As the economical and cultural levels become higher, the public have more various and new cultural desires, leading to an increase in the number and kinds of cultural facilities. Out of all the cultural facilities built in such a trend, art museums are the yardstick for a certain nation's cultural level, and the number of art museums is gradually increasing every year in Korea, as a cultural space where the public can make cultural exchanges with artists. On the contrary to the increasing number of art museums, however, the number of art museum visitors is decreasing every year, so various attempts are made to activate art museums in Korea. Thus, this study aims to seek a plan to activate the space of an art museum by improving the physical movement of art museum visitors, especially targeting small-sized ones out of all the art museums in Korea. For accurate analyses and verifications, this study used the visibility-ERAM program. As a result of analyses, this study found out and reconsidered several problems related to the space of art museums, and based on the results, the researcher could verify the related hypotheses, further comprehending possible errors of the proposed solution to those problems and supplement in a short period of time. Since such an analysis method and process has objective accuracy, it is expected that the results of this study will be used as basic data for future plans to activate the space of art museums.
본 논문에서는 대기 열황 영상의 색상 분석을 통해 대기값과 전달률을 추정하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 영상의 가시성을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RGB채널의 최대값을 이용하여 영상을 정규화 시키고, 반사율을 이용하여 RGB 채널 각각의 적응적 대기값을 추정한다. 또한 영상의 Y채널의 감마보정을 통해 전달률을 생성한다. 결과적으로 대기값과 전달률을 이용하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 가시성이 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법은 영상의 색상을 분석하기 때문에 기존의 기술의 문제점인 색상왜곡을 억제하고, 효과적으로 영상을 복원함으로써 가시성 향상에 있어서 뛰어난 성능을 보인다. 그 결과 제안된 알고리듬은 안개, 연기, 먼지 등과 같은 다양한 대기중의 불순물에 의한 화질 열화를 효과적으로 제거하여 가시성 향상에 기여할 수 있다.
This study proposes a new calculation method for generating real nighttime lamp-lit images. In order to improve the color appearance in the prediction of a nighttime lamp-lighted scene, the lamp-lit image is synthesized based on spectral distribution using the estimated local spectral distribution of the headlamps and the surface reflectance of every object. The principal component analysis method is introduced to estimate the surface color of an object, and the local spectral distribution of the headlamps is calculated based on the illuminance data and spectral distribution of the illuminating headlamps. HID and halogen lamps are utilized to create beam patterns and captured road scenes are used as background images to simulate actual headlamp-lit images on a monitor. As a result, the reproduced images presented a color appearance that was very close to a real nighttime road image illuminated by single and multiple headlamps.
This paper shows a feasibility analysis results on RFID for car positioning system. Usually, a car navigation is mainly based on GPS combined with map-matching. However, in the case of poor visibility of satellites, GPS can not supply accurate position information continuously. In recent years, RFID has been considered to be one of key technologies in positioning and localization area. But its application and research results in the area of vehicular positioning are not popular. RFID system consists of tag, reader, antenna and software such as drivers and middleware. The main function of RFID system in a vehicular positioning is to retrieve ID recorded position information from tags which set on the center of road. We propose a positioning method for vehicles using RFID and we present some indoor and outdoor experiment results to show that the proposed method is available in vehicle operational environments.
The purpose of tunnel ventilation system for long road tunnels is to keep certain levels of Visibility Index and the concentration of CO. Additional equipments such as jet fans are used in road tunnel to discharge pollutants in the road tunnel. The control algorism of tunnel ventilation system takes the value of sensors as input, and then gives the operation method of jet fans in tunnel as output. Information on the variation of CO concentration in tunnel when jet fans are running is needed to minimize their operation time. Numerical analysis is used in this paper because of the difficulty of conducting experiments under standard condition for ventilation of road tunnel. The concentration of CO has been calculated by using 3-dimensional CFD under transient condition with speed of cars, quantity of air ventilation, and the results for various operation position of jet fans are compared.
