Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.6
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pp.59-64
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2010
Building a firebreak against surface forest fire is a typical indirect suppression method that stops spread of flame by removing surface fuel, such as fallen leaves and bushes. In the sense of fire dynamic, building a firebreak is to set a section which will block thermal energy from igniting on virgin fuel. This study suggests and evaluates a calculation method for width of firebreak against surface fire for variant wind and slope conditions by applying the Point Source Model (PSM) to fallen leaves of Pinus densiflora. Width of firebreak was measured based on the distance the threshold radiant heat igniting Pinus densiflora fallen leaves at the heat flux of $4.9\;kW/m^2$ reaches. As a result, at the wind velocity of 0~5 m/s and on the slope of $0{\sim}50^{\circ}$, the appropriate width of a firebreak was 0.35~0.65 m for the mean flame height and 0.75~1.05 m for the maximum flame height. Accordingly, considering the factor of safety, the most appropriate width of a firebreak is 1.05 m based on the maximum flame height. Additional comparative analyses through experiments and field surveys are deemed necessary to determine appropriate widths of firebreak for different types of surface fuel.
Purpose of this study was a development of an image processing algorithm to recognize paprika and acquire it's 3D coordinates from stereo images to precisely control an end-effector of a paprika auto harvester. First, H and S threshold was set using HSI histogram analyze for extracting ROI(region of interest) from raw paprika cultivation images. Next, fundamental matrix of a stereo camera system was calculated to process matching between extracted ROI of corresponding images. Epipolar lines were acquired using F matrix, and $11{\times}11$ mask was used to compare pixels on the line. Distance between extracted corresponding points were calibrated using 3D coordinates of a calibration board. Non linear regression analyze was used to prove relation between each pixel disparity of corresponding points and depth(Z). Finally, the program could calculate horizontal(X), vertical(Y) directional coordinates using stereo camera's geometry. Horizontal directional coordinate's average error was 5.3mm, vertical was 18.8mm, depth was 5.4mm. Most of the error was occurred at 400~450mm of depth and distorted regions of image.
In this study, a source locating technique applicable to transversely isotropic media was developed. Wave velocity anisotropy was considered based on the partition approximation method, which simply enabled AE source locating. Sets of P wave arrival time were decided by the two-step AIC algorithm and they were later used to locate the AE sources when having the least error compared with the partitioned elements. In order to validate the technique, pencil lead break test on artificial transversely isotropic mortar specimen was carried out. Defining the absolute error as the distance between the pencil lead break point and the located point, 1.60 mm ~ 14.46 mm of range and 8.57 mm of average were estimated therefore it was regarded as thought to be 'acceptable' considering the size of the specimen and the AE sensors. Comparing each absolute error under different threshold levels, results showed small discrepancies therefore this technique was hardly affected by background noise. Absolute error could be decomposed into each coordinate axis error and through it, effect of AE sensor position could be understood so if optimum sensor position was able to be decided, one could get more precise outcome.
Kim, Chang Hoi;Kim, Tae Won;Shin, Ho Cheol;Lee, Heung Ho
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.9
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pp.136-143
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2013
In this paper, a algorithm to find joints of a small animal like a lizard from the multiple-view silhouette images is presented. The proposed algorithm is able to calculate the 3D coordinates so that the locomotion of the lizard is markerlessly reconstructed. The silhouette images of the lizard was obtained by a adaptive threshold algorithm. The skeleton image of the silhouette image was obtained by Zhang-Suen method. The back-bone line, head and tail point were detected with the A* search algorithm and the elimination of the ortho-diagonal connection algorithm. Shoulder joints and hip joints of a lizard were found by $3{\times}3$ masking of the thicked back-bone line. Foot points were obtained by morphology calculation. Finally elbow and knee joint were calculated by the ortho distance from the lines of foot points and shoulder/hip joint. The performance of the suggested algorithm was evaluated through the experiment of detecting joints of a small lizard.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.619-627
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2016
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
For developing the location based service which is individualized and specialized according to the characteristic of the users, the spatio-temporal pattern mining for extracting the meaningful and useful patterns among the various patterns of the mobile object on the spatio-temporal area is needed. Thus, in this paper, as the practical application toward the development of the location based service in which it is able to apply to the real life through the pattern mining from the huge historical data of mobile object, we are proposed STOMP(using Frequency of sequence and Weight) that is the new mining method for extracting the patterns with spatial and temporal constraint based on the problems of mining the optimal moving pattern which are defined in STOMP(F)[25]. Proposed method is the pattern mining method compositively using weighted value(weights) (a distance, the time, a cost, and etc) for our previous research(STOMP(F)[25]) that it uses only the pattern frequent occurrence. As to, it is the method determining the moving pattern in which the pattern frequent occurrence is above special threshold and the weight is most a little bit required among moving patterns of the object as the optimal path. And also, it can search the optimal path more accurate and faster than existing methods($A^*$, Dijkstra algorithm) or with only using pattern frequent occurrence due to less accesses to nodes by using the heuristic moving history.
