광범위한 지역의 주기적인 정보 획득이 가능한 인공위성 영상은 환경탐사분야에서 새로운 대안으로 받아들여지고 있으며, 산림 분석에서도 활용될 수 있다. 이러한 인공위성 영상을 활용한 우리나라의 산림식생을 고려한 연구 이외에, 산림형태의 구분을 통한 지속적인 관리시스템에 관한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림을 형태별로 분류한 후, 촬영시기가 3년 뒤인 다른 영상에서 나타난 산림형태의 변화를 분석하고 지속적인 모니터링을 위한 변화 추적시스템의 적용을 제시하고자 한다. 이를 위해 식생분류에 유리한 다중분광센서를 탑재한 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림형태의 변화를 분석하고, 이를 Web 상에서 주기적으로 모니터링 할 수 있게 하였다.
The purpose of this study is to acquire various methods for the fashion image coordination and to examine common features of variation of coordination methods according to the trend. It has attained by investigating Men's fashion image coordination through trend analysis in terms of its coordination features and its variety aspects. For this study, it has classified into twelve typical Men's fashion images in collecting 1,291 pieces of photographs on the subject of jackets and pants from Men's fashion collection$(1995\~2002)$. The study has examined methods and features of fashion image coordination by year according to design elements and the harmony between items. In addition, it has drawn common factors in the image coordination. The summary and conclusion are as follows. A year of 1995, it has presented as the essential code of the variation that morphologic aspects of a design in the fashion image coordination. Various designs have developed through the variation of shapes such as shoulder width, shoulder pad, jacket width and its length and so on. In the initial stage, the width of shoulder and jacket has fitted into large pattern and then adjusted elegantly to make fit the body that indicates a dissolution according to an avant-garde image. At the time that over-measurement of the shape has reduced and high quality and variation of materials has gradually become significant. Those are often used that high-quality glossy materials or other materials which are opposite to the basic code of the original fashion image materials and qualities regardless of images. On the pattern and color, in addition, have represented neat and elegant impression with moderate applications rather than quantitative abundance that have used opposite elements to the basic code f3r the change code like materials. Furthermore, before and after 1999, ' it shows that a concept of the total coordination has arisen that increased coordination methods to strengthen and affluent its images for the whole with wearing accessaries such as hats, gloves, sunglasses, mufflers, bags, belts and so on.
항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.
Citizen participation in local redevelopment has recently been regarded as essential, since progress in democracy and diversified public interests have contributed to more importance being placed on citizen participation in the implementation of public policies. While the importance of resident participation has been increasingly emphasized in principle, in reality more effort is still required in its application. We need to develop practical strategies of collecting community opinion in order to reflect it in public policy, if we are to achieve a resident and citizen-centered society. The purpose of this study is to develop an image map construction tool that can be applied to the "Maul-Mandulgi" projects as a visualized method to facilitate the exchange of opinions and work toward agreements. The tool is intended to assist public discussion by visualizing policies and plans and reducing the possibility of misunderstanding, so that residents can properly respond to the plans. Second, this study will verify the effectiveness of the tool in the application to local community workshops. The main research method is participant observation method and field study. Major findings are as follows, First, every resident who had participated in previous workshops gathered together, used the tool and represented their opinions unusually more than once. Each resident tried to make sure that other participants appropriately understood his or her opinion. The workshop finished when all participants agreed and produced a consensus. The workshop took much less time, which is in stark contrast to previous workshops in which it took significantly more time to collect opinions. Second, it proved that residents in the redevelopment area can strike a broad agreement by themselves on a method and direction for residential improvement. In previous workshops, conflicts between residents developed over the choice between the two methods, of local improvement and total demolition prior to multi-housing construction. In this study, opinions of residents were not limited to the two methods by finding a winwin solution. Third, the use of the tool kit for image map became efficient for inactive residents to develop their own opinions in regard to the direction and orientations of the residential improvement process. In addition, for those who have either no or a slight understanding of the residential improvement projects, the tool can provide access to information and knowledge. This study concludes that the developed tool for imaging of the redevelopment projection like a design game, rather than using forms of text and speech, can be a useful tool in collecting opinions and forming an agreed opinion for forthcoming residential improvement plans.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
Segmenting vessels in lower extremity CT images is very difficult because of gray level variation, connection to bones, and their small sizes. Instead of segmenting vessels, we propose an approach that segments bones and subtracts them from the original CT images. The subtracted images can contain not only connected vessel structures but also isolated vessels, which are very difficult to detect using conventional vessel segmentation methods. The proposed method initially grows a 3-dimensional (3D) volume with a seeded region growing (SRG) using an adaptive threshold and then detects junctions and forked branches. The forked branches are classified into either bone branches or vessel branches based on appearance, shape, size change, and moving velocity of the branch. The final volume is re-grown by collecting connected bone branches. The algorithm has produced promising results for segmenting bone structures in several tens of vessel-enhanced CT image data sets of lower extremities.
