SBC(Single Board Computer) is being developed for MSC(Multi-Spectral Camera) on KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose Satellite). SBC controls all the units of MSC system and gets commands and sends telemetry to and from spacecraft bus via 1553 communication channel. Due to the fact that SBC does very important roles for MSC system operation and SBC operates with 100% duty cycle, SBC is designed to have high reliability. SBC which has Intel 80486 as a main processor includes eight serial communication channels, one mil-std-1553 interface channel and several discrete interfaces. SBC incorporates 2Mbyte radiation hardened SRAM(Static Random Access Memory) and 1Mbyte flash memory. There are also PIC(Programmable Interrupt Controller), counter, WDT(Watch Dog Timer) in the SBC. In this paper, the design result of the SBC is presented.
Objectives : This is a clinical report on a 27-year-old patient with Multi-patched Alopecia Areata(AA) assumed to be occurred by chronic lymphadenopathy, and treated by oriental medicine treatment. Methods : The patient was treated by herb medication and acupuncture. The improvement of the patient was judged by magnifying glass, camera and VAS scale. Results & Conclusions : The AA patches were shown the regrowth of hair. And the pain from lymphadenopathy was disappeared. Oriental medicine treatment including Gagamsunbangpaedok-tang $(Ji\bar{a}ji\check{a}nxi\bar{a}nf\acute{a}ngb\grave{a}id\acute{u}-t\bar{a}ng)$ was effective to regrow hair on AA patches and reduce the symptom of lymphadenopathy as well.
Nguyen, Anh Viet;Yu, He Xiao;Shin, Jae-Ho;Park, Sang-Yun;Lee, Eung-Joo
한국멀티미디어학회논문지
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제11권12호
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pp.1676-1687
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2008
In this paper, we proposed a new multi-view human recognition method based on face and gait features detection algorithm. For getting the position of moving object, we used the different of two consecutive frames. And then, base on the extracted object, the first important characteristic, walking direction, will be determined by using the contour of head and shoulder region. If this individual appears in camera with frontal direction, we will use the face features for recognition. The face detection technique is based on the combination of skin color and Haar-like feature whereas eigen-images and PCA are used in the recognition stage. In the other case, if the walking direction is frontal view, gait features will be used. To evaluate the effect of this proposed and compare with another method, we also present some simulation results which are performed in indoor and outdoor environment. Experimental result shows that the proposed algorithm has better recognition efficiency than the conventional sing]e view recognition method.
At present, in the case of pump fast optimization, there is a problem of rapid, accurate and effective prediction of cavitation performance. In "A Cavitation Performance Prediction Method for Pumps PART1-Proposal and Feasibility" [1], a new cavitation performance prediction method is proposed, and the feasibility of this method is demonstrated in combination with experiments of a mixed flow pump. However, whether this method is applicable to vane pumps with different specific speeds and whether the prediction results of this method are accurate is still worthy of further study. Combined with the experimental results, the research evaluates the sensitivity and accuracy at different flow rates. For a certain operating condition, the method has better sensitivity to different flow rates. This is suitable for multi-parameter multi-objective optimization of pump impeller. For the test mixed flow pump, the method is more accurate when the area ratios are 13.718% and 13.826%. The cavitation vortex flow is obtained through high-speed camera, and the correlation between cavitation flow structure and cavitation performance is established to provide more scientific support for cavitation performance prediction. The method is not only suitable for cavitation performance prediction of the mixed flow pump, but also can be expanded to cavitation performance prediction of blade type hydraulic machinery, which will solve the problem of rapid prediction of hydraulic machinery cavitation performance.
In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.
본 연구는 신호위반 단속건수에 영향을 미치는 요인들에 관하여 자료를 수집하고 분석하여 신호위반 단속건수와의 관계를 규명하고 모형을 개발하여 예측된 모형을 통해 신호위반 단속건수에 영향을 미치는 요인에 대한 규칙을 파악하는 방법으로 교통사고의 위험을 항시 내포하고 있는 교통법규 위반행위가 빈번한 지역에 대한 무인다기능단속시스템의 설치기준을 제시하고자 하는 연구이다.
