Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.
Reconstructing underwater geometry in real time with forward-looking sonar is critical for applications such as localization, mapping, and path planning. Geometrical data must be repeatedly calculated and overwritten in real time because the reliability of the acoustic data is affected by various factors. Moreover, scattering of signal data during the coordinate conversion process may lead to geometrical errors, which lowers the accuracy of the information obtained by the sensor system. In this study, we propose a three-step data processing method with low computational cost for real-time operation. First, the number of data points to be interpolated is determined with respect to the distance between each point and the size of the data grid in a Cartesian coordinate system. Then, the data are processed with a nonlinear interpolation so that they exhibit linear properties in the coordinate system. Finally, the data are transformed based on variations in the position and orientation of the sonar over time. The results of an evaluation of our proposed approach in a simulation show that the nonlinear interpolation operation constructed a continuous underwater geometry dataset with low geometrical error.
Juan Wang;Liquan Guo;Minghu Wu;Guanhai Chen;Zishan Liu;Yonggang Ye;Zetao Zhang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.701-720
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2023
Aerial objects are more challenging to segment than normal objects, which are usually smaller and have less textural detail. In the process of segmentation, target objects are easily omitted and misdetected, which is problematic. To alleviate these issues, we propose local aggregation feature pyramid networks (LAFPNs) and pyramid integrated context modules (PICMs) for aerial object segmentation. First, using an LAFPN, while strengthening the deep features, the extent to which low-level features interfere with high-level features is reduced, and numerous dense and small aerial targets are prevented from being mistakenly detected as a whole. Second, the PICM uses global information to guide local features, which enhances the network's comprehensive understanding of an entire image and reduces the missed detection of small aerial objects due to insufficient texture information. We evaluate our network with the MS COCO dataset using three categories: airplanes, birds, and kites. Compared with Mask R-CNN, our network achieves performance improvements of 1.7%, 4.9%, and 7.7% in terms of the AP metrics for the three categories. Without pretraining or any postprocessing, the segmentation performance of our network for aerial objects is superior to that of several recent methods based on classic algorithms.
자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.
다공성 지류의 증거물은 문서위조, 유괴, 사기와 테러 등의 범죄현장에서 발견된다. 본 실험은 다공성 지류인 일반 프린트 용지와 신문지의 잠재지문 현출에 Ninhydrin, 1,8-diazafluoren-9-one (DFO) 그리고 Iodine fuming의 효과를 평가하고 지류에 따른 적절한 방법을 확인하고자 하였다. 일반 프린트 용지의 경우 Ninhydrin과 DFO의 처리보다 Iodine fuming법으로의 처리가 현출효율이 증대되었다. 신문지의 경우 Iodine fuming 법으로의 현출이 효과적이었으며 DFO로의 재처리와 blue light 광원에서 orange red filter의 사용으로 현출의 증가를 보였다. 또한 현출영상의 개선을 위해 Digital Imaging System(DIS)를 이용한 결과 효율의 증가를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.
Guolong Wang;Kelvin C.P. Wang;Allen A. Zhang;Guangwei Yang
Smart Structures and Systems
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제32권3호
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pp.135-151
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2023
Using 3D asphalt pavement surface data, a deep and multiscale network named CrackNet-M is proposed in this paper for pixel-level crack detection for improvements in both accuracy and robustness. The CrackNet-M consists of four function-specific architectural modules: a central branch net (CBN), a crack map enhancement (CME) module, three pooling feature pyramids (PFP), and an output layer. The CBN maintains crack boundaries using no pooling reductions throughout all convolutional layers. The CME applies a pooling layer to enhance potential thin cracks for better continuity, consuming no data loss and attenuation when working jointly with CBN. The PFP modules implement direct down-sampling and pyramidal up-sampling with multiscale contexts specifically for the detection of thick cracks and exclusion of non-crack patterns. Finally, the output layer is optimized with a skip layer supervision technique proposed to further improve the network performance. Compared with traditional supervisions, the skip layer supervision brings about not only significant performance gains with respect to both accuracy and robustness but a faster convergence rate. CrackNet-M was trained on a total of 2,500 pixel-wise annotated 3D pavement images and finely scaled with another 200 images with full considerations on accuracy and efficiency. CrackNet-M can potentially achieve crack detection in real-time with a processing speed of 40 ms/image. The experimental results on 500 testing images demonstrate that CrackNet-M can effectively detect both thick and thin cracks from various pavement surfaces with a high level of Precision (94.28%), Recall (93.89%), and F-measure (94.04%). In addition, the proposed CrackNet-M compares favorably to other well-developed networks with respect to the detection of thin cracks as well as the removal of shoulder drop-offs.
