극초음속 스크램제트 흡입구의 설계는 다양한 공기열역학적인 현상을 수반한다. 이러한 현상은 무딘 앞전효과, 경계층 발달 문제, 천이, 점성/비점성 결합, 충격파 상호작용, 충격파 경계층 상호작용 및 유동 형상 등을 포함한다. 한정된 마하수와 고도 영역 내에서 운용되기 위해 설계되는 흡입구에서는 이러한 현상들 중 몇 가지 현상에 대한 이해가 요구된다. 본 연구에서는 HyShot 비행시험에서 발생할 수 있는 고도와 받음각 극단에서의 흡입구 성능을 연구하기 위해 몇 가지 중요한 유동 현상(점성 현상, 경계층 박리, 연소기 입구 유동 형상)들이 논의 될 것이다.
Effect of the laser shot number on the particulates density of the pulsed laser deposited YBa2Cu3O7-x thin films and the laser irradiated surface morphology of the YBa2Cu3O7-x bulk target have been investigated. Until 100 laser shots of cumulative irradiation, the films has the particulates density of ~103 mm-2. However, after 100 laser shots, the density was increased more than 10 times. This results has been explained by the change of particulate ejection path with the development of conical structure at the target surface.
최근 고화질 영상의 증가와 더불어 대용량 영상 데이터의 처리는 높은 연산이 요구되어 병렬 처리 설계가 선택되고 있다. 영상 처리에서 나타나는 많은 단순 연산이 병렬처리 가능한 경우, CPU 기반 병렬처리보다는 GPU 기반 병렬처리를 적용하는 것이 계산문제의 시간과 공간 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문은 영상에서 샷 경계 탐지 알고리즘의 병렬 설계와 구현을 연구하였다. 제안하는 샷 경계 탐지 알고리즘은 프레임 간 지역 화소 밝기 비교와 전역 히스토그램 정보를 이용하는데, 이들 데이터의 계산은 대량의 데이터에 대한 높은 병렬성을 갖는다. 이들 연산의 병렬처리를 최대화하기 위해 화소 밝기와 히스토그램의 계산을 NVIDIA GPU에서 병렬 설계 하였다. GPU 기반 샷 탐지 방법은 국가기록원에서 선택된 10개의 비디오 데이터에 대한 성능 테스트를 수행하였다. 테스트에서 GPU 기반 알고리즘의 탐지율은 CPU 기반 알고리즘과 유사하였으나 약 10배의 연산 속도가 개선되었다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
내용 기반의 비디오 인덱싱 및 검색을 위해서는 비디오 데이타를 셧(shot)으로 분할하고, 또 각 셧을 나타내는 대표 프레임을 선택하는 것이 필요하다. 하지만, 대표 프레임을 선택하는 것은 주관적이어서 일관되게 자동적으로 대표 프레임을 선택하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 본 논문에서는 각 프레임에서의 영역을 바탕으로한 컨텐트 정보 및 시간 축 상의 변화를 이용하여 계층적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 먼저, 비디오 셧에서 카메라 모션을 검출하여 이에 따라 비디오 셧을 분류한다. 다음, 분류된 비디오 셧에 컨텐트의 중요도를 계산하기 위한 퍼지 규칙을 적용하여 대표 프레임을 선택한다. 끝으로, 선택되는 대표 프레임의 수는 브라우징 상세도(detailness)에 따라 계층적으로 선택되게끔 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권2호
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pp.79-83
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2021
This paper proposes a novel image classification method based on few-shot learning, which is mainly used to solve model overfitting and non-convergence in image classification tasks of small datasets and improve the accuracy of classification. This method uses model structure optimization to extend the basic convolutional neural network (CNN) model and extracts more image features by adding convolutional layers, thereby improving the classification accuracy. We incorporated certain measures to improve the performance of the model. First, we used general methods such as setting a lower learning rate and shuffling to promote the rapid convergence of the model. Second, we used the data expansion technology to preprocess small datasets to increase the number of training data sets and suppress over-fitting. We applied the model to 10 monkey species and achieved outstanding performances. Experiments indicated that our proposed method achieved an accuracy of 87.92%, which is 26.1% higher than that of the traditional CNN method and 1.1% higher than that of the deep convolutional neural network ResNet50.
