본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.
This study aims to develop a practical algorithm which can detect freezing of gait(FOG) in patients with Parkinson's disease(PD). Eighteen PD patients($68.8{\pm}11.1yrs.$) participated in this study, and three($68.7{\pm}4.0yrs.$) of them showed FOG. We suggested two time-domain algorithms(with 1-axis or 3-axes acceleration signals) and compared them with the frequency-domain algorithm in the literature. We measured the acceleration of left foot with a 3-axis accelerometer inserted at the insole of a shoe. In the time-domain method, the root-mean-square(RMS) acceleration was calculated in a moving window of 4s and FOG was defined as the periods during which RMS accelerations located within FOG range. The parameters in each algorithm were optimized for each subject using the simulated annealing method. The sensitivity and specificity were same, i.e., $89{\pm}8%$ for the time-domain method with 1-axis acceleration and were $91{\pm}7%$ and $90{\pm}8%$ for the time-domain method with 3-axes acceleration, respectively. Both performances were better in the time-domain methods than in the frequency-domain method although the results were statistically insignificant. The amount of calculation in the time-domain method was much smaller than in the frequency-domain method. Therefore it is expected that the suggested time domain algorithm would be advantageous in the systematic implementation of FOG detection.
움직이는 패턴을 오랫동안 본 후에 정지된 패턴을 보면. 정지된 패턴이 운동 패턴의 반대 방향으로 움직이는 것으로 지각되는 운동 잔여 효과(motion aftereffect: MAE)가 발생된다. 이 현상에 대한 고전적인 설명과는 달리 복잡운동의 MAE는 운동 순응이 발생되지 않은 영역에까지 확산된다. 본 연구에서는 시각 정보 처리 과정에서 MAE의 확산 현상이 발생되는 신경기제의 상대적인 위치를 알아보기 위해서 하모닉 나선형 패턴을 운동 순응 자극으로 사용하여 고리모양의 창에 제시한 후, 순응이 발생된 고리영역과 순응이 발생되지 않은 안쪽 영역 모두에서 MAE를 측정하였다. 순응자극과 동일한 영상과 거울상을 각각 검사자극으로 사용하여 MAE를 측정하고 두 조건에서 발견된 MAE를 비교하였다. 하모닉 나선형 자극의 특징은 동일 영역에 제시된 원영상과 거울상의 윤곽 방위의 차이가 90도라는 점이다. 이러한 특징에 의해 거울상의 경우 국소 운동 정보를 추출하는 탐지기 수준에서는 순응효과를 기대하기 어렵다. 실험 결과 순응된 영역에서의 MAE 지속시간은 동일상 조건이 거울상 조건보다 더 길게 나타났지만, 운동 순응이 없었던 영역(운동 잔여효과의 확산 영역)에서는 두 조건간 유의한 차이가 발생되지 않았다. 이러한 결과는 복잡운동(complex motion)의 MAE 화산은 국소 운동 정보가 추출되는 V1과 같은 초기 단계에 있는 신경세포의 순응이 아니라 복잡 운동이 처리되는 MSTd 에 있는 신경세포들의 순응에 의해서 발생됨을 시사한다.
