In this paper, we propose a real-time recognition algorithm of lanes, stop lines and speed bumps on roads for autonomous vehicles. First, we generate a top-view using the image transmitted from a camera that is installed to see the front of a vehicle. To speed up the processing, we simplify the mapping algorithm in constructing a top-view wherein the region of interest (ROI) is concerned. The features of lanes, stop lines and speed bumps, which are composed of lines, are searched in the edge image of the top-view, then followed by labeling and clustering specialized to detect straight lines. The width of lines, distances from the center of a vehicle, and curvature of each cluster are considered to select final candidates. We verify the proposed algorithm on real roads using the commercial car (KIA K7) which is converted into an autonomous vehicle.
특정한 제한을 두지 않는 복잡한 자연환경에서 사용자가 원하는 목표 물체만을 정확하게 검출하는 작업은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 중요하지만 매우 어려운 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 반사가 존재하는 여러 환경에서 목표하는 물체를 강인하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 스테레오 카메라를 이용하여 목표 물체를 촬영한 다음, 물체를 가장 잘 표현하는 라인과 코너 특징들을 추출한다. 그런 다음, 촬영된 좌우 영상으로부터 호모그래픽 변환을 이용하여 실제로 존재하지 않는 반사된 특징들을 효과적으로 제거한다. 마지막으로, 반사된 특징들을 제거한 실제 특징들만을 군집화하여 대상 물체만을 강건하게 검출한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 반사가 존재하는 자연 환경에서 목표 물체를 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다.
부분적으로 가려진 물체의 인식은 공장자동화를 위한 실제 문제를 해결하는 비젼 응용 분야에서 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 부분적으로 가려진 2차원 물체의 인식 문제를 해결하는 한 기법에 대하여 서술한다. 이러한 기법은 3단계로 구성된다. 즉, 1) 경계점 추적, 2) 선형선소의 추출, 3) 정합확률에 의한 정합벡타의 결정으로 구성된다. 80개의 모델을 포함하고 있는 20개의 영상화면에서 시험해 본 결과는 평균적으로 95%의 인식율을 나타내었다.
Volatile organic compounds (VOCs) are a major component of urban air pollution. It is documented that low exposure levels of VOCs induce alterations in immune reactivity resulting in a subsequent higher risk for the development of allergic reactivity and asthma. Despite these facts, there are few reports on the affected primary target and the underlying effective causal mechanisms. So in this study, to better understand the risk of BTX (benzene, toluene and o-xylene) which are the major VOCs and to identify novel biomarkers on immune response to these VOCs exposure in human T lymphocytes, we performed the toxicogenomic study by analyzing of gene expression profiles using 35 k human oligo-microarray. BTX generated specific gene expression patterns in Jurkat cell line. By clustering analysis, we identified some genes as potential markers on immuno-modulating effects of BTX. Four genes of these, HLA-DOA, ITGB2, HMGA2 and 5TAT4 were the most significantly affected by BTX exposure. Thus, this study suggests that these differentially expressed immune genes may play an important role in the pathogenesis on BTX exposure and have significant potential as novel biomarkers of exposure, susceptibility and response to BTC.
This paper proposes a path planning algorithm to reduce the inspection time of AOI (Automatic Optical Inspection) machines for SMT (Surface Mount Technology) in-line system. Since the field-of-view of the camera attached at the machine is much less than the entire inspection region of board, the inspection region should be clustered to many groups. The image acquisition time depends on the number of groups, and camera moving time depends on the sequence of visiting the groups. The acquired image is processed while the camera moves to the next position, but it may be delayed if the group includes many components to be inspected. The inspection delay has influence on the overall job time of the machine. In this paper, we newly considers the inspection delay time for path planning of the inspection machine. The unified approach using genetic algorithm is applied to generates the groups and visiting sequence simultaneously. The chromosome, crossover operator, and mutation operator is proposed to develop the genetic algorithm. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
In this study, fire simulations were performed to analyze the characteristics of the fire driven flow and the effects of the platform screen door on the smoke flow in the station, when the fire occurred in the center of the platform. Soongsil Univ. station (line number 7, 47m in depth underground) was chosen which was the one of the deepest underground subway stations in the Seoul metro, SMRT. The parallel computational method was employed to compute the heat and mass transfer eqn's with 6 CPUs of the linux clustering machine. The fire driven flow was simulated with using FDS code in which LES method was applied. The Heat release rate was 10MW and The Ultrafast model was applied for the growing model of the fire source. The 10,000,000 structured grids were used.
