본 논문에서는 수심적분 2차원 모형을 하나 소개하고, 이 모형이 가질 수 있는 오차의 한계를 민감도분석을 통해 제시하였다. 민감도 분석 결과, Manning 조도계수, 혼합계수, 침강속도, 한계전단력 등이 부유사농도에 대해 모형에 미치는 영향은 매우 크게 나타났으며, 조위와 확산계수의 영향은 거의 없는 것으로 나타났다.
대명포구 건설 전후의 지형 변화를 예측하기 위하여 수심적분 이차원 유사이동모형인 MOSU 모형을 사용하여 수치모의하였다. 이 모형은 반조합 유한차분모형으로 하천, 저수지, 호수, 하구, 해안에 적용가능하며, 세립 모래, 실트, 점토의 침식, 퇴적, 이동현상을 모의할 수 있다. 모형의 매개변수는 정성적 보정을 통해 추정하였다. 수치모형의 적용결과 포구 건설로 인한 염하수로의 지형변화는 거의 나타나지 않았다.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
동다짐공법은 느슨한 지반의 개량에 주로 사용되는 공법으로 점착성 토사나 폐기물과 성토지반에도 성공적으로 적용되고 있다. 동다짐공법의 설계에 있어 지반개량심도의 결정은 중요한 요소이다. 그러나 개량심도는 다짐에너지 뿐만 아니라 다짐간격, 대상토질 특성, 포화정도 및 현장여건 등에 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 개량심도 예측을 위하여 현장실험결과를 이용하였으며 다짐에너지, 토질특성 및 포화정도에 따른 개량심도를 평가하였다.
디지털 영상 콘텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상 데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 깊이정보 영상 콘텐츠를 숨기기 위한 암호화 방식을 제안한다. 이 방식은 웨이블릿 영역에서 주파수 계수들을 대상으로 수행이 된다. 이 방식은 웨이블릿 변환의 레벨과 임계치를 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.048%의 데이터만을 암호화하더라도 원본 깊이 정보 영상의 정보를 확인할 수 없었다. 본 논문에서 제안한 암호화 알고리즘은 암호화 혹은 영상처리 분야의 연구자들에게 하나의 지표가 될 것으로 생각된다.
Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.
This study compared ensemble mean and probability forecasts of snow depth amount associated with winter storm over South Korea on 28 December 2012 at five operational forecast centers (CMA, ECMWF, NCEP, KMA, and UMKO). And cause of difference in predicted snow depth at each Ensemble Prediction System (EPS) was investigated by using THe Observing system Research and Predictability EXperiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. This snowfall event occurred due to low pressure passing through South Sea of Korea. Amount of 6 hr accumulated snow depth was more than 10 cm over southern region of South Korea In this case study, ECMWF showed best prediction skill for the spatio-temporal distribution of snow depth. At first, ECMWF EPS has been consistently enhancing the indications present in ensemble mean snow depth forecasts from 7-day lead time. Secondly, its ensemble probabilities in excess of 2~5 cm/6 hour have been coincided with observation frequencies. And this snowfall case could be predicted from 5-day lead time by using 10-day lag ensemble mean 6 hr accumulated snow depth distribution. In addition, the cause of good performances at ECMWF EPS in predicted snow depth amounts was due to outstanding prediction ability of forming inversion layer with below $0^{\circ}C$ temperature in low level (below 850 hPa) according to $35^{\circ}N$ at 1-day lead time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3018-3038
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2020
In the stereoscopic or multiview display, the depth video illustrates visual distances between objects and camera. To promote the computational efficiency of depth video encoder, we exploit the intra prediction of depth videos under Versatile Video Coding (VVC) and observe a diverse distribution of intra prediction modes with different coding unit sizes. We propose a hybrid scheme to further boost fast depth video coding. In the first stage, we adaptively predict the HADamard (HAD) costs of intra prediction modes and initialize a candidate list according to the HAD costs. Then, the candidate list is further improved by considering the probability distribution of candidate modes with different CU sizes. Finally, early termination of CU splitting is performed at each CU depth level based on the Bayesian theorem. Our proposed method is incorporated into VVC intra prediction for fast coding of depth videos. Experiments with 7 standard sequences and 4 Quantization parameters (Qps) validate the efficiency of our method.
Purpose: With the increasing prevalence of orthodontic treatment in adults, clear aligner treatments are becoming more popular. The aim of this study was to evaluate the effect of orthodontic treatment on periodontal tissue and to compare orthodontic treatment with fixed appliances (FA) to clear aligner treatment (CAT) in periodontitis patients. Methods: A total of 35 patients who underwent orthodontic treatment in the Department of Periodontology were included in this study. After periodontal treatment with meticulous oral hygiene education, patients underwent treatment with FA or CAT, and this study analyzed patient outcomes depending on the treatment strategy. Clinical parameters were assessed at baseline and after orthodontic treatment, and the duration of treatment was compared between these two groups. Results: The overall plaque index, the gingival index, and probing depth improved after orthodontic treatment (P<0.01). The overall bone level also improved (P=0.045). However, the bone level changes in the FA and CAT groups were not significantly different. Significant differences were found between the FA and CAT groups in probing depth, change in probing depth, and duration of treatment (P<0.05). However, no significant differences were found between the FA and CAT groups regarding the plaque index, changes in the plaque index, the gingival index, changes in the gingival index, or changes in the alveolar bone level. The percentage of females in the CAT group (88%) was significantly greater than in the FA group (37%) (P<0.01). Conclusions: After orthodontic treatment, clinical parameters were improved in the FA and CAT groups with meticulous oral hygiene education and plaque control. Regarding plaque index and gingival index, no significant differences were found between these two groups. We suggest that combined periodontal and orthodontic treatment can improve patients' periodontal health irrespective of orthodontic techniques.
To identify operating parameters of the up-flow filtering system, which is available to discharge filtering residue after the rain, developed for treatment of urban storm runoff, lab scale test was carried out. Removal efficiency of SS was 68.7%, 62.2%, and 58.6% at the area roading rate of 2.46m/h, 4.68m/h, and 10m/h, respectively, filtering device is desirable to operate at the lower than 4.68m/h of area roading rate to get higher level of 60% SS removal efficiency. The removal efficiency of SS was 57.1% ~ 68.7% at the raw water SS of 100mg/L ~ 600mg/L, and the SS in treated water was maintained at the constant level through the elapsed time. It is indicate that filtering device can guarantee a certain level of effluent water quality at various raw water quality. The removal efficiency of SS to the depth of filter media was 68.3%, 78.6% at the filter depth of 10 cm, 20cm respectively. The final treated water quality was showed 30.2mg/L of CODMn, 1.60mg/L of TN and 0.25mg/L of TP. The average removal efficiencies by filtering device developed in this research were recorded slightly lower levels than other research. The main reason of these results were the first, the filter depth of the media used in this test was shallow, the second, the kind of filter media in discharge port of residue. More research to kind of filter media, filter packing rate, select of media for residue discharge port should be go on to produce optimum operating condition. The result of this study would be valuable for the application of filtration device to control of urban storm water.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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