In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.
최적 이동 경로 탐색이나 스케줄링 경로 예측 등 최적의 위치 기반 서비스 제공을 위하여 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 고려한 이동 객체들의 의미 있는 이동 패턴 추출 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 의미 있는 이동 패턴 추출을 위하여 이동 객체의 연속적 위치 변화를 보다 효과적으로 패턴화하고 2차원 공간 영역으로의 인덱싱을 위한 $R^*$-tree 기반의 이동 객체 위치 속성 일반화 기법을 제안한다. 제안한 위치 일반화 방법은 이동 객체들의 각 공간 영역 데이터를 이용하여 영역 간의 시간 간격에 대한 제약을 만족하는 이동 시퀀스를 생성하며, 생성된 이동 시퀀스들을 통하여 의미 있는 이동 패턴들을 추출한다. 추출된 이동 패턴들은 최적의 위치기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 마이닝이나 객체의 이동 추이 분석 등에 효과적으로 이용될 수 있다.
최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.
Hossain, M. Akhter;Hossain, M. Kamal;Alam, M. Shafiul;Uddin, M. Main
Journal of Forest and Environmental Science
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제31권3호
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pp.192-201
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2015
Information on plant diversity and community structure are required to chalk out necessary actions for conservation management. The present study assessed the composition and diversity of tree species in Kamalachari Natural Forest of Chittagong South Forest Division, Bangladesh, during April 2010 to November 2011. A total of 107 tree species belonging to 72 genera and 37 families were recorded, where Moraceae family was represented by maximum (11) species. Density, Basal area and volume of tree species were $418{\pm}20.09stem/ha$, $21.10{\pm}2.62m^2/ha$ and $417.4{\pm}79.8m^3/ha$ respectively. Diameter and height class distribution of tree species revealed an almost reverse J-shaped curve. Both the number of species and percentage of tree individuals were maximum in the lower DBH and height ranges. Anthropogenic disturbances like illegal tree cutting, over extraction, settlement inside forest area etc. were noticed during the study, which are supposed to cause gradual decrease of both tree species and individuals in the higher DBH and height classes. However, Artocarpus chama was found dominant showing maximum IVI followed by Schima wallichii, Aporosa wallichii, and Lithocarpus acuminata. The quantitative structure of the tree species of Kamalachari natural forest is comparable to other tree species rich tropical natural forests. The findings of the study may help in monitoring future plant population changes of the identified species and adopting species specific conservation programs in Kamalachari natural forest.
본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.
Jong-Su, Yim;Dong-Hyeon, Kim;Chi-Ung, Ko;Dong-Geun, Kim;Hyung-Ju, Cho
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권2호
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pp.99-110
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2023
논문은 LiDAR 점군 데이터를 사용하여 흉고 직경과 수고를 예측하는 ForestLi 시스템을 제안한다. ForestLi 시스템이 LiDAR 점군 데이터를 처리하는 과정은 다음과 같이 여러 단계로 진행된다. 다운샘플링, 이상점 제거, 지표면 분할, 지표면 정규화, 수간 추출, 개체목 분할, 흉고 직경 측정, 수고 측정. LiDAR 점군 데이터를 처리하는 상용 시스템 LiDAR360은 하측 식생과 개체목 분할 오류를 사용자가 직접 수정해야 한다. ForestLi 시스템은 하측 식생에 해당하는 LiDAR 점군 데이터를 자동으로 제거한다. 결과적으로 ForestLi 시스템이 LiDAR360보다 전체 수행시간을 줄이고, 흉고 직경과 수고 예측의 정확성을 높였다. 실험을 통해서 제안된 ForestLi가 LiDAR360 시스템보다 흉고 직경과 수고 측정의 정확성과 전체 실행시간 측면에서 우수하다는 것을 보여주었다.
This paper proposes a circuit extractor which extracts a netlist from the CIF input file cntaining the layout mask artwork informations. The circuit extractor extracts transistors and their interconnections, and calculates circuit parameter such as parasitic resistance and parasitic capacitance from the mask informations. When calculating the parasitic resistance, we consider the current flow path to reduce the errors caused by the resistance approximation. Similarly, we consider the coupling capacitance which has an effect on the circuit characteristics, when the parasitic capacitances are calculated. Therefore, using these parameter values as an input to circuit simulation, the circuit characteristics such as delay time can be estimated accurately. The presented circuit extraction algorithm uses a multiple storage quad tree as a data sturucture for storing and searching the 2-dimensional geometric data of mask artwork. Also, the proposed algorithm is technologically independent to work across a wide range of MOS technologies without any change in the algorihm.
이형 데이터 간의 정보 전송과 교환을 가능하게 하는 유연한 트리 구조의 특성은 인터넷 및 IoT 환경에서의 대량 데이터 저장·전송·교환 등에 있어서 XML이나 JSON에서 주요하게 사용된다. 사용성에 있어서는 수월한 반면에, 감추어져 있는 가치있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 찾아내는 것은 일반 단순 구조의 데이터에 비해서 훨씬 어려우며 복잡하고 난해한 문제들을 발생시킨다. 이는 트리가 갖는 계층 구조 때문이다. 본 논문에서는 계층 구조를 갖는 대량 트리 데이터들을 보다 단순한 리스트 구조로 변형한 후 해당 구조로부터 가장 자주 발생하는 유용한 정보들을 추출하는 방법을 제시한다.
Woody plant tissues contain great amounts of phenolic compounds and polysaccharides. These substances inhibit the activation of reverse transcriptase and/or Taq polymerase in RT-PCR. The commonly used multiple-step protocols using several additives to diminish polyphenolic compounds during nucleic acid extraction are time consuming and laborious. In this study, sodium sulfite was evaluated as an additive for nucleic acid extraction from woody plants and the efficiency of RT-PCR assay of commercial nucleic acid extraction kits and small-scale dsRNA extraction was compared. Sodium sulfite was used as an inhibitor against polyphenolic oxidases and its effects were compared in RNA extraction by commercial extraction kit and small-scale double-stranded RNA (dsRNA) extraction method for RT-PCR. During nucleic acid extraction, addition of 0.5%-1.5%(w/v) of sodium sulfite to lysis buffer or STE buffer resulted in lighter browning by oxidation than extracts without sodium sulfite and improved the RT-PCR detection. When commercial RNA extraction kit was used, optimal concentrations of sodium sulfite were variable according to the tested plant. However, with dsRNA as RT-PCR template, sodium sulfite 1.5% in STE buffer improved the detection efficiency of Apple chlorotic leaf spot virus (ACLSV) and Apple stem grooving virus (ASGV) in fruit trees, and reduced the unspecific amplifications signi-ficantly. Furthermore, when viruses existed at low titers in host plant, small-scale dsRNA extractions were very reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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