본 연구에서는 지능형 CCTV를 이용하여 자동 수위감지 알고리즘과 사전 경보시스템을 개발하고 Test-Bed에 적용하여 실용화 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 현장여건에 적합한 지능형 CCTV 기반의 자동 수위감지 알고리즘을 개발하고 자동인식률 가변 요소에 대한 성능저하 방지대책을 수립하여 CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능과 적합성을 평가하고 실용화에 따른 최적 적용방안을 도출한다. 그 결과, CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능이 90%으로 도출되었다. CCTV 카메라 기종에 따른 적합성 평가 결과, 자동 수위감지용으로 NIR카메라가 정밀도에서 주 야간 95%이상의 성능을, 떨림 안개 저조도 등 자연환경에서 가장 우수한 성능을, 설치용이성에서는 일반카메라와 대등한 성능을, 가격측면에서 일반카메라 대비 15% 최소 상승분으로 가장 우수했다. 따라서 본 연구개발의 성과물인 지능형 CCTV를 이용한 수위감지 경보시스템의 실용화 가능성을 확인하였으며 향후 실용화가 예상된다.
The purpose of this study is to accomplished an in-site evaluation method for existing building insulation status using Infra-red camera and to consider improvement performance to prevent condensation and draw the optimum insulation design method for building using simulation tool. The research contents of this study are to evaluate validity and suitability of building insulation defect survey using Infra-red camera for apartment housing with temperature and heat flow pattern analyze method. Based on this research, the three corners, weak part in condensation, were selected in apartment building and conducted simulation by three-dimensional steady state. From the results, it is required to strengthen insulation design, and it is founded that existing insulation system typically applied to most Korean apartment housings have serious insulation defect that insulation is disconnected by structural components at the joints of wall-slab and wall-wall in envelope. Thus, it is considerate to need a concrete technology improvement.
Park, Heebok;Lim, Anya;Choi, Tae-Young;Lim, Sang-Jin;Park, Yung-Chul
Journal of Forest and Environmental Science
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제33권3호
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pp.239-242
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2017
Although camera traps have been widely used to understand the abundance of wildlife in recent decades, the effort has been restricted to small sub-set of wildlife which can mark-and-recapture. The Random Encounter Model shows an alternative approach to estimate the absolute abundance from camera trap detection rate for any animals without the need for individual recognition. Our study aims to examine the feasibility and validity of the Random Encounter Model for the density estimation of endangered leopard cats (Prionailurus bengalensis) in Maekdo riparian park, Busan, South Korea. According to the model, the estimated leopard cat density was $1.76km^{-2}$ (CI 95%, 0.74-3.49), which indicated 2.46 leopard cats in $1.4km^2$ of our study area. This estimate was not statistically different from the previous leopard cat population count ($2.33{\pm}0.58$) in the same area. As follows, our research demonstrated the application and usefulness of the Random Encounter Model in density estimation of unmarked wildlife which helps to manage and protect the target species with a better understanding of their status.
In this paper, we propose a new real-time dead pixel detection method based on spatial compare filtering, which are usually used in the small target detection. Actually, the soft dead and the small target are cast in the same mold. Our proposed method detect and remove the dead pixels as applying the spatial compare filtering, into the pixel outputs of a detector after the non-uniformity correction. Therefore, we proposed method can effectively detect and replace the dead pixels regardless of the non-uniformity correction performance. In infrared camera, there are usually many dead detector pixels which produce abnormal output caused by manufactural process or operational environment. There are two kind of dead pixel. one is hard dead pixel which electronically generate abnormal outputs and other is soft dead pixel which changed and generated abnormal outputs by the planning process. Infrared camera have to perform non-uniformity correction because of structural and material properties of infrared detector. The hard dead pixels whose offset values obtained by non-uniformity correction are much larger or smaller than the average can be detected easily as dead pixels. However, some dead pixels(soft dead pixel) can remain, because of the difficulty of uncleared decision whether normal pixel or abnormal pixel.
A small biped robot system is designed and implemented. The robot system consists of a mechanical robot body, a control system, a sensor system, and a user interface system. The robot has 12 dofs for two legs, 6 dofs for two arms, 2 dofs for a neck, so it has total 20 dofs to have dexterous motion capability. The implemented robot has the capability of performing intelligent actions such as playing soccer, resisting external forces, and walking on a slope terrain. In this paper, we focus on the robot's capability of playing soccer. The robot uses a color CCD camera attached on its head as a sensor for playing soccer. To make the robot play soccer with only one camera, an algorithm, which consists of searching, localization, and motion planning, is proposed and experimented. The results show that the robot can play soccer successfully in the given environments.
근접사진측량에 의한 정밀측정에서는 사용하는 렌즈의 검정, 요구정확도에 따른 촬영계획이 매우 중요하다. 또한 사진측량에 의한 대상물의 절대변위ㆍ변형측량을 위해서는 절대좌표계의 설정이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 35mm 측정용 카메라를 이용한 초근접 촬영을 위해 초점거리 21mm의 초광각 렌즈에 대한 렌즈 검정을 실시하였으며, 소규모 영역에 대한 주기적 관측을 통해 절대변화량을 모니터링 할 수 있는 측정시스템을 개발하고, 이 시스템을 일정한 주기로 수중구조물의 표면에 대한 절대변화량 모니터링에 적용함으로서 개발한 시스템의 효율성을 제시하였다.
In this research, we propose a path-planning algorithm for an autonomous mobile robot using geographical information, under the condition that the robot moves in unknown environment. All image inputted by camera at every sampling time are analyzed and geographical elements are recognized, and the geographical information is embedded in environmental map. The geographical information was transformed into 1-dimensional evaluation value that expressed the difficulty of movement for the robot. The robot goes toward the goal searching for path that minimizes the evaluation value at every sampling time. Then, the path is updated by integrating the exploited information and the prediction on unexploited environment. We used a sensor fusion method for improving the mobile robot dead reckoning accuracy. The experiment results that confirm the effectiveness of the proposed algorithm on the robot's reaching the goal successfully using geographical information are presented.
In this paper, we proposed a navigation algorithm of the mobile robot for obstacle avoidance using a circular path planning method. The proposed method makes circular paths in order to avoid obstacles in the front side of the mobile robot. An optimal path for approaching to the target is selected and the linear and angular speeds for stable moving of the mobile robot are controlled. Obstacles are detected by image processing which reduce image data obtained from a web camera. Performance of the proposed algorithm is shown by experiments with application to the Pioneer-2DX mobile robot.
An optimal trajectory generation algorithm for capturing a moving object by a mobile robot in real-time is proposed in this paper. The linear and rotational velocities of the moving object are estimated using the Kalman filter, as a state estimator. For the estimation, the moving object is tracked by a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot, which enables a mobile manipulator to track the mobile robot until the capturing moment. The optimal trajectory for capturing the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot as well as the moving object. Therefore, real-time trajectory planning for the mobile robot is definitely required for the successful capturing of the moving object. The performance of proposed algorithm is verified through the real experiments and the superiority is demonstrated by comparing to other algorithms.
This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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