In military transportation, the use of wide trailer for transporting the large and heavy weight equipments such as tank, armoured vehicle, and mobile gunnery is quite common. So, the vulnerability of causing traffic accidents for these wide military trailer to bump or collide with another car in adjacent lane is very high due to its broad width in excess of its own lane's width. Also, the possibility of these strayed accidents can be increased especially by the careless driver. In this paper, the recognition system of lane and vehicle headway direction is developed to detect the possible collision and warn the driver to prevent the fatal accident. In the system development, Kalman filtering is used first to extract the border of driving lane from the video images supplied by the CCD camera attached to the vehicle and the driving lane detection is completed with regression analysis. Next, the vehicle headway direction is recognized by using neural network scheme with the extracted parameters of the detected driving lane feature. The practical experiments for the developed system are also carried out in the real traffic road of Seoul city area and the results show us the more than 90% accuracy in recognizing the driving lane and vehicle headway direction.
본 논문에서 설계한 HWbF(Hit and WLC based Firewall)은 PFS(Packet Filter Station)과 APS(Application Proxy Station)으로 구성된다. PFS는 로드 밸런싱을 이용한 PLB(Packet Load Balancing) 모듈을 이용해 패킷들을 분산시켜 패킷 전송 지연을 방지하고 병목현상을 줄이도록 설계하였고 APS는 로드 밸런싱을 이용한 PCSLB(Proxy Cash Server Load Balancing)모듈을 이용해 효율적인 프록시 캐쉬 서버를 관리하고, 패킷 트래픽량을 이용해 DoS 공격을 탐지하도록 설계하였다. 따라서, 본 논문에서 설계한 HWbF는 기존이 방화벽의 단점이었던 패킷 전송 지연을 방지하고 병목현상을 줄여 패킷 처리속도를 향상시킨다. 또한, 패킷 트래픽 임계값을 패킷 트래픽 량에 따라 자동 조절함으로써 기존의 평균값과 고정 임계치에 대한 각각의 DoS 공격 오탐지율(TCP)이 50%와 25%에서 제안한 수식에 의해 각각 38%와 17%으로 감소시켜, DoS 공격 트패픽의 탐지능력을 향상시킬 뿐만 아니라 프록시 캐쉬 서버의 부하도 줄인다.
본 연구에서는 최근 반도체 및 display 산업이 발달함에 따라 문제가 되고 있는 휘발성 유기화합물의 전처리에 관해 조사하였다. 일반적인 VOCs 처리 설비인 직접연소장치에 사용되는 농축기는 display 제조 공정 내 배출가스에 의해 쉽게 오염되어 성능저하를 일으키며 결과적으로 VOCs의 처리 효율을 떨어뜨린다. 배출가스 성분 분석 결과 고비점, 고점도, 고분자량의 Alcohol류 및 Oil 성분이 다량 검출되었다. 이에 전처리 설비 내 열교환기를 이용하여 농축기 성능저하 물질을 응축시켜 처리하고자 하였고, 대부분의 물질을 90% 이상 처리하였다. 또한 열교환기에서 재 비산되는 고분자 Oil 등은 후처리 설비로 Grease Filter를 장착하여 대부분 처리할 수 있는 것으로 확인되었다.
주변 환경으로부터 직접 데이터를 수집하는 센서 노드는 많은 제약 조건을 가지기 때문에 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 본 논문에서는 도로를 주행 중인 차량의 위치 데이터를 수신하는 센서 노드에서, 칼만 필터로 추정한 대상의 속도와 이동 거리 가중치로 데이터 수신 주기를 변경한다. 차량의 속도가 느릴수록 센서 노드의 데이터 수신 주기를 길게 함으로써 전체 네트워크에서 이루어지는 연산 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 MATLAB으로 구현된 교통 시뮬레이터를 통하여 검증하였으며, 기존 방법에 비해 제안하는 기법을 사용하는 센서 네트워크에서 연산에 소요되는 시간이 감소하는 것을 확인하였다.