최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
An amphibious inspection robot system (hereafter AIROS) is being developed to visually inspect the in-containment refueling storage water tank (hereafter IRWST) strainer in APR1400 instead of a human diver. Four IRWST strainers are located in the IRWST, which is filled with boric acid water. Each strainer has 108 sub-assembly strainer fin modules that should be inspected with the VT-3 method according to Reg. guide 1.82 and the operation manual. AIROS has 6 thrusters for submarine voyage and 4 legs for walking on the top of the strainer. An inverse kinematic algorithm was implemented in the robot controller for exact walking on the top of the IRWST strainer. The IRWST strainer has several top cross braces that are extruded on the top of the strainer, which can be obstacles of walking on the strainer, to maintain the frame of the strainer. Therefore, a robot leg should arrive at the position beside the top cross brace. For this reason, we used an image processing technique to find the top cross brace in the sole camera image. The sole camera image is processed to find the existence of the top cross brace using the cross edge detection algorithm in real time. A 5-DOF robot arm that has multiple camera modules for simultaneous inspection of both sides can penetrate narrow gaps. For intuitive presentation of inspection results and for management of inspection data, inspection images are stored in the control PC with camera angles and positions to synthesize and merge the images. The synthesized images are then mapped in a 3D CAD model of the IRWST strainer with the location information. An IRWST strainer mock-up was fabricated to teach the robot arm scanning and gaiting. It is important to arrive at the designated position for inserting the robot arm into all of the gaps. Exact position control without anchor under the water is not easy. Therefore, we designed the multi leg robot for the role of anchoring and positioning. Quadruped robot design of installing sole cameras was a new approach for the exact and stable position control on the IRWST strainer, unlike a traditional robot for underwater facility inspection. The developed robot will be practically used to enhance the efficiency and reliability of the inspection of nuclear power plant components.
일반적으로 영상의 색은 RGB 카메라 시스템의 red, green, blue 채널들을 사용하여 재현된다. 하지만 세 채널들의 정보만으로 실제 장면의 분광 반사율을 추정하는데 한계가 있다. 이 때문에 RGB 카메라 시스템은 색을 정확하게 재현하지 못한다. 이 한계를 극복하고 정확한 색을 재현하기 위해 다채널 카메라 시스템을 사용하여 분광 반사율을 추정하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근 분광 유사도를 사용하여 카메라 응답에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 적응적으로 구성하는 분광 반사율 추정법이 소개되었다. 하지만 이 방법에는 평균 거리와 최대 거리 기반의 분광 유사도가 적용되었기 때문에 유사 모집단의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 유사 모집단의 정확도를 향상시키기 위해 상관 계수 기반의 분광 유사도가 적용된 분광 반사율 추정법을 제안하였다. 먼저 기존 모집단과 위너(Wiener) 추정법을 통해 획득된 분광 반사율 간의 상관 계수를 계산한다. 다음으로 상관 계수에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 구성한다. 마지막으로 유사 모집단이 적용된 위너 추정법을 수행하여 분광 반사율을 추정한다. 제안된 방법과 이전의 방법들의 성능을 평가하기 위해 실험 결과를 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 제일 우수한 성능을 나타내었다.
인터넷을 통한 데이터 전송 기술의 발전은 다양한 실감 콘텐츠를 확산시키는 역할을 하고 있고, 이러한 실감 콘텐츠의 하나로 다시점 비디오가 연구되고 있다. 다시점 비디오는 여러 대의 카메라로부터 획득한 영상을 사용자에게 전달해 원하는 시점에서 영상을 시청할 수 있도록 하는 차세대 영상이다. 다시점 영상을 공급하기 위해서는 일반적으로 카메라 개수와 같은 개수의 엔코더와 디코더가 필요하며, 또한 상대적으로 큰 전송 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해서 단일 엔코더와 디코더만을 이용하는 다시점 비디오 시스템을 제안한다. 부호화에서는 다시점 YUV 비디오를 GOP 단위로 믹싱하여 l 개의 YUV 스트립을 만든 후에, 단일 H.264/ AVC 엔코더로 부호화하여 압축 비트열을 생성한다. 또한 복호화도 단일 디코더 및 이를 제어하는 스케줄러로 구성된다. 스케줄러는 디코더 이용률과 프레임 스킵을 활용하여 각 시점 영상들이 동등한 복호화 프레임 개수를 가지게 한다. 또한 프레임 스킵에서는 비용 함수를 이용하여 H.264/AVC 프로화일에 따른 효율적인 프레임 선택 방법을 제안한다. 다양한 메인 및 베이스라인 프로화일 다시점 영상들을 활용하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 각 시점 영상이 동등한 디코더 이용률을 얻는 것을 보여준다. 또한 rate-distortion 커브를 이용하여 제안한 방식과 동시 방식의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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