Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.
최근, 도시 교통체계 운항으로 수직이착륙이 가능한 UAM(Urban Air Mobility, UAM)의 관심이 고조되고 있다. 따라서 첨단 기술이 적용된 친환경 미래형 교통수단으로 다양한 스타트업 기업에서 관련 기술들을 개발하고 있다. 하지만, UAM의 운항에서 안전성을 높일 수 있는 방안들에 관한 연구들은 아직 미미한 편이다. 특히, 자율주행이 탑재된 UAM이 도심에서의 착륙을 시도하는 과정에서 발생되는 위험에 대한 안전성을 향상시킬 수 있는 노력이 더욱 절실하다. 이에, 본 연구에서는, 도심에서 자율주행 UAM이 착륙을 시도 할 때, 방해가 되는 위험영역을 회피하여 안전하게 착륙할 수 있도록 하는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, UAM의 센서에 의해 관측되는 위험물들의 위도 및 경도 좌표값을 산출하고, 이를 바탕으로, 3차원 영상에서 왜곡이 고려된 평면 영상의 좌표를 위도와 경도로 변환한 후 산출된 위도와 경도를 이용하여 미리 학습된 특징 서술자와HOG(Histogram of Oriented Gradients, HOG) 특징 서술자와의 비교하여 위험영역을 추출하는 방안을 제안한다. 위험영역을 완벽히 추출할 수는 없었지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 이에, 제안된 연구 방법이 자율주행 기술이 탑재된 UAM의 이착륙장 선정에 따른 막대한 비용을 줄이고, 도심과 같은 복잡한 환경에서 착륙을 시도할 때 위험성을 감소시키고 안전성을 높이기 위한 기초적인 방안에 기여할 것으로 사료된다.
컨테이너 표면에는 화물의 위험성을 표시하기 위해 다양한 플래카드를 부착한다. 위험물이 적재된 컨테이너의 경우 일반 컨테이너와 별도로 관리되는 등 그 처리에 주의가 필요하므로 항만 자동화 시스템의 일부로 플래카드 자동 인식에 대한 수요가 생겨나고 있다. 이 논문에서는 플래카드 자동 인식의 전단계로 컨테이너 영상에서 플래카드 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 플래카드는 종류가 다양하지만 모두 다이아몬드 형태를 가지고 있다는 점은 인식에서 장점이 될 수 있지만, 컨테이너 표면이 평면이 아니어서 플래카드 영상이 다양하게 변형될 수 있다는 점은 인식에서 단점이라고 할 수 있다. 제안하는 방법을 실제 영상에 적용하였을 때 유형 2 오류(false negative error)는 발생하지 않았다. 또한, 관심 영역 추출을 위해 추출하고자 하는 대상의 형태적인 특징과 기본적인 이미지 연산만을 사용하였으므로 다양한 형태 기반의 관심 영역 추출에 적용될 수 있다.
최근 기후변화로 인해 비탈면이 증가하고 있으며 2019년 동해안 및 부산지역 사면붕괴 발생 및 2020 곡성 산사태 등 급경사지 재해에 대한 위험성이 증가하고 있는 추세이다. 특히 국립공원은 대부분 산지로 이루어졌으며 급경사지 재해에 대한 위험성이 증가하고 있다. 국립공원의 지반은 노령화 되고 기후변화로 인해 암반의 풍화 및 절리가 가속화되고 있어 사면붕괴 및 낙석이 증가하고 연간 탐방 객수는 증가하는 추세로 이용자수가 많은 다중이용시설에 인접한 급경사지 관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GIS를 활용해 국립공원 다중이용시설에 영향을 미치는 위험 급경사지를 분석하고 현장조사를 통해 검증하였다. 국립공원 다중이용시설 인접 급경사지를 추출하기 위한 과정으로 DEM에서 경사도를 제작하고 34도 이상인 사면을 추출하였다. 추출된 사면의 최대높이와 최소높이 차이로 급경사지 기준에 부합하는 사면을 확인하였으며 사면방향 분석을 통해 다중이용시설에 영향을 미치는지 확인하였다. 이후 정밀 항공영상과 현장사진을 분석하여 최종적으로 4개소의 위험지점을 확인하였으며 현장조사를 실시하였다. 현장조사 결과 4개소 모두 급경사지로 나타났으며 3개소는 D등급, 1개소는 C등급으로 나타나 붕괴위험지역으로 관리가 필요할 것으로 확인되었다. GIS를 통해 추출한 급경사지 모두 위험한 것으로 나타나 GIS를 통한 급경사지 추출이 타당할 것으로 판단된다.
