteorological conditions. In this paper, we have acquired the IR signature for different meteorological conditions by using two different computer programs. The numerical results show that the IR image contrast as compared to the background sea considering the atmosphere temperature and wind velocity.
The conversion of an invisible thermal radiation pattern of an object into a visible image using infrared (IR) thermal technology is very useful to understand phenomena what we are interested in. Although IR thermal images were originally developed for military and space applications, they are currently employed to determine thermal properties and heat features in various applications, such as the non-destructive evaluation of industrial equipment, power plants, electricity, military or drive-assisted night vision, and medical applications to monitor heat generation or loss. Recently, IR imaging-based monitoring systems have been considered for application in agricultural, including crop care, plant-disease detection, bruise detection of fruits, and the evaluation of fruit maturity. This paper reviews recent progress in the development of IR thermal imaging techniques and suggests possible applications of thermal imaging techniques in agriculture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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