최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
This paper presents a robust deep learning-based human tracking framework in crowded environments. For practical human tracking applications, a target must be robustly tracked even in undetected or overcrowded situations. The proposed framework consists of two parts: robust deep learning-based human detection and tracking while recognizing the aforementioned situations. In the former part, target candidates are detected using Detectron2, which is one of the powerful deep learning tools, and their weights are computed and assigned. Subsequently, a candidate with the highest weight is extracted and is utilized to track the target human using a Kalman filter. If the bounding boxes of the extracted candidate and another candidate are overlapped, it is regarded as a crowded situation. In this situation, the center information of the extracted candidate is compensated using the state estimated prior to the crowded situation. When candidates are not detected from Detectron2, it means that the target is completely occluded and the next state of the target is estimated using the Kalman prediction step only. In two experiments, people wearing the same color clothes and having a similar height roam around the given place by overlapping one another. The average error of the proposed framework was measured and compared with one of the conventional approaches. In the error result, the proposed framework showed its robustness in the crowded environments.
The COVID-19 pandemic has led to the normalization of mask-wearing worldwide, and young children are particularly vulnerable to respiratory diseases. Children's masks come in various sizes and shapes, causing confusion among consumers who struggle to find products that can accommodate their child's unique physical conditions. This research aims to analyze the shape and dimensions of health masks designed for young children. A total of 67 mask varieties were collected, and 58 were subjected to analysis. The masks were found to have two primary shapes: foldable and beak-like, with sizes categorized as small and extra-small. The majority of masks were manufactured in Korea, and the size labeling systems varied among manufacturers. The mask materials were non-woven fabric or polypropylene, and there was diversity in terms of the adjustable earbands and the use of additional accessories. The dimensions of the masks varied depending on their shape, with significant differences in the weight and the length of the wire holes. Subsequent research should focus on conducting wearability evaluations to verify the dimensional suitability of commercially available children's health masks based on shape and size. Additionally, this study aims to provide foundational data that can assist in the development of children's masks with size ranges that differentiate them from adult masks and cater to specific age groups.
면적 $26\;m^2$, 여과용 자갈 약 $15\;m^3$로 된 자갈 여과 장치에 연결된 단위면적 약 $7m^2$ 되는 사육탱크 6개와 보조탱크 2개로 구성된 장치에서 어류를 사육하면서 1980년 4월 18일부터 동 10월 14일까지의 180일간의 성장결과를 정리하여 본 결과는 다음과 같다. 1개의 사육탱크를 주실험용으로 사용했으며 이스라엘계 잉어와 이 종과 국내산 잉어 사이의 $F_1$ 잡종을 같은 수량씩 넣어 기른 결과는 총생산 461kg, 순생산 395kg였으며 그 중 이스라엘계 잉어는 약 8배로 성장했는데, $F_1$ 잡종은 약 6배로 성장했다. 남은 탱크에 수용한 잡다어류의 성장결과와 상기 생산량을 참작해 보니 이 시설을 보완개선해 가면서 이용하면 산업적 생산시도도 가능할 것으로 짐작된다. 특히 어류밀도가 높아졌을 때는 보다 효율적인 폭기방법을 이용함이 필요했다. 이 실험을 위해 만들어 사용한 부순환류이용의 고형오염물침전 제거장치는 용수절약을 위해서 효율적이며, 그 기능이 잘 발휘되었다. 가장 문제된 점은 아가미흡충의 심한 번식이었으며, Dipterex, DDVP 등의 사용으로 처음은 잘 제거되지만 곧 저항개체의 출현과 번식으로 이들 약품의 효력이 나타나지 않음을 알았다. 그리고, 이스라엘계 순종은 Dipterex 사용에 의해서 거의 대부분이 기형어로 되지만 $F_1$ 잡종 및 국내산 일반 잉어에는 기형어가 거의 나타나지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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