사용자 니즈는 디자인 활동에서 매우 중요한 정보로서 활용된다. 그리고 이의 제품 디자인에서의 충실한 구현은 제품의 성공과도 밀접하게 연관되어 있다고 할 수 있다. 그러나 이러한 사용자 니즈는 일반적으로 마케터에 의해 수집되고, 그들의 언어로서 표현함으로써 디자이너는 이를 디자인 작업으로 신속하고 효율적으로 반영하는데 어려움을 갖게 되고, 따라서 이러한 니즈의 충실한 구현이 용이하게 이루어질 수 없게 된다. 본 연구는 바로 이러한 필요성에서 출발하게 된다. 즉, 본 연구에서는 효율적인 사용자 니즈 활용을 위한 가이드라인으로서 사용자 니즈의 디자인 정보 변환 프로세스를 개발하게 된다.
본 논문은 심박수 측정을 위한 안면 얼굴 영상 데이터 수집 시스템을 설계한다. 본 논문의 설계 내용은 웹 카메라를 이용하여 사용자 얼굴 영상 정보들을 수집하고, 수집된 사용자 얼굴 영상 정보들을 이용하여 심박수를 측정하는 기능이다. 웹 카메라를 이용한 비접촉식 심박수 측정으로 인하여 오차가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 심박수 측정시 얼굴 영상 데이터 분류를 통해서 오차가 발생한 경우와 정상적인 경우를 구별하여 심박수 프로그램 오차 수정에 이용할 수 있도록 하고자 한다. 오차가 발생된 경우의 자료를 이용하여 오차를 줄이기 위한 목적으로 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하고 설계한 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 내용이 정상적으로 동작됨을 확인할 수 있었다.
This study is aimed to design the mechanical gascyclone precipitator with an outstanding collection efficiency as one of ways to reduce exhaust gas of small-scale vessels. It estimated fine particles generated from diesel engines which has become one of the biggest environmental issues currently. Specifically, it quantitatively analyzed the flowing process from the cyclone gas exit; a duct via part to the collecting part of Cylindrical lower using DPIV (Digital Particle Image Velocimetry). Since the gas inlet height part became wider the previous theoretical dimensions, internal fluid characteristics of cyclone where the speed of internal swirl had been slow were investigated by temporary streamline of fine particles at $14-20{\mu}m$. The results showed that collecting efficiency was three times higher than the conical type utilized previously. In addition, this study supplemented imprecision problems from the previous theoretical equation and CFD interpretation with an experimental method. It also provided a basic data to design the cyclone precipitator by size of diesel engines for vessels.
본 연구는 자기공명영상에서 array coil을 이용한 부분영역의 영상화 시 SNR을 증가시킬 수 있는 방안으로 element를 선택하여 신호를 수집하는 기법의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법은 array coil에 두 개의 원통형 fluid phantom을 나란히 위치시킨 다음, 부분영역인 한 개의 fluid phantom 영상화 시 element 전체를 사용하여 신호를 수집하는 경우와 선택한 경우로 나누어 SNR을 비교하였다. 연구결과, T1, T2 강조영상 모두 element를 선택하여 신호를 수집하는 경우가 전체를 사용한 경우보다 T1강조영상은 5.49%, T2강조영상은 14.64% 유의하게 증가하였다. 결론적으로 array coil을 이용한 부분영역의 영상화 시 element를 선택하여 신호를 수집하면 손쉽게 SNR을 증가시킬 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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