• Advances in nano research
• /
• 제11권6호
• /
• pp.657-665
• /
• 2021

The present work aimed to explore green approach via aqueous leaves extract of Murraya koenigii (ALEMk) for the synthesis of silver nanoparticles (AgNPsMk) in single step. The synthesis process was visualized with a color change and monitored by employing UV/Visible spectroscopy and a clear peak attained at 420 nm confirming the synthesis of AgNPsMk. The possible functional groups present in the extract which participated in the synthesis of AgNPsMk were identified with the help of FTIR spectroscopy. Further characterization using TEM images revealed the spherical shape of AgNPsMk with average particle size of 20 nm displaying well dispersion throughout the solution. Pronounced antioxidant activities of AgNPsMk at increased concentrations observed which evidencing strong radical scavenging ability. Moreover, AgNPsMk exhibited strong antibacterial behavior when tested against bacterial strains of Escherichia coli and Bacillus subtilis. Moving ahead, in vitro cytotoxicity work revealed potent cell viability loss appearing in AU565 and HeLa cancer cell lines on exposure to AgNPsMk at increased concentration. Finally, in vivo assessment carried out inside male Wistar rats indicated non toxic effect on examined liver tissues besides biochemical analysis including bilirubin, alkaline phosphtase (ALP) and serum glutamate pyruvate transaminase (SGPT) which found within the normal range when compared with control. The prior research work profoundly apprises the potential of green synthesized AgNPsMk to play a significant role in biomedical applications and formulations.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제18권2호
• /
• pp.258-267
• /
• 2022

Weak over-the-horizon perception and blind spot are the main problems in intelligent connected vehicles (ICVs). In this paper, a V2V image transmission-based road condition warning method is proposed to solve them. The encoded road emergency images which are collected by the ICV are transmitted to the on-board unit (OBU) through Ethernet. The OBU broadcasts the fragmented image information including location and clock of the vehicle to other OBUs. To satisfy the channel quality of the V2X communication in different times, the optimal fragment length is selected by the OBU to process the image information. Then, according to the position and clock information of the remote vehicles, OBU of the receiver selects valid messages to decode the image information which will help the receiver to extend the perceptual field. The experimental results show that our method has an average packet loss rate of 0.5%. The transmission delay is about 51.59 ms in low-speed driving scenarios, which can provide drivers with timely and reliable warnings of the road conditions.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권1호
• /
• pp.409-422
• /
• 2022

The purpose of this paper is to explore how the country-of-origin image mediates the effect of national stereotypes along two dimensions of perceived competence and warmth, on consumers' consumption behaviors, especially in today's environment, the capricious COVID-19 and the deepening and expanding "The Belt and Road" initiative. Research design, data, and methodology: After collecting 1500 primary data from twelve countries along the 21^st - Century Maritime Silk Road, this paper conducts ANOVA and SEM in SPSS25.0 and AMOS 24.0 separately to analyze measurements, structural models, and hypotheses via using 1277 final samples. The mediation results illustrate the asymmetric dominance of the two dimensions of national stereotypes, indicating that the country-of-origin image shows the complementary mediation in the effect of perceived competence on purchase intention; whereas, the country-of-origin image holds the indirect-only mediation in the impact of perceived warmth on purchase intention. The results of the moderation show that the effect of country-of-origin image on purchase intention is more significant for consumers who perceive COVID-19 in China to be of lesser severity than those who believe it to be of higher severity. Based on the paper's results, some implications for practice and theory are highlighted.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제32권5호
• /
• pp.309-318
• /
• 2023

The appropriate maintenance of highway roads is critical for the safe operation of road networks and conserves maintenance costs. Multiple methods have been developed to investigate the surface of roads for various types of cracks and potholes, among other damage. Like road surface damage, the condition of expansion joints in concrete pavement is important to avoid unexpected hazardous situations. Thus, in this study, a new system is proposed for autonomous expansion joint monitoring using a vision-based system. The system consists of the following three key parts: (1) a camera-mounted vehicle, (2) indication marks on the expansion joints, and (3) a deep learning-based automatic evaluation algorithm. With paired marks indicating the expansion joints in a concrete pavement, they can be automatically detected. An inspection vehicle is equipped with an action camera that acquires images of the expansion joints in the road. You Only Look Once (YOLO) automatically detects the expansion joints with indication marks, which has a performance accuracy of 95%. The width of the detected expansion joint is calculated using an image processing algorithm. Based on the calculated width, the expansion joint is classified into the following two types: normal and dangerous. The obtained results demonstrate that the proposed system is very efficient in terms of speed and accuracy.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.181-192
• /
• 2017

