주변환경에서 정보를 수집하는 센서네트워크는 다양한 분야에서 사용되고 있다. 정밀한 분석을 위하여 매우 짧은 주기로 정보를 수집할 필요가 있는 어플리케이션에서는 네트워크를 구성하는 노드의 수가 증가하고 정보를 수집하는 주기가 짧아질수록 생성되는 데이터의 양도 증가하기 때문에 노드 간에 지연을 최소화하여 효율성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 네트워크 구성시 데이터 전송률에 영향을 미치는 전송주기와 센서 노드간의 거리, 전송 패킷의 크기에 대한 실험을 실시하여 실험한 결과를 바탕으로 주기적 전송 기법의 한계와 문제점을 분석하고 패킷 전송 작업이 완료되었음을 알려주는 전송 완료 이벤트를 이용하여 연속적인 패킷 전송시 지연을 줄여주는 SET(SendDone Eventbased Transmission Technique)기법을 제안한다. SET에서는 패킷 전송이 완료된 시점에 즉시 다음 패킷을 전송하기 때문에 패킷을 전송하는데 소요되는 시간에 상관없이 패킷 전송간에 지연이 발생하지 않는다. 따라서 연속적으로 대량의 패킷을 전송할 때 높은 전송율을 제공할 수 있다.
Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) is a sensitive approach to detect and to identify a variety of molecules. To enhance the Raman signal, optimization of the gap between nanostructures is quite important. One-dimensional materials such as nanowires, nanotubes, and nanograsses have great potential to be used in SERS due to their unique sizes and shape dependent characteristics. In this study we investigate a simple way to fabricate SERS substrates based on randomly grown copper oxide (CuO) nanowires. CuO nanograss is fabricated on pre-cleaned Cu foils. Cu oxidized in an ammonium ambient solution of 2.5 M NaOH and 0.1 M $(NH_4)_2S_2O_8$ at $4^{\circ}C$ for 10, 30, and 60 minutes. Then, Cu(OH)2 nanostructures are formed and dried at $180^{\circ}C$ for 2 h. With the drying process, the Cu(OH)2 nanostructure is transformed to CuO nanograss by dehydration reaction. CuO nanograss are grown randomly on Cu foil with the average length of 10 ${\mu}m$ and the average diameter of a 100 nm. CuO nanograsses are covered by Ag with various thicknesses from 10 to 30 nm using a thermal evaporator. Then, we immerse uncoated and Ag coated CuO nanowire samples of various oxidation times in a 0.001M methanol-based 4-mercaptopyridine (4-Mpy) in order to evaluate SERS enhancement. Raman shift and SERS enhancement are measured using a Raman spectrometer (Horiba, LabRAM ARAMIS Spectrometer) with the laser wavelength of 532 nm. Raman scattering is believed to be enhanced by the interaction between CuO nanograss and Ag island film. The gaps between Ag covered CuO nanograsses are diverse from <10 nm at the bottom to ~200 nm at the top of nanograsses. SERS signal are improved where the gaps are minimized to near 10s of nanometers. There are many spots that provide sufficiently narrow gap between the structures on randomly grown CuO nanograss surface. Then we may find optimal enhancement of Raman signal using the mapping data of average results. Fabrication of CuO nanograss based on a solution method is relatively simple and fast so this result can potentially provide a path toward cost effective fabrication of SERS substrate for sensing applications.
CBIR is an effective tool to search and extract image contents in a large remote sensing image database queried by an operator or end user. However, as imaging principles are different by sensors, their visual representation thus varies among image modality type. Considering images of various modalities archived in the database, image modality difference has to be tackled for the successful CBIR implementation. However, this topic has been seldom dealt with and thus still poses a practical challenge. This study suggests a cross modality CBIR (termed as the CM-CBIR) method that transforms given query feature vector by a supervised procedure in order to link between modalities. This procedure leverages the skill of analyst in training steps after which the transformed query vector is created for the use of searching in target images with different modalities. Current initial results show the potential of the proposed CM-CBIR method by delivering the image content of interest from different modality images. Despite its retrieval capability is outperformed by that of same modality CBIR (abbreviated as the SM-CBIR), the lack of retrieval performance can be compensated by employing the user's relevancy feedback, a conventional technique for retrieval enhancement.
Noh, Jin Young;Hwang, In Hong;Kim, Hyun;Song, Eun Joo;Kim, Kyung Beom;Kim, Cheal
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권7호
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pp.1985-1989
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2013
A simple colorimetric and fluorescent anion sensor 1 based on salicylimine showed a high selectivity and sensitivity for detection of cyanide in aqueous solution. The receptor 1 showed high selectivity toward $CN^-$ ions in a 1:1 stoichiometric manner, which induces a fast color change from colorless to orange and a dramatic enhancement in fluorescence intensity selectively for cyanide anions over other anions. Such selectivity resulted from the nucleophilic addition of $CN^-$ to the carbon atom of an electron-deficient imine group. The sensitivity of the fluorescence-based assay (0.06 ${\mu}M$) is below the 1.9 ${\mu}M$ suggested by the World Health Organization (WHO) as the maximum allowable cyanide concentration in drinking water, capable of being a practical system for the monitoring of $CN^-$ concentrations in aqueous samples.