Companding algorithms have been used to enhance speech recognition in noise for cochlea implant users. The efficiency of using companding for digital hearing aid users is not yet validated. The purpose of this study is to evaluate the performance of the companding for digital hearing aid users in the various hearing loss cases. Using HeLPS, a hearing loss simulator, two different sensorinerual hearing loss conditions were simulated; mild gently sloping hearing loss(HL1) and moderate to steeply sloping hearing loss(HL2). In addition, a non-linear compression was simulated to compensate for hearing loss using national acoustic laboratories-non-linear version 1(NAL-NL1) in HeLPS. In companding, the following four different companding strategies were used changing Q values(q1, q2) of pre-filter(F filter) and post filter(G filter). Firstly, five IEEE sentences which were presented with speech-shaped noise at different SNRs(0, 5, 10, 15 dB) were processed by the companding. Secondly, the processed signals were applied to HeLPS. For comparison, signals which were not processed by companding were also applied to HeLPS. For the processed signals, log-likelihood ratio(LLR) and cepstral distance(CEP) were measured for evaluation of speech quality. Also, fourteen normal hearing listeners performed speech reception threshold(SRT) test for evaluation of speech intelligibility. As a result of this study, the processed signals with the companding and NAL-NL1 have performed better than that with only NAL-NL1 in the sensorineural hearing loss conditions. Moreover, the higher ratio of Q values showed better scores in LLR and CEP. In the SRT test, the processed signals with companding(SRT = -13.33 dB SPL) showed significantly better speech perception in noise than those processed using only NAL-NL1(SRT = -11.56 dB SPL).
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.2
s.302
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pp.11-18
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2005
To detect vehicles in image, first the image is transformed with the steerable pyramid which has independent directions and levels. Feature vectors are the collection of filter responses at different scales of a steerable image pyramid. For the detection of vehicles in image, feature vectors in feature points of the vehicle image is used. First the feature points are selected with the grid points in vehicle image that are evenly spaced, and second, the feature points are comer points which m selected by human, and last the feature points are corner Points which are selected in grid points. Next the feature vectors of the model vehicle image we compared the patch of the test images, and if the distance of the model and the patch of the test images is lower than the predefined threshold, the input patch is decided to a vehicle. In experiment, the total 11,191 vehicle images are captured at day(10,576) and night(624) in the two local roads. And the $92.0\%$ at day and $87.3\%$ at night detection rate is achieved.
In the primary sensory neuron of the mesencephalic trigeminal nucleus (MTN), the peripheral axon supplies a large number of annulospiral endings surrounding intrafusal fibers encapsulated in single muscle spindles while the central axon sends only a few number of synapses onto single ${\alpha}-motoneurons({\alpha}-MNs)$. Therefore, the ${\alpha}-{\gamma}$ linkage is thought to be very crucial in the jaw-closing movement. Spike activity in a ${\gamma}-motoneuron\;({\gamma}-MN)$ would induce a large number of impulses in single peripheral axons by activating many intrafusal fibers simultaneously, subsequently causing an activation of ${\alpha}-MNs$ in spite of the small number of synapses. Thus, the activity of ${\gamma}-MNs$ may be vital for modulation of jaw-closing movements. Independently of such a spindle activity modulated by ${\gamma}-MNs$, somatic depolarization in MTN neurons is known to trigger the oscillatory spike activity. Nevertheless, the trafficking of these spikes arising from the two distinct sources of MTN neurons is not well understood. In this short review, switching among multiple functional modes of MTN neurons is discussed. Subsequently, it will be discussed which mode can support the ${\alpha}-{\gamma}$ linkage. In our most recent study, simultaneous patch-clamp recordings from the soma and axon hillock revealed a spike-back-propagation from the spike-initiation site in the stem axon to the soma in response to a somatic current pulse. The persistent $Na^+$ current was found to be responsible for the spike-initiation in the stem axon, the activation threshold of which was lower than those of soma spikes. Somatic inputs or impulses arising from the sensory ending, whichever trigger spikes in the stem axon first, would be forwarded through the central axon to the target synapse. We also demonstrated that at hyperpolarized membrane potentials, 4-AP-sensitive $K^+$ current ($IK_{4-AP}$) exerts two opposing effects on spikes depending on their origins; the suppression of spike initiation by increasing the apparent electrotonic distance between the soma and the spike-initiation site, and the facilitation of axonal spike invasion at higher frequencies by decreasing the spike duration and the refractory period. Through this mechanism, the spindle activity caused by ${\gamma}-MNs$ would be safely forwarded to ${\alpha}-MNs$. Thus, soma spikes shaped differentially by this $IK_{4-AP}$ depending on their origins would reflect which one of the two inputs was forwarded to the target synapses.
Kim, Young-Pil;Ham, Hun-Ju;Hong, Sung-Hee;Ko, Seok-Cheol
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.10
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pp.415-424
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2019
In this paper, a minimum rotation radius was designed and fabricated to overcome the threshold so that elderly or disabled people who have difficulty moving can move and transfer safely and conveniently in a narrow room. In the indoor environment, where the sedentary culture develops, this study aimed to provide convenience for passengers with fracture diseases, geriatric diseases, and other knee and waist diseases. First, links, seats, armrests, covers, motors, batteries, chargers, controllers, etc. were attached to the frame so that they could be moved and lifted indoors. The product design and structure were designed considering the user's environment and physical characteristics, and IoT functions were added. A driving experiment was performed to confirm the operating performance of the manufactured indoor moving and lifting wheelchair. The performance tests, such as continuous running time, turning radius, maximum actuator load, maximum lift height, sound pressure level, minimum sensing distance of the driving aid sensor, interworking of server and app programs, device compatibility, and duty cycle error rate, were performed. As a result of the test, the built-in wheelchair could achieve the performance test target of each item and operate successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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