Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.05a
/
pp.429-432
/
2021
스마트 기기와 애플리케이션의 테스트를 위해 빠르고 정확하게 스마트 기기 화면 상에서 테스트가 필요한 위치를 추출해야 한다. 필요한 위치를 추출할 때 스마트 기기 화면과 테스트할 수 있는 영역의 매칭 방식을 사용하는데 이를 위해 이미지의 변형이 발생해도 원하는 영역의 matching point 을 빠르고 정확하게 추출하는 feature matching 방식의 D2-Net 의 feature extraction 모델과 fitting algorithm 을 변경하였다.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
/
v.38
no.2
/
pp.172-178
/
2002
This study presents a dynamic simulation of a purse seine net behavior Mathematical model suitable for purse seining, which is based on data from a series of previous simulations, various field experiments, is modelized as a set of mass-spring system. In this model, a number of meshes are approximated as one mass point, each of which connected to its neighbors by massless springs, the equations of motion are derived from considering internal force from the springs and external forces such as resistance and gravitation. This simulation shows the quantitative state on every mass point of the net and purse line during the shooting and pursing phases. So it is possible that performance of a purse seine net be analyzed using various and evolving parameters such as the shooting speed, the hauling speed, the size or type of the sinker, float and twine, also the hanging ratio etc.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.22
no.1
/
pp.1-8
/
2018
Recently, the convolutional neural network shows high performance in many computer vision tasks. However, convolutional neural networks require enormous amount of operation, so it is difficult to adopt them in the embedded environments. To solve this problem, many studies are performed on the ASIC or FPGA implementation, where an efficient representation method is required. The fixed-point representation is adequate for the ASIC or FPGA implementation but causes a performance degradation. This paper proposes a separate optimization of representations for the convolutional layers and the batch normalization layers. With the proposed method, the required bit width for the convolutional layers is reduced from 16 bits to 10 bits for the ResNet-50 neural network. Since the computation amount of the convolutional layers occupies the most of the entire computation, the bit width reduction in the convolutional layers enables the efficient implementation of the convolutional neural networks.
The mass-spring model has been typically employed in physical-based simulators for clothes or patches. The mass-spring model frequently utilizes equal mass and the gravity factor. The model structure of masses supports a shape applicable to fishing nets. Therefore, to create a simulation model of a fishing net, we consider the mass-spring model and adopt the tidal-current and buoyancy effects in underwater environments. These additional factors lead to a more realistic visualization of fishing-net simulations. In this paper, we propose a new mass-spring model for a fishing-net and a method to simplify the calculation equations for a real-time simulation of a fishing-net model. Our 3D mass-spring model presents a mesh-structure similar to a typical mass-spring model except that each intersection point can have different masses. The motion of each mass is calculated periodically considering additional dynamics. To reduce the calculation time, we attempt to simplify the mathematical equations that include the effect of the tidal-current and buoyancy. Through this research, we expect to achieve a real-time and realistic simulation for the fishing net.
Like many types of scientific data, results from simulations of volcanic ash diffusion are of a clustered sparse matrix in the netCDF format. Since these data sets are large in size, they generate high storage and transmission costs. In this paper, we suggest a new method that reduces the size of the data of volcanic ash diffusion simulations by converting the multi-dimensional index to a single dimension and keeping only the starting point and length of the consecutive zeros. This method presents performance that is almost as good as that of ZIP format compression, but does not destroy the netCDF structure. The suggested method is expected to allow for storage space to be efficiently used by reducing both the data size and the network transmission time.
This study was conducted to investigate the Net photosynthesis and respiration rates among the varieties of Soybean(Eunha, Pangsa and Paldal that have high yields) at various leaf temperature and light intensity at the stage of $V_5$. The relations between the Net photosynthesis rate and SLW(specific leaf weight) and chlorophyll content were also investigated. 1. Net photosynthesis rates at $25^{\circ}C$ were $21.5mgdm^{-2}h^{-1}$ in cv. Eunha, $20.2mgdm^{-2}h^{-1}$ in cv. Pangsa and $18.5mgdm^{-2}h^{-1}$ in cv. Paldal. 2. Most cultivars of Soybean showed the maximum rates of Net photosynthesis at $25^{\circ}C$, especially in cv. Eunha. Also Net photosynthesis rates differed depending on the leaf shape. Long leaf shape(cv. Eunha) was better than round leaf shape(cv. Paldal) in Net photosynthesis rate. 3. Respiration rates of leaves in Eunha, Pangse and Paldal were $0.56mgdm^{-2}h^{-1}$ at $15^{\circ}C$, $0.79mgdm^{-2}h^{-1}$ at $20^{\circ}C$$1.15mgdm^{-2}h^{-1}$ at $25^{\circ}C$ and $1.37mgdm^{-2}h^{-1}$ at $30^{\circ}C$. 4. Specific leaf weight were $3.1mg/cm^2$ in Pangsa, $3.5mg/cm^2$ in Eunha and Paldal. No signlficant difference were showed in net photosynthesis rates and specific lear weight. 5. Leaf chlorophyll content were $2.48{\mu}g/gF.W.$ in Eunha, $2.19{\mu}g/gF.W.$ in Pangsa and $1.67{\mu}/g F.W.$ in Paldal. Significant difference were showed in Net photosynthesis rates and Leaf chlorophyll content. 6. The estimated compensation points at which net photosynthesis approached zero were $10{\mu}Em^{-2}s^{-1}$ in Eunha, Pangsa, and Palda at 1$5^{\circ}C$. The compensation point in cv. Eunha at $20^{\circ}C$ was $12P{\mu}Em^{-2}s{-1}$ while $13{\mu}Em^{-2}s{-1}$ in Pangsa and Palda. The compensation point in cv. Paldal at $25^{\circ}C$ was $18{\mu}Em^{-2}s{-1}$ while $16{\mu}Em^{-2}s{-1}$ in Eunha and Pangsa. The compensation point in cv. Palda at $30^{\circ}C$ was $23{\mu}Em^{-2}s{-1}$ Palda while $13{\mu}Em^{-2}s{-1}$ in Eunha and Pangsa.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