최근 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있으며 특히 도로 영상을 활용한 도로 상황 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 상황 분석 성능을 높이기 위해 좋은 품질의 영상이 필요하고, 이를 위해 적절한 노출 시간으로 영상을 획득할 필요가 있다. 본 논문에서는 온보드 카메라와 다양한 센서들로 주변의 정보를 습득하고 분석하여 운전자에게 정보를 제공해 줄 수 있는 다중 노출 차량용 스마트 카메라를 설계 및 구현하였다. 그리고 도로 환경에 적합한 자동 노출 조절 알고리즘을 고안하여 영상 처리 성능을 높이고자 하였다. 추가적으로 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완할 뿐만 아니라 영상 분석의 성능을 더 높일 수 있는 기존 관심 영역 기법을 응용한 관심 영역 전환 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안한 다중 노출 차량용 스마트 카메라의 프로토타입을 구현하여 실제 도로 환경에서 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법의 성능을 평가하였으며 실험을 통해 제안하는 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법을 사용하였을 때, 영상 인식의 정확도가 평균 13.45% 증가함을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제9권3호
• /
• pp.143-154
• /
• 2001

An algorithm for estimating the lane departure of a vehicle is derived and implemented based on an EDF(edge distribution function) obtained from gray-level images taken by a CCD camera mounted on a vehicle. As the function of edge direction, the EDF is aimed to show the distribution of edge direction and to estimate the possibility of lane departure with respect to its symmetric axis and local mamma. The EDF plays important roles: 1) It reduces noisy effects caused by dynamic road scene. 2) It makes possible lane identification without camera modeling. 3) It also leads LDW(lane departure warning) problem to a mathematical approach. When the situations of lane departure such that the vehicle approaches to lane marks or runs in the vicinity of the lane marks are occurred, the orientation of lane marks in images is changed, and then the situations are immediately reflected to the EDF. Accordingly, the lane departure is estimated by studying the shape of the EDF. The proposed EDF-based algorithm enhanced the adaptability to cope with the random and dynamic road environments, and eventually led to the reliable LDW system.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권2호
• /
• pp.163-173
• /
• 2013

본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용하여 차량 주행 중에 만날 수 있는 도로상의 수직형 돌발 장애물과 고정 장애물을 자동으로 추출하는 기술을 제안한다. 연속된 스테레오 영상 프레임들과 각 프레임의 좌, 우 영상 사이의 차영상들을 이용하여 도로 영상의 관심영역에 대한 시차를 획득하고, 기존 수직(V) 및 수평(H) 시차지도(disparity map)와는 달리 물체의 실제 크기에 비례하는 VO(Vertical Object) 및 HO(Horizontal Object)라는 새로운 지도를 생성한다. VO 및 HO 지도를 이용하여 추출할 물체의 후보를 선정하고 선정된 후보영역간의 병합, 정제를 통하여 최종적으로 도로 상의 수직 물체들을 추출하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
• /
• pp.625-628
• /
• 2007

We present an efficient and robust technique to estimate the velocity of moving targets from a single SAR image. In SAR images, azimuth image shift is a well known phenomenon, which is observed in moving targets having slant-range velocity. Most methods estimated the velocity of moving targets from the distance difference between the road and moving targets or between ship and the ship wake. However, the methods could not be always applied to moving targets because it is difficult to find the road and the ship wake. We adopted a method estimating the velocity of moving targets from azimuth differentials of range-compressed image. This method is based on an assumption that Doppler center frequency shift of moving target causes a phase difference in azimuth differential values. The phase difference is linearly distorted by Doppler rate due to the geometry of SAR image. The linear distortion is eliminated from phase removal procedure, and the constant phase difference is estimated. Finally, range velocity estimates for moving targets are retrieved. This technique is tested using an ENVISAT ASAR image in which several unknown ships are presented. The theoretical accuracy of this technique is discussed by SAR simulation. The advantages and disadvantages of this method over the conventional method are also discussed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.261-267
• /
• 2007

최근 교통문제 해결을 위한 하나의 방안으로 첨단교통체계(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 또한 도로 상에서 차량을 검출하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 영상처리 기술을 이용하여 이동하는 차량을 검출하는 차량검지 시스템을 개발하여 도로 이용자에게 신속한 정보를 제공하고자 한다. 또한 차량을 검출하기 위해 효율적이고 하드웨어로 구현이 쉬운 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. CCD 카메라를 이용하여 도로 영상을 촬영하고, 모폴로지 기법을 적용하여 영상으로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 간의 이동벡터를 구하여 움직이는 차량영역을 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 도로 영상에서 실험한 결과 처리시간이 단축되었으며, 차량 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권1호
• /
• pp.51-58
• /
• 2022

첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.