컨테이너 표면에는 적재된 화물의 위험 여부에 따라 다양한 플래카드가 부착된다. 위험물이 적재된 컨테이너는 일반 컨테이너 별도로 관리되어야 하므로 항만 자동화 시스템의 일부로 플래카드 자동 인식에 대한 수요가 생겨나고 있다. 이 논문에서는 컨테이너의 후면을 촬영한 영상에서 플래카드의 형태적인 특징을 이용하여 자동으로 플래카드 영역을 추출하고 이를 인식하는 시스템을 제안한다. 플래카드 인식에서는 특히 컨테이너의 표면 굴곡에 의해 다양한 왜곡이 발생할 수 있으므로 영역 추출 및 인식 과정에서 주의가 필요하다. 제안하는 시스템은 플래카드가 다이아몬드 형태를 가지며, 클래스 번호가 아래 꼭지점 바로 위에 기입된다는 특징을 사용하여 관심 영역을 자동으로 추출하고, 플래카드를 자동으로 인식할 수 있다. 제안하는 시스템을 실제 이미지에 적용하였을 때 오류 없이 플래카드를 인식할 수 있었으며, 사용한 영상 분석 기법은 다양한 영상 분석 시스템에 적용될 수 있다.
Food adulteration is a serious consumer fraud and a potentially dangerous practice. Regulatory authorities and food processors require a rapid, non-destructive test to accurately confirm authenticity in a range of food products and raw materials. Olive oil is prime target for adulteration either on the basis of the processing treatments used for its extraction (extra virgin vs virgin vs ordinary oil) or its geographical origin (e.g. Greek vs Italian vs Spanish). As part of an investigation into this problem, some preliminary work focused on the ability of near infrared spectroscopy to discriminate between virgin olive oils from separate regions of the Mediterranean i. e. Crete and the Peloponese. A total of 46 oils were collected: 18 originated in Crete and 28 in the Peloponese. Oils were stored in a temperature-controlled room at 2$0^{\circ}C$ prior to spectral collection at room temperature (15-18$^{\circ}C$). Samples (approximately 0.5$m\ell$) were placed in the centre of the quartz window in a camlock reflectance cell; the gold-plated baking plate was then gently placed into the cell against the glass so as to minimize the formation of air bubbles. The rear of the camlock cell was then screwed into place producing a sample thickness of 0.5mm. Spectra were recorded between 400 and 2498nm at 2nm intervals on a NIR Systems 6500 scanning monochromator. Spectral collection took place over 2-3 days. Data were analysed using both WINISI and The Unscrambler software to investigate the possibility of discriminating between the oils from Crete and the Peloponese. A number of data pre-treatments were used and discriminant models were developed using discriminant PLS (WINISI & Unscrambler) and SIMCA (Unscrambler). Despite the small number of samples involved, a satisfactory discrimination between these two oil types was achieved. Graphical examination of principal component scores for each oil type also holds out the possibility of separating oils from either Crete and the Peloponese on the basis of districts within each region. These preliminary data suggest the potential of near infrared spectroscopy to act as a screening technique for the confirmation of geographic origin of extra virgin olive oils. The sample presentation strategy adopted uses only small volumes of material and produces high quality spectra.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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