Various types of sensors are used at industrial sites to measure vibration. With the increase in the diversity of vibration measurement methods, vibration monitoring methods using camera equipment have recently been introduced. However, owing to the physical limitations of the hardware, the measurement resolution is lower than that of conventional sensors, and real-time processing is difficult because of extensive image processing. As a result, most such methods in practice only monitor status trends. To address these disadvantages, a high-resolution vibration measurement method using image analysis of the edge region of the structure has been reported. While this method exhibits higher resolution than the existing vibration measurement technique using a camera, it requires significant amount of computation. In this study, a method is proposed for rapidly processing considerable amount of image data acquired from vision equipment, and measuring the vibration of structures with high resolution. The method is then verified through experiments. It was shown that the proposed method can fast measure vibrations of structures remotely.
태아 심음을 측정하기 위한 기존의 자기상관 함수 법은 처리과정이 간편한 반면에 많은 문제점을 가지고 있다. 초음파 도플러 신호가 열악할 경우 고전적인 자기상관 함수 법은 문턱 값의 선정과 창 함수 크기에 매우 민감하다. 특히 데이터 손실이 생길 때 정확한 태아 심박동 수를 찾기가 어렵다. 이들 문제점들을 보완하기 위하여 초음파 도플러 신호로부터 정확한 태아 심박동 수를 찾는 고해상 피치검출 알고리듬이 제안되었다. 이 알고리듬은 자기상관 함수법 보다 정확하고, 잡음에 강하며, 높은 신뢰성을 갖으나 계산량이 많아 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 새로운 태아 심음 추출 알고리듬을 제안하고, 제안된 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관하여 연구하였다.
Electron microbursts, energetic electron precipitation having duration less than 1 sec, have been thought to be generated by chorus wave and electron interactions. While the coincidence of chorus and microburst occurrence supports the wave-particle interaction theory, more crucial evidences have not been observed to explain the origin of microbursts. We propose the measurement of energy dispersion of microbursts could be an evidence supporting wave-particle theory. During chorus waves propagate along magnetic field, the resonance condition should be satisfied at different magnetic latitude for different energy electrons. If we observed electron microbursts at low altitude, the arrival time of different energy electrons should make unique dispersion structures. In order to observe such energy dispersion, we need a detector having fast time resolution and wide energy range. Our study is motivated from defining the time resolution and energy range of the detectors required to measure microburst energy dispersions. We performed test particles simulation to investigate how electrons interact with simple coherent waves like chorus waves. We compute a large number of electron's trajectories and successfully produce energy dispersion structures expected when microbursts are observed with 10 msec time resolution detectors at the altitude of 600 km. These results provide useful information in designing electron detectors for the future mission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2012-2027
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2019
Nutritional disorders are one of the most common diseases of crops and they often result in significant loss of agricultural output. Moreover, the imbalance of nutrition element not only affects plant phenotype but also threaten to the health of consumers when the concentrations above the certain threshold. A number of disease identification systems have been proposed in recent years. Either the time consuming or accuracy is difficult to meet current production management requirements. Moreover, most of the systems are hard to be extended, only detect a few kinds of common diseases with great difference. In view of the limitation of current approaches, this paper studies the effects of different trace elements on crops and establishes identification system. Specifically, we analysis and acquire eleven types of tomato nutritional disorders images. After that, we explore training and prediction effects and significances of super resolution of identification model. Then, we use pre-trained enhanced deep super-resolution network (EDSR) model to pre-processing dataset. Finally, we design and implement of diagnosis system based on deep learning. And the final results show that the average accuracy is 81.11% and the predicted time less than 0.01 second. Compared to existing methods, our solution achieves a high accuracy with much less consuming time. At the same time, the diagnosis system has good performance in expansibility and portability.
열차 경합해소 문제는 열차의 경합이 발생되거나 예측될 때 지연 확산을 최소화하기 위해 열차 운행스케줄을 조정하는 것이다. 기존연구에서는 폭발적으로 증가하는 변수로 인해 풀 수 있는 문제의 크기가 제한적이다. 본 논문에서는 열차 운영단계에서 열차 경합을 해소하기 위해 시공간 네트워크를 이용한 열차 경합해소모형을 제안한다. 제안한 모형은 시공간 네트워크에서 경합발생 이후 운행 열차들에 대해 정차 역에서의 정차 허용치만을 부여함으로써 문제의 크기를 조절하였다. 또한, 경로흐름변수를 사용해 대형문제도 풀 수 있도록 하였다. 제안한 모형을 이용하여 열차경합의 지연파급분석과 경합해소 실험결과를 제시하였다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
The impact of the detailed surface data on regional meteorological fields in complex coastal area is studied using RAMS. Resolutions of topography and land use data are very important to numerical modeling, because high resolution data can reflect correct terrain height and detail characteristics of the surface. Especially, in complex coastal region such as Gwangyang area, southern area in Korean Peninsula, high resolution topography and land use data are indispensable for accurate modeling results. This study investigated the effect of resolutions of terrain data using SRTM with 3 second resolution topography and KLU with 1 second resolution land use data. Case HR was the experiment using high resolution data, whereas Case LR used low resolution data. In Case HR, computed surface temperature was higher than Case LR along the coastline and wind speed was $1{\sim}2m/s$ weaker than Case LR. Time series of temperature and wind speed indicated great agreement with the observation data. Moreover, Case HR indicated outstanding results on statistical analysis such as regression, root mean square error, index of agreement.
With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.
본 연구의 목적은 회전익 UAV를 이용하여 1cm 미만의 GSD를 갖는 초고해상도 영상을 취득하기 위해 비행고도, 비행속도, 카메라 셔터의 노출시간, 자동초점조절 사용 여부가 영상의 시각적 해상도에 미치는 영향을 객관적으로 분석하는 것이다. 아울러 다양한 형태의 항공표적에 대한 인식 용이성을 평가하는 것도 목표로 한다. 이를 위해 35mm 크기의 7952*5304 화소 CMOS 센서와 55mm 단렌즈를 이용하여 비행고도 20m부터 120m에서 20m 간격으로 촬영하고 영상의 시각적 해상도를 분석하였다. 결과로 자동초점조절을 사용한 경우 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 1.1~1.6배로 나타났고, 자동초점조절을 사용하지 않은 경우 1.5~3.5배로 나타났다. 다음으로 비행고도 80m에서 5m/s로 정속 비행하면서 카메라의 노출 시간을 1/60sec에서 1/2000sec까지 1/2씩 줄이면서 촬영하고 시각적 해상도를 분석하였다. 허용 흐려짐을 1 화소로 가정할 때 최장 노출 시간을 준수한 경우 시각적 해상도 는 이론적인 GSD이 비하여 1.3~1.5배로 나타났고, 초과한 경우 1.4~3.0배로 나타났다. A4 용지에 항공표적을 출력하여 비행고도 80m 이내에서 촬영하면 상용소프트웨어를 이용하여 코드화된 항공표적을 자동으로 인식할 수 있으며, 자동 인식이 불가능한 고도에서도 다양한 형태의 일반 항공표적 및 코드화된 항공표적을 큰 어려움 없이 수동으로 인식할 수 있었다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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