• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권10호
• /
• pp.3475-3489
• /
• 2014

Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
• /
• 제17권10호
• /
• pp.1655-1660
• /
• 2007

A metagenome is a unique resource to search for novel microbial enzymes from the unculturable microorganisms in soil. A forest soil metagenomic library using a fosmid and soil microbial DNA from Gwangneung forest, Korea, was constructed in Escherichia coli and screened to select lipolytic genes. A total of seven unique lipolytic clones were selected by screening of the 31,000-member forest soil metagenome library based on tributyrin hydrolysis. The ORFs for lipolytic activity were subcloned in a high copy number plasmid by screening the secondary shortgun libraries from the seven clones. Since the lipolytic enzymes were well secreted in E. coli into the culture broth, the lipolytic activity of the subclones was confirmed by the hydrolysis of p-nitrophenyl butyrate using culture supernatant. Deduced amino acid sequence analysis of the identified ORFs for lipolytic activity revealed that 4 genes encode hormone-sensitive lipase (HSL) in lipase family IV. Phylogenetic analysis indicated that 4 proteins were clustered with HSL in the database and other metagenomic HSLs. The other 2 genes and 1 gene encode non-heme peroxidase-like enzymes of lipase family V and a GDSL family esterase/lipase in family II, respectively. The gene for the GDSL enzyme is the first description of the enzyme from metagenomic screening.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.117-127
• /
• 1995

본 논문에서는 ART-II 경쟁학습 신경망과 퍼지추론을 이용하여 동일한 물체를 연속적인 영상열에서 정합 시킴으로서 움직임을 분석하는 방법을 제시한다. 영상분할을 통해 얻을 수 있는 영역의 크기가 평균광도를 이용하여 영역단위의 정합을 수행하고, 영역의 모양을 표현하기 위한 특징점을 선택하기 위하여 입력패턴들의 위상을 나타날 수 있는 ART-II 경쟁학습 신경망을 사용하였다. 선택된 특징점들의 정합을 통해 각 물체에 대한 움직임 벡터를 구한다. 그러나 3차원적 실제세계의 사영인 2차원 영상은 영상 자체의 불완전성과 물체에 대한 정보를 얻기 위하여 사용되는 영상분할의 잘목스오 인한 오류 때문에 움직임 추정 과정에서 모호성이 발생한다. 이러한 움직임 분석과정에서 나타나는 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 사용하여 신뢰도를 표현함으로써 이동 물체와 음직임 벡터를 추출하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제46권4호
• /
• pp.121-126
• /
• 2009

비디오 프록시 서버는 사용자와 근거리에 위치한 서버로서 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 동영상 데이터를 비디오프록시 서버로부터 제거하는 삭제 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 동영상 요청 패턴을 기반으로 하여 사용자에 의해 요청될 가능성이 가장 낮은 동영상을 선정하고 제거하는 효율적인 동영상 데이터 삭제 알고리즘을 제안한다. 제안하는 삭제 알고리즘은 비디오 프록시 서버의 공간 부족 시 저장되어 있는 동영상들을 요청된 순서로 정렬하고 여기서 가장 오래전에 사용자에 의해 요청되었던 동영상을 선정한다. 선정된 동영상에서 요청 가능성이 낮은 부분만이 선별되어 삭제됨으로써 비디오 프록시 서버의 저장 공간을 확보한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.25-34
• /
• 2007

데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권3호
• /
• pp.1204-1227
• /
• 2020

The tradeoff between energy conservation and traffic balancing is a dilemma problem in Wireless Sensor Networks (WSNs). By analyzing the intrinsic relationship between cluster properties and long distance transmission energy consumption, we characterize three node sets of the cluster as a theoretical foundation to enhance high performance of WSNs, and propose optimal solutions by introducing rendezvous and Mobile Elements (MEs) to optimize energy consumption for prolonging the lifetime of WSNs. First, we exploit an approximate method based on the transmission distance from the different node to an ME to select suboptimal Rendezvous Point (RP) on the trajectory for ME to collect data. Then, we define data transmission routing sequence and model rendezvous planning for the cluster. In order to achieve optimization of energy consumption, we specifically apply the economic theory called Diminishing Marginal Utility Rule (DMUR) and create the utility function with regard to energy to develop an adaptive energy consumption optimization framework to achieve energy efficiency for data collection. At last, Rendezvous Transmission Algorithm (RTA) is proposed to better tradeoff between energy conservation and traffic balancing. Furthermore, via collaborations among multiple MEs, we design Two-Orbit Back-Propagation Algorithm (TOBPA) which concurrently handles load imbalance phenomenon to improve the efficiency of data collection. The simulation results show that our solutions can improve energy efficiency of the whole network and reduce the energy consumption of sensor nodes, which in turn prolong the lifetime of WSNs.

• 한국축산식품학회지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.804-810
• /
• 2010

This study was performed to select protease-producing Bacillus sp. as a potential probiotic starter for fermented meat products. In order to isolate protease-producing bacterium from meju, measured the diameter of the clear zone on agar plate (TSA, 1% (w/v) skim milk) and analyzed for intracellular protease activity, then 10 Bacillus-like strains were isolated. Three Bacillus-like strains (P19, P27, and P33) among 10 strains were able to tolerate in acidic condition (TSB, pH 2.5, 2 h incubation). These 3 strains were showed antimicrobial activity against food-borne pathogenic bacteria. These vegetative cells of 3 strains were showed a survival rate of 0.04% to 0.08% under the artificial gastric acidic condition (TSB, pH 2.5 with 1% (w/v) pepsin), but spore-forming cells were 56.29% to 84.77%. Vegetative cells of 3 strains were the least bile-resistant, while spore-forming cells of 3 strains showed higher survival rate more than 76% under artificial bile condition (TSB, 0.1% (w/v) oxgall bile). In these strains, P27 strain was finally selected as a good probiotic strain. P27 strain was tentatively identified as Bacillus amyloliquefaciens by API CHB kit and 16S rDNA sequence analysis. The results of this study suggest that B. amyloliquefaciens P27 can be used as a potential probiotic starter for fermented meat product.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제38권6호
• /
• pp.684-691
• /
• 2001

본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권7호
• /
• pp.877-885
• /
• 2004

본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.

• Journal of Plant Biotechnology
• /
• 제43권3호
• /
• pp.367-375
• /
• 2016

국내에서 육성된 옥수수 90 품종 및 자식 계통에 대하여 microsatellite 마커를 활용하여 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축한 다음 공시품종에 따른 유전적 유사도 분석 및 품종식별력 검정에 대한 연구를 수행하였다. 옥수수 90품종을 100개의 microsatellite 마커로 검정하고 대립유전자의 패턴이 우수하고 다형성 정도가 높은 13개를 선정하여 분석하였을 때 대립유전자의 수는 5 ~ 24개까지 다양하게 분포하였고 평균 대립유전자의 수는 13.69개로 높았다. PIC 값의 경우도 0.716 ~ 0.942 범위에 속하였고 평균값은 0.865로 아주 높았다. 옥수수 90품종 및 계통에 대하여 UPGMA 분석에 의한 계통도를 작성하였을 때, 옥수수의 품종 유형 및 품종 육성 계보에 따라 5개의 대그룹으로 나누어졌다. 본 연구에서 구축됨 옥수수 자식계통 및 품종별 microsatellite DNA 프로파일 데이터베이스는 신품종과 기 육성된 품종과 유전적 유사도 분석이 가능하기 때문에 품종보호출원시 대조품종 선정 및 품종진위성과 관련된 종자분쟁에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.