• 한국광학회지
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• 제33권6호
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• pp.310-316
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• 2022

Presampled 변조전달함수(MTF) 측정에서 slant 표적각도 변화에 따라 MTF 결과의 차이가 있음을 확인하였고, 표적각도 변화에 대한 오차를 줄이기 위하여 획득한 edge spread function 그래프를 fitting하여 측정값의 오차를 줄일 수 있는 측정기법을 연구하였다. Presampled MTF 방법의 특성상 표적이 회전함에 따라 투영되는 공간주파수의 강도분포는 표적의 회전각도에 따라 변화하며, 이로 인하여 MTF 차이가 발생함을 확인하였다. 이 연구에서는 획득한 영상의 1개의 열에 대해서만 fitting을 한 후 MTF를 계산하였다. Fitting을 이용한 계산은 기존의 presampled MTF 방법과 비교하여 표적 회전에 따른 오차가 줄어듬을 확인하였다. 이 방법은 MTF를 이용한 자동 초점 등 다양한 각도의 표적에 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.193-202
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• 2022

The classification of hyperspectral imagery (HSI) is essential in the surface of earth observation. Due to the continuous large number of bands, HSI data provide rich information about the object of study; however, it suffers from the curse of dimensionality. Dimensionality reduction is an essential aspect of Machine learning classification. The algorithms based on feature extraction can overcome the data dimensionality issue, thereby allowing the classifiers to utilize comprehensive models to reduce computational costs. This paper assesses and compares two HSI classification techniques. The first is based on the Joint Spatial-Spectral Stacked Autoencoder (JSSSA) method, the second is based on a shallow Artificial Neural Network (SNN), and the third is used the SVM model. The performance of the JSSSA technique is better than the SNN classification technique based on the overall accuracy and Kappa coefficient values. We observed that the JSSSA based method surpasses the SNN technique with an overall accuracy of 96.13% and Kappa coefficient value of 0.95. SNN also achieved a good accuracy of 92.40% and a Kappa coefficient value of 0.90, and SVM achieved an accuracy of 82.87%. The current study suggests that both JSSSA and SNN based techniques prove to be efficient methods for hyperspectral classification of snow features. This work classified the labeled/ground-truth datasets of snow in multiple classes. The labeled/ground-truth data can be valuable for applying deep neural networks such as CNN, hybrid CNN, RNN for glaciology, and snow-related hazard applications.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.87-92
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• 2022

이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.

• 한국재료학회지
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• 제32권8호
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• pp.345-353
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• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제19권3호
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• pp.192-197
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• 1987

다량의 중수반사체를 가진 조밀한 노심에서는 핵분열시 발생하는ｒ선과 중수소와의 (ｒ,n) 반응에 의해 지발 광중성자가 다량 생성되므로 이러한 계통을 기술하기 위하여 광중성자와 그 모핵종의 공간적 분리에 역점을 두어 2-점노 운동방정식을 정립하였다. 여러 반응도를 주입하여 출력 천이를 모사계산하므로써 노심과 반사체사이의 관련 효과를 조사하였다. 이 모델에 의한 모사계산 결과와 공간 종속 운동방정식에 의한 계산결과를 비교하였다. 반사체 영역에서의 광중성자 효과가 포함되므로써, 이를 포함하지 않은 모델에 비해 출력 천이현상을 감소시켰다. 실제로 출력을 측정하는 계측기는 이러한 공간적 분리영 향을 제거하기 위하여 노심 내부에 위치하여야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.135-144
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• 2009

본 논문에서는 집단 주거지역이 있는 도시지역을 대상으로 방범에 관한 위험도 확률지도 제작 기법을 제안한 것이다. 과거 발생했던 방범 사례를 분석하여 해당지역의 지형, 시설물, 속성 정보 등 도시 공간정보를 구성하는 객체를 바탕으로 육안으로 판별할 수 있는 특징을 판독키 (interpretation key)로 정하였다. 이 판독키를 작성하여 다른 지역에 동일하게 적용하여 방범 및 방재 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안하였다. 이때 도시공간정보 객체 판독키는 방범 유형에 따라 달라지는 크기의 셀(cell)로 나누고 그 셀에 해당하는 위험지수를 설정하게 된다. 이 때 만들어진 여러 계층의 위험도 확률 지도를 통합하여 종합 위험도 확률 지도를 생성하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.403-411
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• 2013

