We conducted magnetic survey using IBRV (Ice Breaker Research Vessel) ARAON of KORDI (Korea Ocean Research and Development Institute), ROV (Remotely Operated Vehicle) of Oceaneering Co. and three components vector magnetometer, at Apr., 2011 in the western slope of the caldera of TA25 seamount, the Lau Basin, the southwestern Pacific. The depth ranges of the survey area are from about 900 m to 1200 m, below sea level. For the deep sea magnetic survey, we made the nation's first small deep sea three components magnetometer of Korea. The magnetometer sensor and the data logger was attached with the upper part and lower part of ROV, respectively. ROV followed the planning tracks at 25 ~ 30 m above seafloor using the altimeter and USBL (Ultra Short Base Line) of ROV. The three components magnetometer measured the X (North), Y (East) and Z (Vertical) vector components of the magnetic field of the survey area. A motion sensor provided us the data of pitch, roll, yaw of ROV for the motion correction of the magnetic data. The data of the magnetometer sensor and the motion sensor were recorded on a notebook through the optical cable of ROV and the network of ARON. The precision positions of magnetic data were merged by the post-processing of USBL data of ROV. The obtained three components magnetic data are entirely utilized by finding possible hydrothermal vents of the survey area.
Flood monitoring using satellite data has been constrained by obtaining satellite images for flood peak and accurately extracting flooded areas from satellite data. Deep learning is a promising method for satellite image classification, yet the potential of deep learning-based flooded area extraction using SAR data remained uncertain, which has advantages in obtaining data, comparing to optical satellite data. This research explores the performance of SegNet and U-Net on image segmentation by extracting flooded areas in the Khorat basin, Mekong river basin, and Cagayan river basin in Thailand, Laos, and the Philippines from Sentinel-1 A/B satellite data. Results show that Global Accuracy, Mean IoU, and Mean BF Score of SegNet are 0.9847, 0.6016, and 0.6467 respectively, whereas those of U-Net are 0.9937, 0.7022, 0.7125. Visual interpretation shows that the classification accuracy of U-Net is higher than SegNet, but overall processing time of SegNet is around three times faster than that of U-Net. It is anticipated that the results of this research could be used when developing deep learning-based flood monitoring models and presenting fully automated flooded area extraction models.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1995.04a
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pp.258-263
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1995
미래 정보와 시대에서 중추적인 역할을 할 광관련 멀티미디어 장비들은 최근 관련 산업계에서 주목을 받기 시작하고 있고 특히 기존 VTR(Video Tape Recorder) 시장을 대체할 차세대 DVDR(Digital Video Disk Recorder)는 기술전쟁이라고 할 정도로 선진 기업의 연구가 치열해지고 있다. DVDR 시스템에서는 필요한 정보들을 레이저빔을 이용한 광학신호로 바꾸어 광디스크에 기록, 재생하는 광픽업이 절대적으로 필요하게 된다. 그런데 광픽업의 위치추종기구인 Actuator는 정확한 위치추종(.+-.1.$\mu$m 오차이내)을 할 수 있는 성능이 요구되며 서보의 특성상 20KHz 이하에서 불필요한 모우드가 가진되지 않는 정밀부품이어야 하므로 Actuator 각 부품의 동적인 특성을 명확히 규명할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 우선 Actuator 각 부품과 가동부 전체의 중량 및 진동해석을 통해 동특성을 조사하였다. 그리고 Actuator의 중요한 기본성능중 하나인 구동감도 확보여부를 검토할 필요가 있기 때문에 유한요소법 프로그램인 ANSYS를 이용하여 자기회로 부분에 대한 해석을 구하였다. 또한 가동부와 자기회로 등 하위부품을 조립하는 과정에서 발생하는 조립오차로 인해 불필요한 공진과 회전형상이 야기될 수 있으므로 동특성 및 문제점 파악을 위한 민감도 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 가동부의 관성 모멘트 값과 강체에 대한 일반식을 이용한 자체 프로그램을 작성하여 조립공차를 구하였다. 이와같은 과정을 통해 구해진 설계값을 바탕으로 실제 제작된 Actuator에 대해서는 비접촉식 측정방법을 통해 동특성값을 측정하였고 이를 해석값과 상호 비교하였다.동강성행렬법(dynamic stiffness matrix method)을 이용하여 해석하고자 한다. 수준임이 입증되었다. 본 연구의 결과를 토대로우리나라 젊고 건강한 남성에게 적합한 무게상수는 작업자군에 대하여 25.05kg, 학생군에 대하여 20.24kg 으로 나타나 이는 미국 NIOSH 안전기준과 대체로 일치함을 발견하였다.ive structures utilized in Client/server architecture for distribution and cooperative processing of application between server and client this study presents two different data management methods under the Client/server environment; one is "Remote Data Management Method" which uses file server or database server and. the other is "Distributed Data Management Method" using distributed database management system. The result of this study leads to the conclusion that in the client/server environment although distributed application is assumed, the data could become centralized (in the case of file server or database server) or decentralized (in the case of distributed
Three-dimensional microscopic approaches in histopathology display multiplex properties that present puzzling questions for specimens as related to their comprehensive volumetric information. This information includes spatial distribution of molecules, three-dimensional co-localization, structural formation and whole data set that cannot be determined by two-dimensional section slides due to the inevitable loss of spatial information. Advancement of optical instruments such as two-photon microscopy and high performance objectives with motorized correction collars have narrowed the gap between optical theories and the actual reality of deep tissue imaging. However, the benefits gained by a prolonged working distance, two-photon laser and optimized beam alignment are inevitably diminished because of the light scattering phenomenon that is deeply related to the refractive index mismatch between each cellular component and the surrounding medium. From the first approaches with simple crude refractive index matching techniques to the recent cutting-edge integrated tissue clearing methods, an achievement of transparency without morphological denaturation and eradication of natural and fixation-induced nonspecific autofluorescence out of real signal are key factors to determine the perfection of tissue clearing and the immunofluorescent staining for high contrast images. When performing integrated laboratory workflow of tissue for processing frozen and formalin-fixed tissues, clear lipid-exchanged acrylamide-hybridized rigid imaging/immunostaining/in situ hybridization-compatible tissue hydrogel (CLARITY), an equipment-based tissue clearing method, is compatible with routine procedures in a histopathology laboratory.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.7C
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pp.421-427
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2011