Duan, Yuanfeng;Zhu, Qi;Zhang, Hongmei;Wei, Wei;Yun, Chung Bang
Smart Structures and Systems
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제28권6호
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pp.811-825
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2021
High-voltage isolating switches play a paramount role in ensuring the safety of power supply systems. However, their exposure to outdoor environmental conditions may cause serious physical defects, which may result in great risk to power supply systems and society. Image processing-based methods have been used for anomaly detection. However, their accuracy is affected by numerous uncertainties due to manually extracted features, which makes the anomaly detection of isolating switches still challenging. In this paper, a vision-based anomaly detection method for isolating switches, which uses the rotational angle of the switch system for more accurate and direct anomaly detection with the help of deep learning (DL) and image processing methods (Single Shot Multibox Detector (SSD), improved frame differencing method, and Hough transform), is proposed. The SSD is a deep learning method for object classification and localization. In addition, an improved frame differencing method is introduced for better feature extraction and a hough transform method is adopted for rotational angle calculation. A number of experiments are conducted for anomaly detection of single and multiple switches using video frames. The results of the experiments demonstrate that the SSD outperforms the You-Only-Look-Once network. The effectiveness and robustness of the proposed method have been proven under various conditions, such as different illumination and camera locations using 96 videos from the experiments.
Hussain, Abid;Saqib, Nazar Abbas;Qamar, Usman;Zia, Muhammad;Mahmood, Hassan
Journal of Communications and Networks
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제16권4호
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pp.397-406
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2014
Radio frequency (RF) jamming is a denial of service attack targeted at wireless networks. In resource-hungry scenarios with constant traffic demand, jamming can create connectivity problems and seriously affect communication. Therefore, the vulnerabilities of wireless networks must be studied. In this study, we investigate a particular type of RF jamming that exploits the semantics of physical (PHY) and medium access control (MAC) layer protocols. This can be extended to any wireless communication network whose protocol characteristics and operating frequencies are known to the attacker. We propose two efficient jamming techniques: A low-data-rate random jamming and a shot-noise based protocol-aware RF jamming. Both techniques use shot-noise pulses to disrupt ongoing transmission ensuring they are energy efficient, and they significantly reduce the detection probability of the jammer. Further, we derived the tight upper bound on the duration and the number of shot-noise pulses for Wi-Fi, GSM, and WiMax networks. The proposed model takes consider the channel access mechanism employed at the MAC layer, data transmission rate, PHY/MAC layer modulation and channel coding schemes. Moreover, we analyze the effect of different packet sizes on the proposed jamming methodologies. The proposed jamming attack models have been experimentally evaluated for 802.11b networks on an actual testbed environment by transmitting data packets of varying sizes. The achieved results clearly demonstrate a considerable increase in the overall jamming efficiency of the proposed protocol-aware jammer in terms of packet delivery ratio, energy expenditure and detection probabilities over contemporary jamming methods provided in the literature.
These studies were carried out to investigate the induction of superovulation, the synchroniration and the effect of the number of embryos transferred, the developmentai stage of embryos and the donor-recipient synchrony on pregnancy rate in cattle. The results obtained in these studies were as follows: 1. The number of oorpus leuteum(CL) and the embryos reoovered were higher in FSH treated animals than in PMSG treated (9.4 vs 8.1 and 6.1 vs 4.5) and showed the same trend in recovery rate (64.9% vs 55.6%). 2. Two shots of cioprostenol at 11 days showed significantly high no. of animals in estrus in order of crossbred, Holstein and Korean native cattle. No significant differencies were noted in the seoond shots groups. And the interval to estrus and response were shorter and better in second shot group than that in first shot group. 3. The pregnancy rate when additional one embryo was transferred after Al at estrus (52.8%) was higher than the group transferred one (32.8%) or two (36.9%) embryos. 4. The pregnancy rate of embryo in morula stage was better than that in blasto cyst stage (39.3% vs 32.5%). 5. The pregnancy rate in the recipients exhibited estrus later than the donor (66.7%) was the higher than those exhibited estrus (40.3%) or exhibited estrus before the donor (37.5%).
Microspheres are expected to be applied to biomedical areas such as solid-phase immunoassays, drug delivery systems, Immunomagnetic cell separation. To synthesize micro-spheres for biomedical application, "two stage shot growth method" was developed. The uniformity ratio or synthesized microspheres was always smatter than 1.05. And the surface charge density (or the number of ionizable functional groups) of the microspheres synthesized by "two stage shot growth method" was 6-13 times higher than thats of the ml crospheres synthesized by conventional seeded batch copolymerization. As a previous step for biomedical application, adsorption experiments of bovine albumin on microspheres were carried out under various conditions. The maximum adsorbed amount was obtained in the neighborhood of pH 4.5. Isoelectric point of bovine albumin Is pH 5.0, so experimental result shows that it shifted to acid area. The adsorption Isotherm was obtained, the plateau region was always reached at 2.Og/L (bulk concentration of bovine albumin ) . The effect of the kind and the amount of surface functional group was also examined.p was also examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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