Modern distance sensing methods employ various measurement principles, including triangulation, time-of-flight, confocal, interferometric and frequency comb. Among them, the triangulation method, with a laser light source and an image sensor, is widely used in low-cost applications. We developed an omnidirectional two-dimensional (2D) distance sensor based on the triangulation principle for indoor floor mapping applications. The sensor has a range of 150-1500 mm with a relative resolution better than 4% over the range and 1% at 1 meter distance. It rotationally scans a compact one-dimensional (1D) distance sensor, composed of a near infrared (NIR) laser diode, a folding mirror, an imaging lens, and an image detector. We designed the sensor layout and configuration to satisfy the required measurement range and resolution, selecting easily available components in a special effort to reduce cost. We built a prototype and tested it with seven representative indoor wall specimens (white wallpaper, gray wallpaper, black wallpaper, furniture wood, black leather, brown leather, and white plastic) in a typical indoor illuminated condition, 200 lux, on a floor under ceiling mounted fluorescent lamps. We confirmed the proposed sensor provided reliable distance reading of all the specimens over the required measurement range (150-1500 mm) with a measurement resolution of 4% overall and 1% at 1 meter, regardless of illumination conditions.
Thermal sensors, also called thermal infrared wavelength sensors, measure temperature based on the intensity of infrared signals that reach the sensor. The infrared signals recognized by the sensor include infrared wavelength(0.7~3.0㎛) and radiant infrared wavelength(3.0~100㎛). Infrared(IR) wavelengths are divided into five bands: near infrared(NIR), shortwave infrared(SWIR), midwave infrared(MWIR), longwave infrared(LWIR), and far infrared(FIR). Most thermal sensors use the LWIR to capture images. Thermal sensors measure the temperature of the target in a non-contact manner, and the data can be affected by the sensor's viewing angle between the target and the sensor, the amount of atmospheric water vapor (humidity), air temperature, and ground conditions. In this study, the characteristics of three thermal imaging sensor models that are widely used for observation using unmanned aerial vehicles were evaluated, and the optimal application field was determined.
V. Michael Holers;Francisco G. La Rosa;Nirmal K. Banda
IMMUNE NETWORK
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제21권6호
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pp.45.1-45.13
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2021
Many mouse models of rheumatoid arthritis have been identified, but only a limited number are present for axial spondyloarthritis (AxSpA). Collagen Ab-induced arthritis (CAIA) is one of the most widely used mouse models of arthritis, and it is complement-dependent. We found that mice developing CAIA also developed spinal lesions similar to those found in AxSpA. To induce CAIA, mice were injected intraperitoneally at day 0 with anti-collagen Abs, followed by LPS injection at day 3. CAIA mice demonstrated a significant kyphosis through the spine, as well as hypertrophic cartilage and osseous damage of the intravertebral joints. Immunohistochemical staining of the kyphotic area revealed increased complement C3 deposition and macrophage infiltration, with localization to the intravertebral joint margins. Near Infrared (NIR) in vivo imaging showed that anti-collagen Abs conjugated with IRDye® 800CW not only localized to cartilage surface in the joints but also to the spine in arthritic mice. We report here a novel preclinical mouse model in which, associated with the induction of CAIA, mice also exhibited salient features of AxSpA; this new experimental model of AxSpA may allow investigators to shed light on the local causal mechanisms of AxSpA bone and soft tissue changes as well as treatment.
본 연구에서는 초분광 근적외선 영상을 이용하여 광역지역의 흙의 함수비 변화를 간편한 방법으로 예측하기 위해 수행되었다. 근적외선(VNIR) 영역대에서 변화되는 함수비 별로 모래, 화강풍화토(우면산, 구룡산, 대모산, 황령산), 카오리나이트를 초분광 카메라로 촬영하여 반사율을 추출하였고, 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수를 찾기 위하여 선정된 매개변수와 함수비를 변수로하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 함수비 예측모델을 구축하였다. 함수비 예측모델을 구축한 결과, 흙의 종류에 관계없이 Area of reflectance(Near-infrared, NIR)의 매개변수가 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수임을 확인하였고, 모든 흙에서 예측모델의 정확도(R2)는 0.9 이상임을 확인하였다. 또한 흙의 실제 함수비와 비교 검증해본 결과, 평균절대백분율(mean absolute percentage error, MAPE)이 15%이내로 확인되었다. 따라서 대상 흙들에서 50% 이내에서 변화되는 함수비 예측 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 초분광 근적외선 영상을 이용하여 모래, 화강풍화토, 카오리나이트의 함수비 예측 가능성을 확인하였고, 모델의 정확도 개선 및 더 높은 범위의 함수비 예측을 위해서는 흙의 분류모델 개발이 추가적으로 필요하다고 판단된다.
The next generation small satellite-1 (NEXTSat-1) program has been kicked off in 2012, and it will be launched in 2016 for the science missions and the verification of space core technologies. The payloads for these science missions are the Instrument for the Study of Space Storms (ISSS) and NIR Imaging Spectrometer for Star formation history (NISS). The ISSS and the NISS have been developed by Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) and Korea Astronomy and Space science Institute (KASI) respectively. The ISSS detects plasma densities and particle fluxes of 10 MeV energy range near the Earth and the NISS uses spectrometer. In order to verify the spacecraft core technologies in the space, the total of 7 space core technologies (SCT) will be applied to the NEXTSat-1 for space verification and those are under development. Thus, the operation modes for the ISSS and the NISS for space science missions and 7 SCTs for technology missions are analyzed for the required operation time during the NEXTSat-1's mission life time of 2 years. In this paper, the operational concept of the NEXTSat-1's science missions as well as the verification of space core technologies are presented considering constraints of volume, mass, and power after launch.
