Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.3
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pp.300-308
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2010
In order to accelerate the evolution of faster, better, cheaper spacecraft, it is evident that greatly enhanced general-purpose attitude determination methods are needed Currently, star tracker sensors based on charge coupled devices (CCD) or active pixel sensors(APS) enable one to obtain the best spacecraft attitude estimation among the existing sensors for attitude determination. In this paper, basic principles of star tracker technology are explained including major issues arising in design and development of star tracker. Also, an historical overview and worldwide survey associated with various star trackers from star scanner through microelectromechanical system(MEMS)-based star tracker is offered.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.151-160
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2014
In this paper, a comparison of superpixel characteristics based on SLIC(simple linear iterative clustering) for several color feature spaces is presented. Computer vision applications have come to rely increasingly on superpixels in recent years. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. A superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Thus superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. Generally superpixel characteristics are described by uniformity, boundary precision and recall, compactness. However previous methods only generate superpixels a special color space but lack researches on superpixel characteristics. Therefore we present superpixel characteristics based on SLIC as known popular. In this paper, Lab, Luv, LCH, HSV, YIQ and RGB color feature spaces are used. Uniformity, compactness, boundary precision and recall are measured for comparing characteristics of superpixel. For computer simulation, Berkeley image database(BSD300) is used and Lab color space is superior to the others by the experimental results.
Linear array imaging sensors are widely used in remote sensing satellites. The final products of an imaging sensor can only be used when they are geometrically, radiometrically, and spectrally calibrated. Therefore, at the first stages of sensor design, a detailed calibration procedure must be carefully planned based on the accuracy requirements. In this paper, focusing on inherent optical distortion, a step-by-step procedure for laboratory geometric calibration of a typical push-broom satellite imaging sensor is simulated. The basis of this work is the simulation of a laboratory procedure in which a linear imager mounted on a rotary table captures images of a pin-hole pattern at different angles. By these images and their corresponding pinhole approximation, the correction function is extracted and applied to the raw images to give the corrected ones. The simulation results illustrate that using this approach, the nonlinear effects of distortion can be minimized and therefore the accuracy of the geometric position of this method on the image screen can be improved to better than the order of sub-pixel. On the other hand, the analyses can be used to proper laboratory facility selection based on the imaging sensor specifications and the accuracy.
In this paper, we implement the real-time system which extracts 3-dimensional coordinates from right and left images captured by a stereo camera and provides users with reality through a virtual space operated by the 3-dimensional coordinates. In general, all pixels in correspondence region are compared for the disparity estimation. However, for a real time process, the central coordinates of the correspondence region are only used in the proposed algorithm. In the implemented system, 3D coordinates are obtained by using the depth information derived from the estimated disparity and we set user's hand as a region of interest(ROI). After user's hand is detected as the ROI, the system keeps tracking a hand's movement and generates a virtual space that is controled by the hand. Experimental results show that the implemented system could estimate the disparity in real -time and gave the mean-error less than 0.68cm within a range of distance, 1.5m. Also It had more than 90% accuracy in the hand recognition.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.5
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pp.454-462
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2016
portable white space device(WSD) obeying the Korean regulations of TV white space(TVWS) can cause harmful interference to a digital TV receiver residing at the same pixel around the edge of the digital TV service coverage for the case with a changed propagation environment. In order to solve this problem, we propose a method to allocate the resource of a hybrid WSD based on TVWS geo-location DB with spectrum sensing. Using the received power of digital TV signal through the spectrum sensing, a hybrid WSD can calculate the maximum permitted EIRP based on location probability. Based on the accurate allocation method proposed in this paper, it is possible to satisfy the Korean TVWS regulations and to eliminate the harmful interference to TV receivers nearby the hybrid WSD.
