고해상도 위성영상은 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 도심지 모니터링에 효율적인 수단으로 사용되고 있다. 고해상도 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 기상상태와 태양고도의 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 이들 데이터를 활용한 도심지 변화탐지 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)을 통한 텍스처 정보추출과 이들 특징 정보를 통합적으로 활용하는 새로운 텍스처 기반의 SAR 변화탐지 기술을 제안하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존의 SAR 영상 변화탐지를 위해 많이 사용된 Non-Coherent Change Detection (NCCD) 기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 제안기법이 보다 높은 변화탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 변화탐지 방법은 고해상도 SAR 위성영상을 이용한 도심지 변화정보 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
We present a new algorithm for the calibration of a camera and the recovery of 3D scene structure up to a scale from image sequences using known angles between lines in the scene. Traditional method for calibration using scene constraints requires various scene constraints due to the stratified approach. Proposed method requires only one type of scene constraint of known angle and also it directly recovers metric structure up to an unknown scale from projective structure. Specifically, we recover the matrix that is the homography between the projective structure and the Euclidean structure using angles. Since this matrix is a unique one in the given set of image sequences, we can easily deal with the problem of varying intrinsic parameters of the camera. Experimental results on the synthetic and real images demonstrate the feasibility of the proposed algorithm.
When a camera is employed for 3D sensing, accurate camera calibration is vital as it is a prerequisite for the subsequent steps of the sensing process. Camera calibration is usually performed by complex mathematical modeling and geometric analysis. On the other contrary, data learning using an artificial neural network can establish a transformation relation between the 3D space and the 2D camera image without explicit camera modeling. However, a neural network requires a large amount of accurate data for its learning. A significantly large amount of time and work using a precise system setup is needed to collect extensive data accurately in practice. In this study, we propose a two-step neural calibration method that is effective when only a small amount of learning data is available. In the first step, the camera projection transformation matrix is determined using the limited available data. In the second step, the transformation matrix is used for generating a large amount of synthetic data, and the neural network is trained using the generated data. Results of simulation study have shown that the proposed method as valid and effective.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.437-447
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2006
Error Correcting Output Coding(ECOC) is used to solve multi-class problem. It is known that it improves the classification accuracy. In this paper, we compared various criteria to design code matrix while encoding. In addition. we prorpose an ensemble which uses the ability of each classifier while decoding. We investigate the justification of the proposed method through real data and synthetic data.
Clustering analysis is a descriptive task that seeks to identify homogeneous groups of objects based on the values of their attributes. In this paper we propose a new algorithm for K-medoids clustering which runs like the K-means algorithm. The new algorithm calculates distance matrix once and uses it for finding new medoids at every iterative step. We evaluate the proposed method using real and synthetic data and compare with the results of other algorithms. The proposed algorithm takes reduced time in computation and better performance than others.
This paper was investigation of the stres corrosion cracking(SCC) mechanism and the properties of corrosion fracture surface of glass fiber reinforced plastics(GFRP) produced by hand lay up(HLU) method in synthetic sea water. Test material is GFRP, that was used vinylester type epoxy acrylate resin and an unsaturated polyester as the matrix and the chopped strand mat(CSM) type E-glss fiber as the reinforcement. The slow strain rate test(SSRT) was performed on dry, wet and saturated wet specimens in sea water. Here the pH concentration of synthetic sea water was 8.2 and the strain rate is 1 x $10^{-6}$($sec^{-1}$) and test temperature ranges varied from $-60^{\circ}C$ to $80^{\circ}C$. It could be confirmed the fact that wet specimens tested at a particular test temperature ranges were appeared the eviences of SCC such as con-planar, mirror and hackle zone. Moreover, SCC of GFRP in sea water was characterised by falt fracture surfaces with only small amounts of fiber pull-out, in partial.
Different from the field of electro-optical(EO) image analysis, there has been less interest in similarity metrics between synthetic aperture radar(SAR) target images. A reliable and objective similarity analysis for SAR target images is expected to enable the verification of the SAR measurement process or provide the guidelines of target CAD modeling that can be used for simulating realistic SAR target images. For this purpose, this paper presents a similarity analysis method based on the siamese network that quantifies the subjective assessment through the distance learning of similar and dissimilar SAR target image pairs. The proposed method is applied to MSTAR SAR target images of slightly different depression angles and the resultant metrics are compared and analyzed with qualitative evaluation. Since the image similarity is somewhat related to recognition performance, the capacity of the proposed method for target recognition is further checked experimentally with the confusion matrix.
$YBa_2$$Cu_3$$O_{7-y}$ (123) 초전도체에서 은 입자의 미세분산을 얻고자 말릭산을 사용한 발화합성과 고상반응법으로 123와 123-Ag 복합 초전도분말을 제조하였다. 발화합성분말을 원료로 사용할 시 마이크론 미만의 미세한 123 분말과 은 분말의 복합체를 얻을 수 있었다. 원료로 사용된 산화은($Ag_2O$) 분말은 발화합성과정 중금속 은으로 환원되었다. 원료분말에 첨가된 금속 은에 의한 반응 물질간의 확산 촉진으로 123상이 단시간내에 생성되었고 입자성장도 촉진되었다. 발화합성법으로 제조한 시편은 기계적 혼합공정으로 제조한 시편에 비해 은 입자들은 미세하게 분산시킬 수 있어서 초전도체의 임계전류밀도가 향상되었다.
A method was described for the graphite furnace atomic absorption spectrophotometric determination of trace cadmium, copper, chromium and lead in urine samples. The elements were directly determined without any other treatments. The ash temperature was intensively optimized to improve the large background by the removal of organic materials and alkali and alkali earth metals in urine samples. Two kinds of standard solutions were used to plot calibration curves. From the recovery data, it could be confirmed that the analytical results with the synthetic urine matrix similar to real urine were more accurate than with a deionized water matrix.
리튬 이차 전지의 성능은 부극으로 쓰이는 탄소재료의 표면의 미세 구조에 크게 의존한다. 본 연구에서는 이러한 표면 구조의 개질을 위해 유동상 화학증착법을 도입하여 금속 및 금속 산화물을 탄소재료 표면에 코팅하여 그 성능을 전기 화학적으로 평가하였다. 주석산화물을 코팅한 탄소 전극은 원래의 탄소 전극에 비해 용량의 상승을 나타내었으나 사이클이 진행됨에 따라 주석산화물이 코팅된 전지의 용량은 심각한 부피 변화에 의해 저하되어 사이클 수명이 감소되었다. 그러나, 부피 변화를 완화시켜주는 비활성 매트릭스 역할을 하는 구리를 주석 산화물 위에 코팅함으로 인해 부피 변화에 의한 용량 저하를 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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