SIME(SIngle Machine Equivalent) method has been recognized as a useful tool to determine transient stability of power systems. In this paper, SIME method is used to develop the KEPCO transient stability assessment (TSA) tool. A new screening algorithm that can be implemented in SIME method is proposed. The salient feature of the proposed screening algorithm is as follows. First, critical generators are identified by a new index in the early stage of the time domain simulation. Thus, computational time required to find OMIB(One Machine Infinite Bus) can be reduced significantly. Second, clustering critical machines can be performed even in very stable cases. It enables to be avoid extra calculation of time trajectory that is needed in SIME for classifying the stable cases. Finally, using power-angle trajectory and subdividing contingency classification have improved the screening capability. This algorithm is applied to the fast TSA of the KEPCO system.
Because of the turbulent markets and the increasing demand on product quality, the application of new technology to practice is increasingly important. In case of automotive industries, they take interest in laser welding to solve these problems because laser welding has many advantages such as good accessibility, welding quality, fast welding speed and so on. To apply this technology to welding of car body, the data of laser welding are collected through lots of the experiment according to the material, geometry and layer number of welding points. Based on the experiment results and the information of product, i.e. the car side panel, the clustering of stitches for laser welding was carried out and the optimal equipments are selected through the comparison between the requirements of welding and the potential of equipments. Using these results, laser welding cell for the car side panel are configured with the concept of the digital manufacturing, which ensures maximum planning security with visualization and simulation. Finally, the optimal laser welding cell is chosen by the evaluation of alternative cells with assessment criteria.
We are currently living in the era of the wide field cosmological surveys, either spectroscopic such as Dark Energy Spectrograph Instrument or photometric such as the Dark Energy Survey or the Large Synoptic Survey Telescope. By analyzing the distribution of matter clustering, we can use the growth of structure, in combination with measurements of the expansion of the Universe, to understand dark energy or to test different models of gravity. But we also live in the era of multi-tracer or multi-messenger astrophysics. In particular, during the next decades radio surveys will map the matter distribution at higher redshifts. Like in optical surveys, there are radio imaging surveys such as continuum radio surveys such as the ongoing EMU or spectroscopic by measuring the hydrogen 21cm line. However, we can also use intensity mapping as a low resolution spectroscopic technique in which we use the intensity given by the emission from neutral hydrogen from patches of the sky, at different redshifts. By cross-correlating this maps with galaxy catalogues we can improve our constraints on cosmological parameters and to understand better how neutral hydrogen populates different types of galaxies and haloes. Creating realistic mock intensity mapping catalogues is necessary to optimize the future analysis of data. I will present the mock neutral hydrogen catalogues that we are developing, using the Horizon run 4 simulations, to cross-correlate with mock galaxy catalogues from low redshift surveys and I will show the preliminary results from the first mock catalogues.
The paper presents an effective method to detect fire in video surveillance and monitoring system. The main contribution of this work is that we successfully use the Hidden Markov Models in the process of detecting the fire with a few preprocessing steps. First, the moving pixels detected from image difference, the color values obtained from the fire flames, and their pixels clustering are applied to obtain the image regions labeled as fire candidates; secondly, utilizing massive training data, including fire videos and non-fire videos, creates the Hidden Markov Models of fire and non-fire, which are used to make the final decision that whether the frame of the real-time video has fire or not in both temporal and spatial analysis. Experimental results demonstrate that it is not only robust but also has a very low false alarm rate, furthermore, on the ground that the HMM training which takes up the most time of our whole procedure is off-line calculated, the real-time detection and alarm can be well implemented when compared with the other existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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