본 논문은 지능형 교통시스템(intelligent transportation system)에 적용될 수 있는 방안으로써, 안정된 영상신호를 제공하여 자동으로 차량안의 승객을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 높은 대역(upper-band)과 낮은 대역(lowe.-band)의 스펙트럼 강도를 조합하는 근적외선(Near-Infrared) 카메라를 이용하여 안정된 영상신호를 획득할 수 있었으며, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증할 수 있었다.
Traumatic spinal cord infarction is a rare condition that causes serious paralysis. The regulation of spinal cord blood flow in injured spinal cords remains unknown. Spinal cord infarction or ischemia has been reported after cardiovascular interventions, scoliosis correction, or profound hypotension. In this case, a 52-year-old man revisited the emergency center with motor and sensory abnormalities in all four extremities 56 hours after a motor vehicle collision. Despite the clinical presentation and imaging examination, there were no specific findings on the patient's first visit to the trauma center. Cervical spine computed tomography angiography showed a narrow vertebral artery, and diffusion-weighted imaging revealed spinal cord infarction from C3 to C5 with high signal intensity. It should be kept in mind that delayed-onset spinal cord infarction may occur in minor or major trauma patients as a result of head and neck injuries.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3086-3103
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2017
Video images captured by vehicle cameras often contain blurry or dithering frames due to inadvertent motion from bumps in the road or by insufficient illumination during the morning or evening, which greatly reduces the perception of objects expression and recognition from the records. Therefore, a real-time electronic stabilization method to correct fuzzy video from driving recorders has been proposed. In the first stage of feature detection, a coarse-to-fine inspection policy and a scale nonlinear diffusion filter are proposed to provide more accurate keypoints. Second, a new antiblurry binary descriptor and a feature point selection strategy for unintentional estimation are proposed, which brought more discriminative power. In addition, a new evaluation criterion for affine region detectors is presented based on the percentage interval of repeatability. The experiments show that the proposed method exhibits improvement in detecting blurry corner points. Moreover, it improves the performance of the algorithm and guarantees high processing speed at the same time.
Covalent organic frameworks (COFs) are porous crystalline polymers in which organic units are linked by covalent bonds and have a regular arrangement at the atomic level. Recently, the COFs have been much attention in bio-medical area such as bio-imaging, drug delivery, and therapeutics. These 2D nanoparticles are proving their value in nanomedicine due to their large surface area, functionalization through functional groups exposed on the surface, chemical stability due to covalent bonding, and high biocompatibility. The high ω-electron density and crystallinity of COFs makes it a promising candidate for bioimaging probes, and its porosity and large surface area make it possible to be utilized as a drug delivery vehicle. However, the low dispersibility in water, the cytotoxicity problems of COFs are still challenged to be solved in the future. In this regard, several efforts that increase the degree of dispersion through functionalization on the surface of COFs for the application to the biomedical field have been reported. In this review, we would like to describe the advantages and limitations of COFs for bio-imaging and anti-cancer treatment.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 근거리 초광대역 bistatic 레이다에 적합한 시간 영역 영상화 기법의 구현에 대해 기술한다. 기존의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상화 기법에서 주파수 영역에 기반을 둔 방법은 원전계 조건을 만족하는 응용 분야에는 잘 적용되지만, 근거리에 적용할 경우 근사화에 따른 위상 오차가 크게 되어 영상의 품질을 떨어뜨린다. 따라서 근거리 영상 레이다에서는 시간 영역에 기반을 둔 back-projection 방법이 적합하다. 그러나 back-projection의 경우 수행 시간이 매우 긴 단점이 있다. 따라서 시간 영역에 기반을 두고 영상의 품질은 back-projection과 유사하며, 수행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 개발된 것이 FFBP(Fast Factorized Back-Projection) 방법이다. 야지에서 획득한 레이다 원시데이터를 사용하여 back-projection 방법과 FFBP 방법을 구현하고 영상의 품질 및 수행 시간을 비교하여 bistatic 전방 관측 레이다의 시간 영역 영상화 기법의 적용 가능성을 입증한다.
본 논문에서는 고정된 전후방의 영상 촬영으로 사각 지대의 위험에 노출된 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 측면의 물체를 감지하여 촬영할 수 있는 새로운 지능형 블랙박스를 제안한다. 차량의 측면 사각지대 촬영을 보완하기 위해서 적외선 거리 센서를 이용하여 차량에 접근하는 물체를 감지하고 블랙박스가 자동으로 해당 대상물을 향해 회전하는 지능형 블랙박스의 알고리즘을 제안한다.
A road recognition system or Lane departure warning system is an early stage technology that has been commercialized as early as 10 years but can be optional and used as an expensive premium vehicle, with a very small number of users. Since the system installed on a vehicle should not be error prone and operate reliably, the introduction of robust feature extraction and tracking techniques requires the development of algorithms that can provide reliable information. In this paper, we investigate and analyze various real-time road detection algorithms based on color information. Through these analyses, we would like to suggest the algorithms that are actually applicable.
In the virtual environment, reality can be enhanced by offering the motion based on a motion simulator in harmony with visual and auditory modalities. In this research the Stewart-Gough-platform-based motion simulator has been developed. Implementation of vehicle dynamics is necessary in the motion simulator for realistic sense of motion, so bicycle dynamics is adopted in this research. In order to compensate for the limited range of the motion simulator compared with the real vehicle motion, washout algorithm composed of high-pass filter, low-pass filter and tilt coordination is usually employed. Generally, the washout algorithm is used with fixed parameters. In this research a new approach is proposed to tune the filter parameters based on fuzzy logic in real-time. The cutoff frequencies of the filters are adjusted according to the workspace margins and driving conditions. It is shown that the washout filter with the fuzzy-based parameters presents better performance than that with the fixed ones.
현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 이동차량 양상 안정화를 위한 효율적인 흔들림 보정 기법을 제안한다. 제안된 흔들림 보정 기법은 입력으로 받은 영상 이미지 프레임의 색상 분리를 통한 변환 및 분리정보에 대한 누적 히스토그램을 계산하였고, 흔들리는 차량용 영상 이미지를 보정한 결과에서 색상 정보를 맞추기 위해 히스토그램 매칭을 하였다. 본 논문에서 제안된 흔들림 보정 기법은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 휘도 및 컬러 레벨의 비교를 통해 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 흔들림 보정 기법은 메모리를 사용하지 않고 실시간으로 처리를 통해 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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