We present a multi-aperture photometry pipeline for DEEP-South (Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky) time-series data, written in C. The pipeline is designed to do robust high-precision photometry and calibration of non-crowded fields with a varying point-spread function, allowing for the wholesale search and characterization of both temporal and spatial variabilities. Our time-series photometry method consists of three parts: (i) extracting all point sources with several pixel/blind parameters, (ii) determining the optimized aperture for each source where we consider whether the measured flux within the aperture is contaminated by unwanted artifacts, and (iii) correcting position-dependent variations in the PSF shape across the mosaic CCD. In order to provide faster access to the resultant catalogs, we also utilize an efficient indexing technique using compressed bitmap indices (FastBit). Lastly, we focus on the development and application of catalog-based searches that aid the identification of high-probable single events from the indexed database. This catalog-based approach is still useful to identify new point-sources or moving objects in non-crowded fields. The performance of the pipeline is being tested on various sets of time-series data available in several archives: DEEP-South asteroid survey and HAT-South/MMT exoplanet survey data sets.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.47-55
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2024
We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.
Yu, Young Sam;Kim, Jinsol;Park, Chan;Jeong, Woong-Seob;Kim, Minjin;Choi, Seonghwan;Park, Sung-Joon
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.35
no.3
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pp.201-210
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2018
The characterization of detectors installed in space- and ground-based instruments is important to evaluate the system performance. We report the development of a detector performance test system for astronomical applications using the Andor iKon M CCD camera. The performance test system consists of a light source, monochromator, integrating sphere, and power meters. We adopted the Czerny-Tuner monochromator with three ruled gratings and one mirror, which covers a spectral range of 200-9,000 nm with a spectral resolution of ~1 nm in the visible region. Various detector characteristics, such as the quantum efficiency, sensitivity, and noise, can be measured in wide wavelength ranges from the visible to mid-infrared regions. We evaluated the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) detector performance test system by using the performance verification of the Andor iKon-M CCD camera. The test procedure includes measurements of the conversion gain ($2.86e^-/ADU$), full well capacity ($130K\;e^-$), nonlinearity, and pixel defects. We also estimated the read noise, dark current, and quantum efficiency as a function of the temperature. The lowest measured read noise is $12e^-$. The dark current at 223 K was determined to be $7e^-/s/pix$ and its doubling temperature is $5.3^{\circ}C{\pm}0.2^{\circ}C$ at an activation energy of 0.6 eV. The maximum quantum efficiency at 223 K was estimated to be $93%{\pm}2%$. We proved that the quantum efficiency is sensitive to the operating temperature. It varies up to 5 % in the visible region, while the variation increases to 30 % in the near-infrared region. Based on the comparison of our results with the test report by the vendor, we conclude that our performance test results are consistent with those from the vendor considering the test environment. We also confirmed that the KASI detector performance test system is reliable and our measurement method and analysis are accurate.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.23-25
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2013
본 논문에서는 차세대 무인 군사 로봇에 활용할 수 있는 적군 및 아군 식별 수단으로 군복의 색깔을 이용한 기법을 제안한다. 이 기법은 전장지역의 군사로봇이 할 수 있는 피아식별법 중에 하나로 로봇에 부착되어 있는 카메라 외에 추가적으로 가져야 하는 장비가 필요 없기 때문에 추가비용 없이 효과적으로 적군을 포착할 수 있다. 군복의 색깔 차이를 식별하기 위해서는 먼저 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기법을 이용하여 사람을 검출한 다음, 이후 검출된 사람영역에 대하여 인체 비율을 고려해서 추출한 상의 부분의 색깔 데이터를 받는다. 이때 색공간은 HSV 공간으로 하여 조명의 변화에 덜 민감하도록 하였다. 북한 군복 색깔 영역의 pixel들만 추출하여 이진화를 한 후, 상의 전체 픽셀에 대한 개수 비율을 계산한다. 비율이 임계값 보다 높을 경우 적으로 인식한다.
We present a new method of measuring the volume and cross-sectional area of the vocal tract from magnetic resonance images. The vocal tract was divided by the 2 constriction points on the horizontal and vertical planes. The ratios of the volumes of the segment vocal tracts to that of the entire vocal tract play a crucial role in discriminating Korean monophthongs in that vowels were successfully discriminated by the ratios. The discriminant analysis also demonstrated that the acoustic parameters F1 and F2, in addition to the segment volumes, serve as significant parameters in discriminating Korean monophthongs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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