The importance of the real-time object recognition and tracking field has been growing steadily due to rapid advancement in the computer vision applications industry. As is well known, the mean-shift algorithm is widely used in robust real-time object tracking systems. Since the mentioned algorithm is easy to implement and efficient in object tracking computation, many say it is suitable to be applied to real-time object tracking systems. However, one of the major drawbacks of this algorithm is that it always converges to a local mode, failing to perform well in a cluttered environment. In this paper, an Optical Flow-based algorithm which fits for real-time recognition of multiple moving objects is proposed. Also in the tests, the newly proposed method contributed to raising the similarity of multiple moving objects, the similarity was as high as 0.96, up 13.4% over that of the mean-shift algorithm. Meanwhile, the level of pixel errors from using the new method keenly decreased by more than 50% over that from applying the mean-shift algorithm. If the data processing speed in the video surveillance systems can be reduced further, owing to improved algorithms for faster moving object recognition and tracking functions, we will be able to expect much more efficient intelligent systems in this industrial arena.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.161-170
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2019
Multi-product mass production small and medium enterprise factories have a wide variety of products and a large number of products, wasting manpower and expenses for inventory management. In addition, there is no way to check the status of inventory in real time, and it is suffering economic damage due to excess inventory and shortage of stock. There are many ways to build a real-time data collection environment, but most of them are difficult to afford for small and medium-sized companies. Therefore, smart factories of small and medium enterprises are faced with difficult reality and it is hard to find appropriate countermeasures. In this paper, we implemented the contents of extension of existing inventory management method through character extraction on label with barcode and QR code, which are widely adopted as current product management technology, and evaluated the effect. Technically, through preprocessing using OpenCV for automatic recognition and classification of stock labels and barcodes, which is a method for managing input and output of existing products through computer image processing, and OCR (Optical Character Recognition) function of Google vision API. And it is designed to recognize the barcode through Zbar. We propose a method to manage inventory by real-time image recognition through Raspberry Pi without using expensive equipment.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.729-735
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2021
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.3
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pp.35-45
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2008
Realtime visibility measurement using camera is a new method which can collect some realtime visibility data similar to those of the human eyes, and can replace the existing methods using the expensive optical equipment. There have been a few attempts to measure visibility by extracting depth and three-dimensional structure under bad weather conditions. However, if there are many movements of objects in the image, these approaches seem to be inappropriate. In addition, the realtime visibility measurement will require a relatively simple and fast processing. Typically the contrast degrades exponentially in the bad weather. Therefore, in this paper we propose an easy and quick method that extract contrast from images using a moving area filter and measure visibility by mathematically modelling of the relationship between image contrast and visibility. The moving area filter is used for removing the area of the sky and moving objects that affect visibility measurement on images. The method proposed here can make possible not only realtime visibility measurement from images taken by CCD cameras, but also steady visibility measurement by using the moving area filter in case of much traffic on the road.
In this research, we conducted a questionnaire survey of contents necessary for eyeglass dispensing & fitting fee and characterization solution of eyeglass dispensing & fitting fee. From August 1, 2016 to September 30, questionnaires were set up for 202 spectators of Seoul and Gyeonggi area, questionnaire survey was conducted online and offline. Statistical processing of all data was performed using Origin Pro 8.5. 92.1% (186 people) and 93.1% (188 people) were positively evaluating the necessity of introduction for the necessity of introducing eyeglass dispensing & fitting fee, respectively. The result suggested that it is necessary to establish the position of the optician as a medical service expert by providing a more stable policy through analysis of overseas cases of eyeglass dispensing & fitting fee.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.14
no.2
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pp.112-121
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1994
This paper discusses the feasibility of ultrasonic C-scan technique for nondestructive evaluation of spot weld quality. Ultrasonic evaluation for spot weld quality was performed by immersion method with the mechanical and the electronic scanning of point-focussed ultrasonic beam(25 MHz). For the sake of the approach to the quantitative measurement of nugget diameter and the discrimination of the corona bond from nugget, preliminary infinitesimal gap experiment by newton ring is tried in order to set up the optimum ultrasonic test condition. Ultrasonic image data obtained were confirmed and compared by optical microscope and SAM(Scanning Acoustic Microscope) observation of the spot-weld cross section. The results show that the nugget diameter can be measured with the accuracy of 1.0mm, and voids included in nugget can be detected to $10{\mu}m$ extent with simplicity and accuracy. Finally, it was found that it is necessary to make a profound study of definite discrimination of corona bond from nugget and the approach of quantitative evaluation of nugget diameter by utilizing the various image processing techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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