선박은 충돌로 인한 침수, 화채 등 여러가지 이유로 긴급피난을 감행해야하는 경우가 많다. 특히, 선박의 경우 그 구조의 특성상 줍고 미로같은 복잡한 형태로 구성되어 신속한 탈출이 어렵다. 화재에 의한 인명손상의 경우 연기에 의한 질식사가 부분을 차지하므로 신속한 탈출은 생존율 향상에 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 기존과 제안된 선박구조에 대한 화재확산과 승무원 피난시간을 검토한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제5권3호
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pp.454-467
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2013
A practical Ship Inner Shell Optimization Method (SISOM), the purpose of which is to improve the safety of the seagoing transport ship by decreasing the maximum Still Water Bending Moment (SWBM) of the hull girder under all typical loading conditions, is presented in this paper. The objective of SISOM is to make the maximum SWBM minimum, and the section areas of the inner shell are taken as optimization variables. The main requirements of the ship performances, such as cargo hold capacity, propeller and rudder immersion, bridge visibility, damage stability and prevention of pollution etc., are taken as constraints. The penalty function method is used in SISOM to change the above nonlinear constraint problem into an unconstrained one, which is then solved by applying the steepest descent method. After optimization, the optimal section area distribution of the inner shell is obtained, and the shape of inner shell is adjusted according to the optimal section area. SISOM is applied to a product oil tanker and a bulk carrier, and the maximum SWBM of the two ships is significantly decreased by changing the shape of inner shell plate slightly. The two examples prove that SISOM is highly efficient and valuable to engineering practice.
Underwater archaeology relies heavily on photography and video image recording during surveillances and excavations like ordinary archaeological studies on land. All underwater images suffer poor image quality and distortions due to poor visibility, low contrast and blur, caused by differences in refractive indices of water and air, properties of selected lenses and shapes of viewports. In the Yellow Sea (between mainland China and the Korean peninsula), the visibility underwater is far less than 1 m, typically in the range of 30 cm to 50 cm, on even a clear day, due to very high turbidity. For photographing 1 m x 1 m grids underwater, a very wide view angle (180°) fisheye lens with an 8 mm focal length is intentionally used despite unwanted severe barrel-shaped image distortion, even with a dome port camera housing. It is very difficult to map wide underwater archaeological excavation sites by combining severely distorted images. Development of practical compensation methods for distorted underwater images acquired through the fisheye lens is strongly desired. In this study, the source of image distortion in underwater photography is investigated. We have identified the source of image distortion as the mismatching, in optical axis and focal points, between dome port housing and fisheye lens. A practical image distortion compensation method, using customized image processing software, was explored and verified using archived underwater excavation images for effectiveness in underwater archaeological applications. To minimize unusable area due to severe distortion after distortion compensation, practical underwater photography guidelines are suggested.
본 논문은 빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지 머신러닝 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안하는 시스템은 빅데이터로 구성된 미세먼지 및 기상 정보를 통해 미세먼지 대기환경지수를 분류하는 시스템이다. 이 시스템은 머신러닝 기반의 대기환경지수 분류 카테고리별 이상치에 따른 이상치 탐지 알고리즘 설계를 통해 미세먼지를 분류한다. 카메라에서 수집된 영상의 심도 데이터는 미세먼지 농도에 따른 영상을 수집한 후 미세먼지 가시마스크를 생성합니다. 그리고 모노 심도 추정 알고리즘을 통한 학습 기반 핑거프린팅 기법으로 모노스코프 카메라에서 수집된 미세먼지의 가시거리를 추론하여 미세먼지 농도를 도출합니다. 본 방법의 실험 및 분석을 위해 미세먼지 농도 데이터와 지역별, 시간별 CCTV 영상 데이터를 매칭하여 학습 데이터를 생성한 후 모델을 생성하여 실제 환경에서 테스트한다.
PURPOSES : This study is to suggest suitable lighting facility installation plans by finding out driver's preference for combination of lighting facility installation among landscape factors that affect driver visibility in tunnels. METHODS : SD method is used to extract emotional factors that affect drivers' preference, Components of tunnel lighting facility installation are evaluated through conjoint analysis and it suggested relative importance of attributes and utility values. RESULTS : In the aspects of satisfaction levels of components of tunnel lighting facility installation, Tunnel side, two lows, and solid line arrangement type has the highest level of satisfaction. Extract emotional factors that affect drivers' preference are "safety", "openness" and "amenity." In addition, the result of analyzing relative importance of attributes of tunnel lighting facility shows that numbers of lighting array has the highest importance and lighting facility arrangement has the lowest importance. Result of analyzing partial utility shows that the 2 low type among number of lows, the solid line arrangement type between arrangement types, placing in the middle part among lighting facility arrangement were highly preferred. CONCLUSIONS : In the case of lighting numbers, utility values of the first line and the second line showed us a big difference. Increasing the number arrays in the future reformation of lighting facility installation combination will be effective in enhancing the utility of the driver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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