Horizontal construction projects such as oil and gas pipeline projects typically involve repetitive-work activities with the same crew and equipment from one end of the project to the other. Repetitive scheduling also known as linear scheduling is known to have superior schedule management capabilities specifically for such horizontal construction projects. This study discusses on expanding the capabilities of repetitive scheduling to account for the variance in production rates and visual representation by developing an automated alignment based linear scheduling program for applying temporal and spatial changes in production rates. The study outlines a framework to apply changes in productions rates when and where they will occur along the horizontal alignment of the project and illustrates the complexity of construction through the time-location chart through a new linear scheduling model, Linear Scheduling Model with Varying Production Rates (LSM_VPR). The program uses empirically derived production rate equations with appropriate variables as an input at the appropriate time and location based on actual 750 mile natural gas liquids pipeline project starting in Wyoming and terminating in the center of Kansas. The study showed that the changes in production rates due to time and location resulted in a close approximation of the actual progress of work as compared to the planned progress and can be modeled for use in predicting future linear construction projects. LSM_VPR allows the scheduler to develop schedule durations based on minimal project information. The model also allows the scheduler to analyze the impact of various routes or start dates for construction and the corresponding impact on the schedule. In addition, the graphical format lets the construction team to visualize the obstacles in the project when and where they occur due to a new feature called the Activity Performance Index (API). This index is used to shade the linear scheduling chart by time and location with the variation in color indicating the variance in predicted production rate from the desired production rate.

• Anatomy and Cell Biology
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• 제56권3호
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• pp.382-393
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• 2023

Cell clusters are a histological hallmark feature of intervertebral disc degeneration. Clusters arise from cell proliferation, are associated with replicative senescence, and remain metabolically, but their precise role in various stages of disc degeneration remain obscure. The aim of this study was therefore to investigate small, medium, and large size cell-clusters. For this purpose, human disc samples were collected from 55 subjects, aged 37-72 years, 21 patients had disc herniation, 10 had degenerated non-herniated discs, and 9 had degenerative scoliosis with spinal curvature <45°. 15 non-degenerated control discs were from cadavers. Clusters and matrix changes were investigated with histology, immunohistochemistry, and Sodium dodecyl sulphate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE). Data obtained were analyzed with spearman rank correlation and ANOVA. Results revealed, small and medium-sized clusters were positive for cell proliferation markers Ki-67 and proliferating cell nuclear antigen (PCNA) in control and slightly degenerated human discs, while large cell clusters were typically more abundant in severely degenerated and herniated discs. Large clusters associated with matrix fissures, proteoglycan loss, matrix metalloproteinase-1 (MMP-1), and Caspase-3. Spatial association findings were reconfirmed with SDS-PAGE that showed presence to these target markers based on its molecular weight. Controls, slightly degenerated discs showed smaller clusters, less proteoglycan loss, MMP-1, and Caspase-3. In conclusion, cell clusters in the early stages of degeneration could be indicative of repair, however sustained loading increases large cell clusters especially around microscopic fissures that accelerates inflammatory catabolism and alters cellular metabolism, thus attempted repair process initiated by cell clusters fails and is aborted at least in part via apoptosis.

• 대한교통학회지
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• 제19권4호
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• pp.35-47
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• 2001

대도시에서 자동차는 1차 대기오염물질의 가장 큰 발생원 중의 하나이기 때문에 자동차 오염물질을 감소시키기 위한 수많은 저감 대책이 추진되고 있다. 이러한 저감 대책 연구의 대표적인 특징은 대기오염물질의 배출목록 자료의 구축 시 오염물질의 정량성과 공간적인 분포성에 대한 것이다. 자동차 오염물질을 산정 할 때 배출목록은 활동도 통계와 차종별 배출계수 자료 등이 수집되어야 한다. 대부분의 배출목록은 개별조사나 교통모델에 의한 수동적인 자료로서 자료가 수집되는 순간부터 과거 자료가 되는 특성을 지닌다. 따라서, 최근의 추세는 도시 교통제어시스템과 자동차가 주변 환경에 미치는 영향 평가의 결합에 대한 연구가 추진되고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 자료를 이용한 이동오염원의 배출량을 평가하기 위한 산출 기법을 비교하여 배출량 자료구축의 방향을 설정하고자 하였다. 대상지역에서 대표적인 자동차 오염물질 중 CO의 배출량을 산정 하였다. 교통자료는 서울시 강남구 지역(강남대로-영동대로와 역삼로-양재대로 축)에 설치되어 있는 교차로 검지기에서 수집되는 첨단교통신호시스템의 실시간 교통정보를 이용하였다. 실시간 교통정보 중 시간대별 통과 교통량과 통과속도 자료를 이용하여 시간대별 평균주행속도에 따른 배출계수와 각 도로의 길이를 고려하여 각 도로별·시간대별로 자동차에서 배출되는 CO 배출량을 산정 하였다. 또한, 기존의 차종별 일일평균주행거리에 의한 방법으로 산정한 결과와 비교하여 각각의 방법에 따른 장·단점을 파악하여 자동차 대기오염물질 배출량 산정방법론을 제시하고자 하였다.5 nm 부근과 410nm 부근의 두 부분에서 최대 파장을 나타내는 것으로 보아 410 nm 부근이 파장은 180일 이후에 형성되는 것으로 보인다. 또한 오늘날 주거형태 변화에 따라 담금용기를 항아리에 유리병으로 달리하여 보았을 때 맛과 향미, 색의 면에서 유리병에 담근 간장이 바람직하지 못한 결과를 나타내었다.), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)