Bioinspired hierarchical nanostructures for self-cleaning s-tnwjurface and SERS substrates are investigated. The multi-level hierarchy is combined with CuO nanowire and additional nanoscale structures. CuO nanowire, which has extremely high aspect ratio, serves as a base structure of multi-level hierarchy and additional flower like structures are placed on the CuO nanowires. Since as-fabricated CuO nanostructures are hydrophilic, the surface is coated with perfluorooctyltrichlorosilane in order to change its wetting property to hydrophobic. While those CuO based nanostructures have a sufficient roughness for superhydrophobic characteristics, hierarchical nanoflowers on nanowire structures lead to a self-cleaning surface. Furthermore, flower like nanostructures provide reentrant curvatures, thus enabling oleophobic property. The surfaces has a repellency even for a tiny droplet (10 nL) of low surface tension liquids (~35 mN/m). On the on hands, nanoflowers provide many number of nanoscale gaps. After a thin layer of silver is deposited on the surface of CuO nanostructures, those nanoscale gaps act as hot-spot for surface enhanced Raman scattering (SERS). To analyze SERS enhancement of the surfaces, Raman shift is measured with varying molar density of 4-Mercaptopyridine from mM to pM. From these results, hierarchical CuO nanostructures are suitable for self-maintenance and cost effective SERS sensing applications.
This paper presents the efficient method to detect the defective detectors of the SWIR band of SPOT 4. The key of this method are to flatten the baseline of the data using high pass band filter instead of differentiation. This method is made up six steps. First step is to apply image enhancement techniques to enhance the lines imaged by defective detector and improve the quality of an image. Second step is processed by summing the enhanced image in line direction. These summed data have the peaks that represent the defective detectors and the curved baseline characterized by the reflectivity of Earth surface. In order to exactly detect these peaks, third step is to flatten the curved baseline using high pass filtering in the frequency domain. In fourth step, the data with flat baseline is normalized to have zero mean and unity standard deviation. In fifth step, the defective detectors are detected using $99.9\%$ confidence interval. Finally, after removing the detected ones in summed data, the steps from third to five are iterated. Three SPOT 4 images, which have different reflectivity of Earth surface and different sensor, were used to validate this method. The overall accuracy of detection for three images was $97.9\%$. This result shows that this method can detect efficiently the lines made by defective detectors.
In the conventional weapon system, such as gun and small arms, it Is a general trend that for maximization of its performance and enhancement of its effectiveness, the firing control system(FCS) is developed and applied with the guns and small arms in the world. The FCS of the small arms for infantry man is composed of a few of sensors for acquisition of input data of FCS, such as range measurement, position sensing of weapon, temperature, etc., computer, displayer and power pack, and also the air burst munition is developed in parallel for the maximization of FCS's effectiveness. Since the flight time setting fuze for the air burst munition is adapted for next me, the measuring device of the muzzle velocity is needed to overcome the variation of muzzle velocity due to producing procedures and the differences of the using temperatures and so maintain the burst position accuracy This paper contained the technical information on the development of the measuring device of muzzle velocity, which designed in compact & light weight configuration with reliability and accuracy.
The gas response characteristic toward C2H5OH has been demonstrated in terms of copper-vacancy concentration, hole density, and microstructural factors for undoped/Li(I)-doped CuO thin films prepared by sol-gel method. For the films, both concentrations of intrinsic copper vacancies and electronic holes decrease with increasing calcination temperature from 400 to 500 to 600 ℃. Li(I) doping into CuO leads to the reduction of copper-vacancy concentration and the enhancement of hole density. The increase of calcination temperature or Li(I) doping concentration in the film increases both optical band gap energy and Cu2p binding energy, which are characterized by UV-vis-NIR and X-ray photoelectron spectroscopy, respectively. The overall hole density of the film is determined by the offset effect of intrinsic and extrinsic hole densities, which depend on the calcination temperature and the Li(I) doping amount, respectively. The apparent resistance of the film is determined by the concentration of the structural defects such as copper vacancies, Li(I) dopants, and grain boundaries, as well as by the hole density. As a result, it is found that the gas response value of the film sensor is directly proportional to the apparent sensor resistance.
고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.
A major obstacle to classify and validate Land Cover maps is the high cost of generating reference data or multiple thematic maps for subsequent comparative analysis. In case of inaccessible area such as North Korea, the high resolution satellite imagery may be used as in situ data so as to overcome the lack of reliable reference data. The objective of this paper is to investigate the possibility of utilizing QuickBird (0.6m) of North Korea obtained from Google Earth data provided thru internet. Monthly NDVI images of nine months from the summer of 2004 were classified into L=54 cluster using ISODATA algorithm, and these L clusters were assigned to 7 classes; coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy field, dry field, water and built-up area. The overall accuracy and Kappa index were 85.98% and 0.82, respectively, which represents about 10% point increase of classification accuracy than our previous study based on GCP point data around North Korea. Thus we can conclude that Google Earth may be used to substitute the traditional in situ data collection on the site where the accessibility is severely limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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