CASA 모델은 작물의 순 일차생산량(NPP)을 추정하는 가장 빠르고 정확한 모델 중 하나이다. 본 연구의 목적은 (1) 2002년 ~ 2012년 동안 한국의 논지역을 대상으로 작물 NPP의 시공간적 변화 패턴을 분석하고, (2) 연간 NPP와 쌀 생산성 간의 관계를 파악하여, (3) MODIS Product와 태양 복사량을 CASA 모형에 적용하여 2012년 한국의 쌀 수량을 추정하는 것이다. 또한, (4) 통계청이 발표한 최종 수량과 비교를 통해 적용을 검토하였다. 이를 위해, 월별 또는 누적 NPP와 수량과의 상관분석을 실시하였다. 그 결과, 총 누적 NPP와 9월의 NPP가 쌀 수량과 높은 상관성을 나타내었으며, 이를 이용하여 추정한 2012년 예측 수량은 누적 NPP 적용시 526.93 kg/10a, 9월의 NPP 적용시 520.32 kg/10a로 추정되었다. 통계청의 최종 수량과의 RMSE는 각각 9.46 kg/10a, 12.93 kg/10a를 나타내었으나, 전반적으로 두 모형 모두 1:1선에 근접한 결과를 보이고 있어 NPP를 이용한 벼 수량 추정 모형이 논벼 수량의 변화특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.
SWAT-MODFLOW의 월평균 수문성분 자료를 바탕으로 지하수 함양관련 토양층의 측방유출, 침루량을 산정하는 기본자료인 수문응답단위(HRU)와 이를 구성하는 토지피복, 토지이용, 토양통에서 영향이 큰 지하수 함양량 인자를 분석하였다. 봄, 가을별 bare soil line(BSL)을 통해 PVI를 분석하고 기존의 NDVI, NDTI, NDRI와 함께 함양량 분포와 토양-식생관련 지수의 빈도분석과 회귀분석을 수행하였다. 그 결과 비정규분포 양상을 보이는 NDVI와 NDTI에서 매우 유의한 양의 상관성이 확인되었다. 연구지역의 bare soil line 기울기는 약 1.092~1.343, 절편은 약 -0.004~-0.015이며 상대적으로 월평균강우량이 우세한 5월에는 Red밴드가 다른 시기에 비해 약 3~4배 증가하고 2012년 Singhal and Goyal의 결과와 같이 포물선 형태의 유일한 1개의 변곡점이 발생하는 것을 확인하였다. 따라서 강우를 고려하여 지하수 함양과 토양-식생관련 지수에 대한 다양한 경우의 상관성 분석이 수행된다면, 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화도 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
Faint quasars are important to test the possibility that quasars are the main contributor to the cosmic reionization. However, it has been difficult to find faint quasars due to the lack of deep, wide-field imaging data. In this poster, we present our efforts to find faint quasars in the ELAIS-N1 field through the deep data (iAB ~ 25) obtained by the Subaru Hyper Suprime-Cam (HSC) Strategic Program survey. To select reliable quasar candidate, we also use the near-infrared (NIR) data of the Infrared Medium-deep Survey (IMS) and the UKIRT Infrared Deep Sky Survey (UKIDSS) - Deep Extragalactic Survey (DXS). Using multiple-band color cuts, we select high redshift quasar candidates. To confirm them as high redshift quasars, candidates are observed by the SED camera for QUasars in EArly uNiverse (SQUEAN) instrument in several medium band filters that can sample the redshifted Lyman break efficiency. The quasar sample will be used to study the growth of BH and stellar mass, the relation between the quasar activity and the host galaxy, and their contribution to the cosmic re-ionization.
To investigate the impact of the high-redshift quasars on cosmic reionization, the faint end slope of the quasars luminosity function has to be determined precisely. More quasars with low luminosity are needed to constrain the contribution to reionization in the early universe. However, finding these quasars has been regarded as tough process owing to the improper shallow depth of imaging data. In recent days, the release data of Subaru Hyper Suprime-Cam (HSC) Strategic Program survey which provide the deep images reaching ~ 25 mag facilitates searching the faint quasars candidates. To find faint quasar candidates in ELAIS-N1 field, along with the HSC data, two near-infrared (NIR) data sets also be used : The Infrared Medium-deep Survey (IMS) and The UKIRT Infrared Deep Sky Survey (UKIDSS) - Deep Extragalactic Survey (DXS). Quasar candidates selected from the multi-band color cut were observed by the SED camera for QUasars in EArly uNiverse (SQUEAN) instrument. To trace the redshifted Lyman break efficiently, appropriate medium bands comparable to targeted redshift range are chosen. The most reliable quasar candidates are finally determined through SED fitting. Using this less luminous quasars candidates, we can speculate the relation between the quasar growth and the host galaxy unbiasedly and estimate the contribution to the cosmic reionization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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