Hee-Jae Yoon;Si-Yoon Cho;Hyeong-Geug Kim;Ji-Yeon Lee
대한약침학회지
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제27권2호
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pp.131-141
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2024
Objectives: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is one of the most common disorders and it shows up to 20% prevalence in reproductive-aged women populations, but no cures are available to date. We aimed to investigate the protective effects of Changbudodam-tang (CBD) on cell death signaling pathways, inflammation, and oxidative stress observed in Bone-Marrow derived human mesenchymal stem cell (BM-hMSC) by means of PCOS therapeutics in the future. Methods: BM-hMSCs were applied with cell deaths and injuries. Apoptosis and pyroptosis signals were quenched with their related signaling pathways using quantitative PCR, Western blot, and fluorescence image analysis. Results: Our data clearly displayed hydrogen peroxide- and nigericin-treated cell death signaling pathways via regulations of mitochondrial integrity and interleukin (IL)-1β at the cellular levels (p < 0.01 or 0.001). We further observed that pre-treatment with CBD showed protective effects against oxidative stress by enhancement of antioxidant components at the cellular level, with respect to both protein and mRNA expression levels (p < 0.05, 0.01 or 0.001). The mechanisms of CBD were examined by Western blot analysis, and it showed anti-cell death, anti-inflammatory, and antioxidant effects via normalizations of the Jun N-terminal kinase/mitogen-activated protein kinase kinase 7/c-Jun signaling pathways. Conclusion: This study confirmed the pharmacological properties of CBD by regulation of cellular oxidation and the inflammation-provoked cell death condition of BM-hMSCs, which is mediated by the MKK7/JNK/c-Jun signaling pathway.
이 연구의 목적은 식음료 기업의 스포츠 스폰서십 활동에 대한 커뮤니케이션 효과를 규명하여 최근 활발하게 진행되고 있는 식음료 기업의 스포츠 스폰서십활동에 대한 커뮤니케이션효과를 파악하여 기업의 전략적 마케팅방안을 모색할 수 있도록 하는 기초자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 지난 1월 식음료기업 N사가 주최한 스포츠대회에 참여 및 관전한 사람 300명을 대상으로 설문조사를 실시하여 267부를 통계분석에 활용하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 스포츠 스폰서십은 기업태도에 정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 스포츠 스폰서십 요인 중 이미지제고, 홍보, 촉진은 제품태도에 정적영향을 미치는 것으로 나타났으나 이벤트기여는 제품태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 기업태도는 제품태도에 정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 기업태도는 구매의도에 정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 제품태도는 구매의도에 정적영향을 미치는 것으로 나타났다.
인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수 (HRIF: Head Related Transfer Function)이다. 2채널 음향재생 시스템에서 이 머리전달함수를 이용하여 다채널 입체음향을 재생하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 머리전달함수의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추 상에서는 앞/뒤 방향 지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 입체음향을 생성하기 위해 머리전달함수를 사용하는 과정예서 발생하는 혼돈원추 문제점을 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 머리전달함수의 주파수 차 및 인간의 청각 특성을 이용하여 각 방향에 해당하는 머리전달함수의 주파수 스펙트럼 특성을 조절하였다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 음상정위 테스트 및 청감 테스트를 실시하였으며 실험 결과 헤드폰을 기반으로 한 2채널 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생하였다. 더불어 구현된 입체음향의 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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