Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.
식품에 극소량 존재하는 Salmonella spp.를 real-time PCR로 검출 시 필요한 최소시간을 구하고자 하였다. Sal-F, Sal-R 서열이 primer로 사용되었으며 sal-P 서열이 probe로 사용되었다. BPW에서 산출된 검출한계는 $3.77{\times}10^2\;cfu/mL$로 측정되었다. BPW에 인위적으로 Salmonella spp.를 접종하였으며 성장곡선을 구하였다. 성장곡선은 y=$0.0127x^2$+0.5927x-0.4317($R^2$=0.99) 식을 나타내었다. 25 g 시료에 1 cell의 Salmonella spp.가 존재한다고 가정할 경우, 시료처리 과정에서 10배로 희석되므로 초기 균 농도는 0.004 cfu/mL 이며 이 농도에서 검출한계까지의 균수 증가가 발생해야 real-time PCR로 검출이 가능할 것으로 판단되었다. 성장곡선에서 균수 증가에 필요한 시간을 측정해 본 결과 7시간20분으로 산출되었으며 따라서 PCR 수행시간을 포함하여 10시간이면 검출이 가능함을 알 수 있었다. 식품에서의 실증실험을 위하여 시중에서 판매되고 있는 신선편이 양배추를 구하여 25 g에 1~10 cfu의 수준으로 S. Typhimurium을 인위접종한 후 real-time PCR 방법과 식품공전방법으로 검출하였을 때 두 방법 모두 동일하게 30개중 29개 시료에 대하여 음성을 나타내었다.
최근 디지털 컨텐츠 관리의 중요성이 점점 증대되는 가운데, 동영상 컨텐츠의 중복장면을 최대한 줄이고, 대량의 비디오 데이터를 효과적으로 하기 위하여 장면변환 검출과 관련된 연구가 계속 진행되고 있다. 기존의 히스토그램과 화소 차를 이용한 장면변환 검출 기법은 조명변화와 움직임에 민감한 결과를 나타내었다. 따라서, 최근에는 계산량이 적고, 장면특성을 비교적 잘 나타내는 visual rhythm을 사용한 검출 방법이 많이 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 visual rhythm의 방향성을 이용하여 장면을 검출하는 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 계산량을 효과적으로 줄일 수 있으며, 방향성 측정으로 인해 움직임이 있는 장면에서도 지속적인 성능을 가질 수 있다. 실험 결과에서는 기존에 사용되던 히스토그램을 이용한 장면변환 검출과 비교하여 약 30%의 성능효과를 보였고, 움직임이 많은 광고와, 뮤직비디오에서 비슷한 성능이 유지됨을 확인 할 수 있었다.
Background: Although nicotine dependence plays a role as a main barrier for smoking cessation, there is still a lack of solid evidence on the validity of biomarkers to determine nicotine dependence in clinical settings. This study aimed to investigate whether urinary cotinine levels could reflect the severity of nicotine dependence in active smokers. Materials and Methods: Data regarding general characteristics and smoking status was collected using a self-administered smoking questionnaire. The Fagerstr$\ddot{o}$m test for nicotine dependence (FTND) was used to determine nicotine dependence of the participants, and a total of 381 participants were classified into 3 groups of nicotine dependence: low (n=205, 53.8%), moderate (n=127, 33.3%), and high dependence groups (n=49, 12.9%). Stepwise multiple linear regression model and receiver operating characteristic (ROC) curves analyses were used to determine the validity of urinary cotinine for high nicotine dependence. Results: In correlation analysis, urinary cotinine levels increased with FTND score (r=0.567, P<0.001). ROC curves analysis showed that urinary cotinine levels predicted the high-dependence group with reasonable accuracy (optimal cut-off value=1,000 ng/mL; AUC=0.82; P<0.001; sensitivity=71.4%; specificity=74.4%). In stepwise multiple regression analysis, the total smoking period (${\beta}$=0.042, P=0.001) and urinary cotinine levels (${\beta}$=0.234, P<0.001) were positively associated with nicotine dependence, whereas an inverse association was observed between highest education levels (>16 years) and nicotine dependence (${\beta}$=-0.573, P=0.034). Conclusions: The results of this study support the validity of using urinary cotinine levels for assessment of nicotine dependence in active smokers.