/
v.26
no.10
/
pp.1961-1970
/
2002
A laser scanner is widely used fur a device fur acquiring point data in reverse engineering. It is more efficient to generate a surface automatically from the line-typed data than scattered data of points clouds. In the case of a compound model, it is hard to represent all the scanned data into one surface maintaining its original line characteristics. In this paper, a method is presented to generate a surface by the segmentation of measured point data. After forming triangular net, the segmentation is done by the user input such as the angle between triangles, the number of facets to be considered as small segment, and the angle for combining small segment. B-spline fitting is implemented to the point data in each segment. The surface generation through segmentation shows a reliable result when it is applied to the models with curvature deviation regions. An useful algorithm for surface reconstruction is developed and verified by applying an practical model and shows a good tools fur reverse engineering in design modification.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
/
v.15
no.2
/
pp.83-94
/
1979
It is more than half a century since anchovy boat seine has been introduced in Korean fishery to catch anchovies, but the study on it was began in 1970's by the authors. In 1971, the authors carried out an experiment about the net formation of the traditional gear in tow by using model net, and in 1978, about the patti net gear, commercially used in Japan. Now, the authors investigated the new model net, model 79, expecting to be suitable for commercial fishery in Korea, with the strong point of those two gears kept and the weak point of them corrected. The experimental gear was constructed attached the long net pendants to the fore end of extension wing by shortening its length in two-third of the traditional gear. Inside wing was improved so as to show high opening in tow. Rubber bobbins and hanging rings are used to prevent the heavy friction of bosom ground rope against the sea bed. The gear was used to catch anchovies in the commercial fishing ground in the south-eastern coastal waters of Korea, from May to October in 1979. From the experiment, the following results are found. 1. In opening height, the experimented gear was 30 percent greater than the traditional one. 2. It took 3 to 5 minutes for the bosom ground rope to sink from the surface to the sea bed, while 10 to 15 minutes for the traditional gear to do. 3. Ground rope never scooped mud, even in the muddy sea bed. 4. The gear showed better catchability than the traditional gear.
Osteoporosis is a disease in which the risk of bone fractures increases due to a decrease in bone density caused by aging. Osteoporosis is diagnosed by measuring bone density in the total hip, femoral neck, and lumbar spine. To accurately measure bone density in the lumbar spine, the vertebral region must be segmented from the lumbar X-ray image. Deep learning-based automatic spinal segmentation methods can provide fast and precise information about the vertebral region. In this study, we used 695 lumbar spine images as training and test datasets for a deep learning segmentation model. We proposed a lumbar automatic segmentation model, CM-Net, which combines the center point of the spine and the modified U-Net network. As a result, the average Dice Similarity Coefficient(DSC) was 0.974, precision was 0.916, recall was 0.906, accuracy was 0.998, and Area under the Precision-Recall Curve (AUPRC) was 0.912. This study demonstrates a high-performance automatic segmentation model for lumbar X-ray images, which overcomes noise such as spinal fractures and implants. Furthermore, we can perform accurate measurement of bone density on lumbar X-ray images using an automatic segmentation methodology for the spine, which can prevent the risk of compression fractures at an early stage and improve the accuracy and efficiency of osteoporosis diagnosis.
Yuantian, Xia;XuPeng Kou;Weie Jia;Shuhan Lu;Longhe Wang;Lin Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.17
no.7
/
pp.1841-1857
/
2023
CenterNet, a novel object detection algorithm without anchor based on key points, regards the object as a single center point for prediction and directly regresses the object's height and width. However, because the objects have different sizes, directly regressing their height and width will make the model difficult to converge and lose the intrinsic relationship between object's width and height, thereby reducing the stability of the model and the consistency of prediction accuracy. For this problem, we proposed an algorithm based on the regression of the diagonal half-length and the center angle, which significantly compresses the solution space of the regression components and enhances the intrinsic relationship between the decoded components. First, encode the object's width and height into the diagonal half-length and the center angle, where the center angle is the angle between the diagonal and the vertical centreline. Secondly, the predicted diagonal half-length and center angle are decoded into two length components. Finally, the position of the object bounding box can be accurately obtained by combining the corresponding center point coordinates. Experiments show that, when using CenterNet as the improved baseline and resnet50 as the Backbone, the improved model achieved 81.6% and 79.7% mAP on the VOC 2007 and 2012 test sets, respectively. When using Hourglass-104 as the Backbone, the improved model achieved 43.3% mAP on the COCO 2017 test sets. Compared with CenterNet, the improved model has a faster convergence rate and significantly improved the stability and prediction accuracy.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.