본 연구는 탱크로리용 디스크식 유회수기 개발을 위한 기초 연구로 기존 유회수기 디스크와 기름의 흡착이 가능하다고 판단되는 몇 가지 재료의 디스크에 대한 유회수 차이를 실험을 통해 비교한 것이다. 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 모든 디스크에서 경유보다는 벙커 A유의 회수량이 높았으며, 경유에서는 디스크 소재별 유회수량이 모든 디스크에서 거의 차이가 없는 반면, 벙커 A유에서는 디스크 소재에 따라 회수 성능이 큰 차이를 보였다. 또한, 디스크 구동 시간대별 회수량은 경유의 경우, 모든 디스크 소재에서 초기 시간대부터 단위 구동 시간당 기름의 회수량 차이가 거의 없는 것으로 나타난 반면, 벙커 A유는 모든 소재에서 구동 초기시간에서 회수량이 직선적으로 증가하고 시간이 경과할수록 증가량이 완만한 경향을 보여 단위 구동 시간당 기름의 회수량이 시간에 따라 차이를 보이는 것으로 나타나 유류의 점도가 디스크 회수 성능에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 또한, 벙커 A유를 대상으로 전체 회수량에서 순수 유회수량과 함수량을 비교했을 때 창문용 알미늄 소재의 디스크는 다른 재질의 디스크에 비해 기름의 회수량은 차이가 없으면서 상대적으로 물의 회수량은 매우 적게 나타나는 것으로 조사되어 함수량을 고려한 유회수 효율을 고려했을 때 가장 이상적인 결과를 보여주고 있어, 본 연구에서 목적하는 탱크로리 유회수기 디스크 소재로서 가장 유리하다는 것을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1011-1014
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2006
Coarse resolution (9 - 50 km pixels) Sea Surface Temperature satellite data are frequently considered adequate for open ocean research. However, coastal regions, including coral reef, estuarine and mesoscale upwelling regions require high-resolution (1-km pixel) SST data. The AVHRR SST data often suffer from navigation errors of several kilometres and still require manual navigation adjustments. The second serious problem is faulty and ineffective cloud-detection algorithms used operationally; many of these are based on radiance thresholds and moving window tests. With these methods, increasing sensitivity leads to masking of valid pixels. These errors lead to significant cold pixel biases and hamper image compositing, anomaly detection, and time-series analysis. Here, after manual navigation of over 40,000 AVHRR images, we implemented a new cloud filter that differs from other published methods. The filter first compares a pixel value with a climatological value built from the historical database, and then tests it against a time-based median value derived for that pixel from all satellite passes collected within ${\pm}3$ days. If the difference is larger than a predefined threshold, the pixel is flagged as cloud. We tested the method and compared to in situ SST from several shallow water buoys in the Florida Keys. Cloud statistics from all satellite sensors (AVHRR, MODIS) shows that a climatology filter with a $4^{\circ}C$ threshold and a median filter threshold of $2^{\circ}C$ are effective and accurate to filter clouds without masking good data. RMS difference between concurrent in situ and satellite SST data for the shallow waters (< 10 m bottom depth) is < $1^{\circ}C$, with only a small bias. The filter has been applied to the entire series of high-resolution SST data since1993 (including MODIS SST data since 2003), and a climatology is constructed to serve as the baseline to detect anomaly events.
해상 준설선을 이용한 항로의 준설시공 과정에서 중요한 점은 작업구역의 공간적 축소로 여유통항수역의 제공과 수면하의 위험물 배제로 안정항행을 제공하는 것이 기본이다. 이를 위해서는 준설선의 이동과 고정을 위한 보조장치의 적극적인 활용과 함께 부대 장비의 실시간 위치 확인, 실시간 준설수심 확인 및 작업정보 등을 통합적인 정보로 제공하여 준설 작업의 자동화를 꾀해야 한다. 그런데, 본 연구에서 스퍼드 제어시스템을 비치한 준설선은 준설 시공시 준설구역 내 준설점 위치로 이동을 스퍼드로 하고 스퍼드는 자동제어 기술을 적용하여 준설선이 능동적 이동에 의한 준설시공을 행하여 최소의 작업공간을 점유하게 되므로 항행하는 타 선박의 안전한 통과를 허용하면서 준설공사를 중단 없이 시공할수 있다. 또한, 스퍼드 활용 항로준설시스템은 스퍼드의 거동쾌적은 물론 전자해도와 함께 작업심도 자료를 동시에 제공하므로 신속한 작업성과까지도 제시할 수 있다는 점에서 기존의 관리시스템과는 비교가 된다. 시스템 평가를 위한 부상항에서의 시험시공결과 일일 작업 시 기존의 앵카시스템을 이용한 작업시간의 2배정도를 실제 투입할 수 있었으며, 준설시공 요건별 비교에서도 준비시간을 38% 절감할 수 있었으며, 준비작업에 필요한 작업인력을 1인 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 탱크로리용 디스크식 유회수기 개발을 위한 기초 연구로 기존 유회수기 디스크와 기름의 흡착이 가능하다고 판단되는 몇가지 재료의 디스크에 대한 유회수 차이를 실험을 통해 비교한 것이다. 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 모든 디스크에서 경유보다는 벙커 A유의 회수량이 높았으며, 경유에서는 디스크 소재별 유회수량이 모든 디스크에서 거의 차이가 없는 반면, 벙커 A유에서는 디스크 소재에 따라 회수 성능이 큰 차이를 보였다. 또한, 디스크 구동 시간대별 회수량은 경유의 경우, 모든 디스크 소재에서 초기 시간대부터 단위 구동 시간당 기름의 회수량 차이가 거의 없는 것으로 나타난 반면, 벙커 A유는 모든 소재에서 구동 초기시간에서 회수량이 직선적으로 증가하고 시간이 경과할수록 증가량이 완만한 경향을 보여 단위 구동 시간당 기름의 회수량이 시간에 따라 차이를 보이는 것으로 나타나 유류의 점도가 디스크 회수성능에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 또한, 벙커 A유를 대상으로 전체 회수량에서 순수 유회수량과 함수량을 비교했을 때 창문용 알미늄 소재의 디스크는 다른 재질의 디스크에 비해 기름의 회수량은 차이가 없으면서 상대적으로 물의 회수량은 매우 적게 나타나는 것으로 조사되어 함수량을 고려한 유회수 효율을 고려했을 때 가장 이상적인 결과를 보여주고 있어, 본 연구에서 목적하는 탱크로리 유회수기 디스크 소재로서 가장 유리하다는 것을 알 수 있었다.
