최근 전기비저항 탐사의 정밀 계측기술을 활용한 수중 물체 탐지방법이 제시되었고, 변화하는 해양환경에 대응할 수 있는 자료처리 기술 고도화 연구의 필요성이 제기되었다. 이 연구에서는 효율적인 실험과 검증을 위한 개선된 축소모형실험 시스템과 그 운용 결과를 제시한다. 이 시스템은 다음과 같은 특징을 가진다. 1) 실시간 실험영상과 계측자료의 동시 수집 및 분석과 같은 모든 프로세스가 5 Hz의 속도로 이루어진다. 2) 두 개 탐지선 자료의 실시간 계측 및 처리로 수중물체의 이동방향 파악이 가능하다. 3) 저장된 자료를 이용한 반복실험이 가능하여 획득된 자료의 다각도 반복분석이 가능하다. 4) 모니터링 화면을 통해 수중물체가 이동하는 모습과 두 탐지선 자료를 동시에 직관적으로 파악 가능하다. 개선된 시스템을 이용한 실험 결과, 모든 시스템이 정상 작동하고 효율적 실험이 가능함을 확인하였다.
In this paper, we propose a new fast Hough transform to improve the processing time and line detection of Hough transform that is widely used in various vision systems. First, for the fast processing time, we reduce the number of features by using multi-statistical methods and also reduce the dimension of angle through six separate directions. Next, for improving the line detection, we effectively detect the lines of various directions by designing the line detection method which detects line in proportion to the number of features in six separate directions. The proposed method was evaluated with previous methods and obtained the excellent results. The processing time was improved in about 20% to 50% and line detection was performed better in various directions than conventional methods with experimental images.
Lightning induced faults accounts for more than 66% at the transmission lines of KEPCO. The lightning causes damages to power system equipments including transmission line, the shut down of electricity and the electro-magnetic interference. Because of this reason, we need the real time lightning information for the optimal operation of power system. And, it is required to obtain and accumulate the lightning current parameters for the insulation design. A lightning detection system, LPATS, has been operated since 1995 in KEPCO. For the improved detection efficiency, we had in stalled the new lightning detection network named as KLDNet in 2005. Also, we had developed the new software for the lightning parameters analysis and real time information service on the WEB. In this paper, we would like to introduce about the new system.
We have developed m innovative surface inspection system for automated quality control for steel products in POSCO. We had ever installed the various kinds of surface inspection systems, such as a linear CCD and a laser typed surface inspection systems at cold rolled strips production lines. But, these systems cannot fulfill the sufficient detection and classification rate, and real time processing performance. In order to increase detection and classification rate, we have used the Dark, Bright and Transition Field illumination and area type CCD camera, and fur the real time image processing, parallel computing has been used. In this paper, we introduced the automatic surface inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms and its performance obtained at the production line.
Breast cancer accounts for one third of new cancer cases among women. The need for biomarkers for early detection is the stimulus to researchers to evaluate altered expression of genes in tumours. Cancer-testis (CT) genes are a group with limited expression in normal tissues except testis but up-regulation in a wide variety of cancers. We here evaluated expression of two CT genes named FBXO39 and TDRD4 in 32 invasive ductal carcinoma samples, 10 fibroadenomas and 6 normal breast tissue samples, in addition to two breast cancer cell lines, MCF-7 and MDA-MB-231, by the means of quantitative real time RT-PCR. FBXO39 showed significant up-regulation in invasive ductal carcinoma samples in comparison with normal samples. It also was expressed in both cell lines and after RHOXF1 gene knock down it was down-regulated in MCF-7 but up-regulated in the MDA-MB-231 cell line. TDRD4 was not expressed in the MCF-7 cell line and any of the tissue samples except testis. However, it was expressed in MDA-MB-231 and was up-regulated after RHOXF1 gene knock down. Our results show that FBXO39 but not TDRD4 can be used for cancer detection and if proved to be immunogenic, might be a putative candidate for breast cancer immunotherapy.
Lane detection is a widely researched topic. Although simple road detection is easily achieved by previous methods, lane detection becomes very difficult in several complex cases involving noisy edges. To address this, we use a Convolution neural network (CNN) for image enhancement. CNN is a deep learning method that has been very successfully applied in object detection and recognition. In this paper, we introduce a robust lane detection method based on a CNN combined with random sample consensus (RANSAC) algorithm. Initially, we calculate edges in an image using a hat shaped kernel, then we detect lanes using the CNN combined with the RANSAC. In the training process of the CNN, input data consists of edge images and target data is images that have real white color lanes on an otherwise black background. The CNN structure consists of 8 layers with 3 convolutional layers, 2 subsampling layers and multi-layer perceptron (MLP) of 3 fully-connected layers. Convolutional and subsampling layers are hierarchically arranged to form a deep structure. Our proposed lane detection algorithm successfully eliminates noise lines and was found to perform better than other formal line detection algorithms such as RANSAC
영상처리에서나 컴퓨터 비젼에서 직선검출 및 인식에 Hough 변환이 잘쓰이는데 거리데어터를 log를 취하여 방위각에 대한 관게를 곡선으로 그리면 그 형상의데이터에 관계없이 일정하므로 이를 이용하여 계산 시간을 대폭 줄일 수 있다. 그 방법과 효율적 알고리즘을 제시하자 한다.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.806-809
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2007
SRAM cell array and peripheral circuits on display panel are designed using LTPS process. To overcome low yield of SOP, high speed parallel fault detection circuitry for memory cells is designed at local I/O lines with minimal overhead for efficient memory cell redundancy replacement. Normal read/write and parallel test read/write are simulated and verified.
This paper proposes technique to detect ground fault in railway high voltage distribution lines. Overcurrent relay technique is widely used for detecting one line ground fault that occurs most frequently in railway high voltage distribution lines. However, ground fault in distribution line is usually high impedance fault with arc. Because the fault current magnitude measured in substation is very small, the conventional overcurrent relay can't detect the high impedance ground fault. Therefore this paper proposes the advanced technique using wavelet transform. It extracts D1 component from fault signals and detects fault comparing magnitude of D1 component in each phase. To evaluate this proposed technique, we model distribution system using PSCAD/EMTDC and extract various fault data. In conclusion this technique can detect ground fault including high impedance fault regardless of fault distance, fault impedance etc.
A binocular robot vision system having an autonomously moving active viewpoint is proposed. By using this active viewpoint, the system constructs a correspondence between the images of a feature points on the right and left retinas and calculates the spatial coordinates of the feature points. The system incorporates a function of detecting straight lines in an image. To detect lines the system uses Hough transform. The system searches a region surrounded by 4 straight lines. Then the system recognizes the region as a quadrangle. The system constructs a correspondence between the quadrangles in the right and left images. By the use of the result of the constructed correspondence, the system calculates the spatial coordinates of an object. An experiment shows the effect of the line detection using Hough transform, the recognition of the surface of the object and the calculation of the spatial coordinates of the object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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