The two, NBD and SCB tests using gypsum circular discs each containing a single notch have been experimentally accomplished in a rock mechanics laboratory. These specimens have also been numerically modelled by a two-dimensional particle flow which is based on Discrete Element Method (DEM). Each testing specimen had a thickness of 5 cm with 10 cm in diameter. The specimens' lengths varied as 2, 3, and 4 cm; and the specimens' notch angles varied as 0°, 45° and 90°. Similar semi-circular gypsum specimens were also prepared each contained one edge notch with angles 0° or 45°. The uniaxial testing machine was used to perform the experimental tests for both NBD and SCB gypsum specimens. At the same time, the numerical simulation of these tests were performed by PFC2D. The experimental results showed that the failure mechanism of rocks is mainly affected by the orientations of joints with respect to the loading directions. The failure mechanism and fracturing patterns of the gypsum specimens are directly related to the final failure loading. It has been shown that the number of induced tensile cracks showing the specimens' tensile behavior, and increases by decreasing the length and angle of joints. It should be noted that the fracture toughness of rocks' specimens obtained by NBD tests was higher than that of the SCB tests. The fracture toughness of rocks usually increases with the increasing of joints' angles but increasing the joints' lengths do not change the fracture toughness. The numerical solutions and the experimental results for both NDB and SCB tests give nearly similar fracture patterns during the loading process.
이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
본 논문에서는 이동로봇 주변의 자기위치인식, 광학식 엔코더의 위치 데이터 및 초음파 센서의 환경 지도를 이용하여 퍼지 기반 센서융합 제어방식을 제시하였다. 영상 카메라를 이용하여 자기위치 인식성능을 높이고 초음파 센서에서 감지한 목표물의 형태, 거리와 특징을 퍼지 기반 제어기를 통하여 처리하여 이동로봇 주변의 환경지도를 만들어 자기위치 인식능력의 개선을 실험을 통하여 구현하였다.
Halftonig is a technique to create the appearance of intermideate tone levels by controlling the spatial distribution of the binary pixel values. Recently, many printing devices such as image setter, inkjet printer, laser printer and facsimile, generate image, they require the technique. Ordered dither is achieved comparing the gray scale image to periodic array. This method is fast, but it occurs periodic patterns. Conentional error diffusion generates a good image. But processing speed is very slow and appeares worm artifacts in middle tone scale. To improve it, Bns(Blue noise Screen) is developed based on Gaussian distribution. In this paper, we discribe methods to design BNS based human visual characteristics and to improve blue appearing at edge area of image by USM(using unsharp mask).
In this paper, we propose a multi-scale crack detection method. This method uses decomposition, composition, and shape properties. It is based on morphology algorithm, crack features. We use a morphology operator which extracts patterns of crack. It segments cracks and background using opening and closing operations. Morphology based segmentation is better than existing integration methods using subtraction in detecting a crack it has small width. However, morphology methods using only one structure element could detect only fixed width crack. Thus, we use decomposition and composition methods. We use a decimation method for decomposition. After decomposition and morphology operation, we get edge images given by binary values. Our method calculates values of properties such as the number of pixels and the maximum length of the segmented region. We decide whether the segmented region belongs to cracks according to those data. Experimental results show that our proposed multi-scale crack detection method has better results than those of existing detection methods.
This paper addresses the issue fo target classification and localization with a SONAR for mobiler robot indoor navigation. In particular, multiple refetions of SONAR sound are used actively and interntionally. As for the SONAR sensor, the multiple reflection has been generally considered as one of the noisy phenomena, which is inevitable in the indoor environments. However, these multiple reflections can be a clue for classifying and localizing targets in the indoor environment if those can be controlled and used well. This paper develops a new SONAR sensor module with a reflection plane which can actively create the multiple refection. This paper also intends to suggest a new target classification emthod which uses the multiple refectiions. We approximate the world as being two dimensional and assume that the targets consisting of the indoor environment are pland, corner, and edge. Multiple reflection paths of an acoustic bean by a SONAR are analyzed, by simulations and the patterns of the TOPs (Time Of Flight) and angles of multiple reflections from each target are also analyzed. In addition, a new algorithm for target classification and localization is proposed.
The CFRP composite has unique properties that offer high strength and stiffness, even though it has light weight. Therefore it can be used in many industrial applications. When mechanical fasteners are used for joining composites, high stress concentrations appear near the edge of holes prepared for accommodating structural bolts and rivets. This presence of high stress concentrations can be a source of damage. The aim of this work is to evaluate fracture behavior and patterns of plain woven CFRP with circular hole and repairing patch element. The maximum strength and pattern for the plain woven carbon composite specimen with the repaired circular hole were examined. From the results, we show that repairing of the CFRP composite specimen with ($\pi$) 3~5 mm of circular hole diameter results in load rising effect and the repairing is more effective as bigger hole specimen.
Regrading the development of offshore natural gas field near Sakhalin Island which is an ice-infested area, this study aims to estimate the dynamic ice load for construction of offshore structures operating in this region. In this paper the design ice load and dynamic responses of a slender Arctic structure upon continuous ice movement are sutdied. Crushing agter a certain elastic deformation is assumed as a primary failure mechanism at the contact zone between semi-infinite level ice edge and the face of structure. Dynamic interaction forces are calculated using a modified Korzhavin's equation and a two-dimensional ice-structure interaction model is adopted. To verify the numerical model, dynamic analysis is performed for on of the Baltic Sea channel markers whose response patterns were presiously observed.
The concentration of dye uptake and the fastness improved when cotton and silk fabrics were treated with chitosan, a natural polymer. In this study, the effect of chitosan treatment was reviewed after the printing of cotton and silk fabrics padded with chitosan. When the change of physical and mechanical properties of printed fabrics was reviewed (as the concentration of chitosan increased) the thickness and weight increased a little, and the air permeability increased significantly than those untreated with chitosan. The dye uptake increased, accompanying a darker color shade, and the wash fastness increased 1/2-1 grade. The analysis results of enlarged images of printed patterns indicated that the width and area deformations were minimal as the concentration of chitosan increased when compared to untreated fabrics. Therefore, the dyeability and pattern quality were excellent after printing the chitosan-treated cotton and silk fabrics with cochineal dyestuff.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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