Purpose: With the increase in the energy consumption in the building sector, many studies have recently been conducted to address this issue. Due to its efficiency, diverse studies on a light-shelf, which is a natural lighting system, are in progress. However, there has been no research on the external illumination that determines the performance of a light-shelf. Therefore, the present study aimed to prepare the external illumination standard for securing the lighting performance of a light-shelf through the light-shelf performance evaluation based on a 1:1 scale testbed, and to suggest a height-adjustable light-shelf based on an open and closed concept for the case in which the lighting performance of the light-shelf significantly deteriorates, by collecting the external illumination. Method: In this study, a 1:1 scale testbed was established for performance evaluation, and the external illumination standard for securing the performance of the light-shelf was prepared by comparing the lighting performance of the light-shelf depending on the open and closed condition of the light-shelf and the external illumination. Result: 1) In this study, a light-shelf that can be opened or closed depending on the external illumination was suggested. As a result, the prospect right can be secured by creating the condition where there is no light-shelf installation by moving the light-shelf to the top of the window when the lighting performance is not secured. 2) In the summer solstice, the external illuminations appropriate for lighting energy reduction were more than 75,000 lx and 60,000 lx for the light-shelf width of 0.3 m and 0.6 m, respectively. 3) In the intermediate period, the external illumination appropriate for lighting energy reduction was 60,000 lx. In the winter solstice, making the condition where there is no light-shelf installation by closing the light-shelf would be appropriate. 4) Based on the aforementioned results, the external illumination standard for the opening and closing of the height-adjustable light-shelf based on an open and closed concept suggested in this study was 60,000 lx, and the light-shelf with a width of 0.6 m would be advantageous for lighting energy reduction.
해상 준설선을 이용한 항로의 준설시공 과정에서 중요한 점은 작업구역의 공간적 축소로 여유통항수역의 제공과 수면하의 위험물 배제로 안전항행을 제공하는 것이 기본이다. 이를 위해서는 준설선의 이동과 고정을 위한 보조장비의 적극적인 활용과 함께 부대 장비의 실시간 위치확인, 실시간 준설수심 확인 및 작업정보 등을 통합적인 정보로 제공하여 준설 작업의 자동화를 꾀해야 한다. 그런데, 본 연구에서 스퍼드 제어시스템을 비치한 준설선은 준설 시공시 준설구역 내 준설점 위치로 이동을 스퍼드로 하고 스퍼드는 자동제어 기술을 적용하여 준설선의 능동적 이동에 의한 준설시공을 행하여 최소의 작업공간을 점유하게 되므로 항행하는 타 선박의 안전한 통과를 허용하면서 준설공사를 중단 없이 시공할 수 있다. 또한, 스퍼드 활용 항로준설시스템은 스퍼드의 거동괘적은 물론 전자해도와 함께 작업심도 자료를 동시에 제공하므로 신속한 작업성과까지도 제시할 수 있다는 점에서 기존의 관리시스템과는 비교가 된다. 시스템 평가를 위한 부산항에서의 시험시공결과 일일 작업 시 기존의 앵카시스템을 이용한 작업시간의 2배정도를 실제 투입할 수 있었으며, 준설시공 요건별 비교에서도 준비시간을 $38\%$ 절감할 수 있었고 준비작업에 필요한 작업인력을 1인 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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