개인의 건강 관리를 위해 보행 운동이 강조되면서 보행 정보 서비스의 요구가 많아지고 있다. 최근 스마트폰이 보급되면서 건강 관리 보조를 위한 보행수 측정 앱이 개발되고 있다. 그러나 기존의 앱은 보행 외의 움직임이나 진동을 보행으로 인지하여 보행수가 증가되거나, 다양한 스마트폰 소지위치에서 다른 정확도를 보이는 등의 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 스마트폰의 가속도 센서와 근접 센서를 이용하여 소지위치에 상관없이 정확한 보행수를 측정할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해 스마트폰의 6가지 소지위치별 임계값 범위를 설정하여 미검출 및 과검출의 오류를 최소화하였고 노이즈를 제거하기 위해 잠금구간을 설정하는 알고리즘을 제안한다. 구현 결과 6가지 소지위치를 인식하였고 상용화된 앱과 비교실험을 통하여 제안하는 기법의 정확도가 높음을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권2호
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pp.332-338
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2010
전력계통에서 아크현상이 원인이 되는 전기화재는 전기제품의 사용증가에 따라 급증하고 있으나, 이들 사고를 방지할 수 있는 확립된 방법은 없다. 이들 배경에서 본 논문은 공기조화기에서 직렬아크 검출 기술과 장치에 대한 실험적 결과에 대해 기술하였다. 공기조화기의 불완전한 접속부에서 발생하는 직렬아크를 모의하고, 주파수 스펙트럼을 FFT로 분석한 결과, 190 kHz~250 kHz와 900 kHz~1.6 MHz 에 존재함을 알 수 있었다. 저역차단주파수가 170 kHz이며 60 Hz를 176 dB까지 감쇄시킬 수 있는 아크검출 및 파형정형 회로를 설계하였다. 또한 스위치 조작, 인버터 운전 및 서지 등에 의해 발생하는 노이즈로부터 직렬아크신호를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 적용실험은 UL1699에 규정 되어있는 아크발생장치를 이용하여 여러 형태의 공기조화기에서 수행되었으며, 99 %이상 검출능력을 나타내었다.
3.5KHz 천부지층탐사기(Subbottom Profiler)는 10~100m 깊이까지의 천부 해저지층구조를 정밀하게 파악하기 위한 탐사장비이다. 천부지층탐사는 1m 보다 정밀한 해상도를 요하는 탐사이다. 그러나 해상의 파고는 대부분 1m 이상인 경우가 많기 때문에 파도에 의한 너울영항으로 자료의 품질이 크게 저하된다. 본 연구에서는 디지털로 취득된 3.5KHz 천부지층탐사자료에서 너울영향을 제거함으로써 고품질의 지층단면도를 획득할 수 있음을 보였다. 너울 효과를 제거하기 전에 해저면 신호의 진폭이 큰 점을 이용하여 해저면 추출심도를 구하였다. 너울영향을 제거하기 위하여 인접트레이스의 추출심도를 이용한 인접심도 평균법과 고주파 제거 필터링법을 각각 적용한 결과, 두가지 모두 양호한 결과를 도출할 수 있었다. 자료의 상태가 매우 불량한 경우와 심도가 얕아 직접파와 중첩되는 경우 등에서는 해저면 심도추출이 부정확하여 너울영향제거에 어려움이 있다.
본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다.
We develop a time-temperature indicator (TTI) that can determine whether thawing of fish and other fishery products has occurred during frozen storage. A polypropylene tube with an internal diameter of 3 mm was prepared and cut to a length of 14 to 20 mm. One end of the tube was thermally sealed and 0.1% acetic acid was injected into the other end; the tube was then frozen at $20^{\circ}C$. Then the open side of the frozen tube was blocked by sinking the tube into a 10% gelatin solution. The tube was attached to a polyvinyl packaging bag along blue litmus paper and the bag was put into a freezer at $-20^{\circ}C$. After freezing, the bag was removed to an ambient temperature of $20^{\circ}C$, and the time dependence of the color change of the litmus paper was observed. The color changed from blue to red, with the length of the red region increasing with time. Our TTI can be used as a part of a visible detection system and the detection program can conduct the elapsed time analysis on the length of the red region of the litmus paper indicating the degree of thawing. Thus, the TTI is a useful tool in the temperature management of frozen fish and fishery products.
컴퓨터 분야에서 에이전트의 개념의 전자 상거래, 정보 검색과 같은 많은 어플리케이션에 응용되어 중요시되고 있지만, 소프트웨어 테스트 분야에 에이전트의 개념이 적용되는 것은 드문 일이었다. 테스트 에이전트 시트템 (TAS)은 에이전트 개념을 소프트웨어 테스트 분야에 적용한 새로운 도구로, 'User Interface Agent', 'Test Case Selection & Testing Agent'그리고'Regression Test Agent'로 구성되어 있다. 이들 세개의 에이전트들은 각각 지능성을 나타내는 규칙들을 가지고 객체 지향 프로세스를 딸라 자율적으로 테스트를 진행한다. 이 시스템은 두 가지 측면에서 장점을 가지고 있다. 첫째는 자율적으로 테스트 진행시켜 테스터의 간섭을 최소화한다는 것이고 둘째는 지능적으로 중복이 없고 일관성이 있는 효율적인 테스트케이스를 선택하여 테스트 시간을 감소시키면서 오류검출능력은 향상된다는 것이다. 본 논문에서는 사례를 중심으로 실행과정을 기술하여 TAS를 구성하는 세 개의 에이전트들의 자율적인 행동으로 테스트가 진행되는 것을 보여 TAS가 테스트의 간섭을 최소화한다는 것을 보인다. 그리고 4가지유형의 실험을 수행하여 테스트 시간의 단축과 오류 검출 효과향상을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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