KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.5
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pp.195-200
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2014
Typical methods of active contour model for object contour extraction are snake and level. Snake is usually faster than level set, but has limitation to compute topology of objects. Level set on the other hand is slower but good at it. In this paper, a new object contour extraction algorithm to use advantage of each is proposed. The algorithm is composed of two main steps. In the first step, snake is used to extract the rough contour and then in the second step, level set is applied to extract the complex contour exactly. 5 binary images and 2 natural images with different contours are simulated by a proposed algorithm. It is shown that speed is reduced and contour is better extracted.
Extracting unique features from an image is a fundamental issue when making panorama images, acquiring stereo images, recognizing objects and analyzing images. Generally, the task to compare features to other images requires much computing time because some features are formed as a vector which has many elements. In this paper, we present a method that compares features after reducing the feature dimension extracted from an image using PCA(principal component analysis) and sorting the features in a linked list. SURF(speeded up robust features) is used to describe image features. When the dimension reduction method is applied, we can reduce the computing time without decreasing the matching accuracy. The proposed method is proved to be fast and robust in experiments.
Kim, Sitae;Jung, Kihyun;Lee, Junho;Park, Kihyun;Yang, Kwangjin
Tribology and Lubricants
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v.36
no.2
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pp.105-115
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2020
This paper presents a numerical study on the rotordynamic analysis of a dual-spool turbofan engine in the context of blade defect events. The blades of an axial-type aeroengine are typically well aligned during the compressor and turbine stages. However, they are sometimes exposed to damage, partially or entirely, for several operational reasons, such as cracks due to foreign objects, burns from the combustion gas, and corrosion due to oxygen in the air. Herein, we designed a dual-spool rotor using the commercial 3D modeling software CATIA to simulate blade defects in the turbofan engine. We utilized the rotordynamic parameters to create two finite element Euler-Bernoulli beam models connected by means of an inter-rotor bearing. We then applied the unbalanced forces induced by the mass eccentricities of the blades to the following selected scenarios: 1) fully balanced, 2) crack in the low-pressure compressor (LPC) and high pressure compressor (HPC), 3) burn on the high-pressure turbine (HPT) and low pressure compressor, 4) corrosion of the LPC, and 5) corrosion of the HPC. Additionally, we obtained the transient and steady-state responses of the overall rotor nodes using the Runge-Kutta numerical integration method, and employed model reduction techniques such as component mode synthesis to enhance the computational efficiency of the process. The simulation results indicate that the high-vibration status of the rotor commences beyond 10,000 rpm, which is identified as the first critical speed of the lower speed rotor. Moreover, we monitored the unbalanced stages near the inter-rotor bearing, which prominently influences the overall rotordynamic status, and the corrosion of the HPC to prevent further instability. The high-speed range operation (>13,000 rpm) coupled with HPC/HPT blade defects possibly presents a rotor-case contact problem that can lead to catastrophic failure.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1036-1043
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2022
This paper discusses about the development of a visual sensor that can be installed in an automatic mooring device to detect the berthing condition of a vessel. Despite controlling the ship's speed and confirming its location to prevent accidents while berthing a vessel, ship collision occurs at the pier every year, causing great economic and environmental damage. Therefore, it is important to develop a visual system that can quickly obtain the information on the speed and location of the vessel to ensure safety of the berthing vessel. In this study, a visual sensor was developed to observe a ship through an image while berthing, and to properly check the ship's status according to the surrounding environment. To obtain the adequacy of the visual sensor to be developed, the sensor characteristics were analyzed in terms of information provided from the existing sensors, that is, detection range, real-timeness, accuracy, and precision. Based on these analysis data, we developed a 3D visual module that can acquire information on objects in real time by conducting conceptual designs of LiDAR (Light Detection And Ranging) type 3D visual system, driving mechanism, and position and force controller for motion tilting system. Finally, performance evaluation of the control system and scan speed test were executed, and the effectiveness of the developed system was confirmed through experiments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.18-25
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2020
With the development of water internet technology, data communication between objects is expanding. Research related to data communication technology between vehicles that incorporates related technologies into vehicles has been actively conducted. For data communication between mobile terminals, data stability, reliability, and real-time performance must be guaranteed. The 5 GHz Wi-Fi band, which is advantageous in bandwidth, communications speed, and wireless saturation of the wireless network, was selected as the data communications network between vehicles. This study analyzes how to design and implement a 5 GHz Wi-Fi network in a vehicle network. Considering the characteristics of the mobile communication terminal device, a continuous variable communications structure is proposed to enable high-speed data switching. We simplify the access point access procedure to reduce the latency between wireless terminals. By limiting the Transmission Control Protocol Internet Protocol (TCP/IP)-based Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP) server function and implementing it in a broadcast transmission protocol method, communication delay between terminal devices is improved. Compared to the general commercial Wi-Fi communication method, the connection operation and response speed have been improved by five seconds or more. Utilizing this method can be applied to various types of event data communication between vehicles. It can also be extended to wireless data-based intelligent road networks and systems for autonomous driving.
This study approaches the effects of Balance Training on excercise performance and the prevention from the injuries caused by excercise. The subjects of the Balance Training program are female exercise beginners and the research period covers 8 weeks from January 10 to March 7, 2003. The research objects are 19 female golf beginners in 30s to 40s, who live in Seoul or Seongnam in Gyeonggi province and have played golf less than 6 months. The programs of the Balance Training and exercise performance were conducted to an 11 experimental group among the 19 research objects at the same time, and only the exercise performance program was applied to an 8 control group for 8 weeks. Before and after 8 weeks' application of the research programs to each group, the research subjects were examined, especially the components of their bodies, the balance and the performance capability were measured both before and after the test. The frequency of injuries by exercise was measured after the test, and the difference of the frequency was compared with the frequency before exercise. First, the experimental group, in a measurement of balance, showed that SN, MB, SAr and SAg of static balance decreased in a situation of MEO, MEC, GEO, GEC, TBEO, TBO, FHEO, FEO(p <0.05), but the control group increased. Second, the analysis on the change of exercise performance indicated better improvement in distance, ball speed, and accuracy of the experimental group than the control group(p<0.05). Third, the experience of injuries showed that there were 2 injuries in the experimental group and 11 injuries in the control group. The injured parts were 2 cases in the hands and fingers of the experimental group, and 1 case in the shoulder, 4 in the elbows, 4 in the hands and fingers and 2 in the lumber of the control group. From the above-mentioned results, it is recognized that the Balance Training program improved the exercise performance of female golf beginners and had good effects on the prevention from injuries. Accordingly, if this program is applied to sports-beginners, it will contribute to the improvement of the public health.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.149-156
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2011
This paper proposes the effective edge selection algorithm for the rapid processing time and low memory usage of efficient graph-based image segmentation on mobile device. The graph-based image segmentation algorithm is to extract objects from a single image. The objects are consisting of graph edges, which are created by information of each image's pixel. The edge of graph is created by the difference of color intensity between the pixel and neighborhood pixels. The object regions are found by connecting the edges, based on color intensity and threshold value. Therefore, the number of edges decides on the processing time and amount of memory usage of graph-based image segmentation. Comparing to personal computer, the mobile device has many limitations such as processor speed and amount of memory. Additionally, the response time of application is an issue of mobile device programming. The image processing on mobile device should offer the reasonable response time, so that, the image segmentation processing on mobile should provide with the rapid processing time and low memory usage. In this paper, we demonstrate the performance of the effective edge selection algorithm, which effectively controls the edges of graph for the rapid processing time and low memory usage of graph-based image segmentation on mobile device.
We propose a method to convert a two-dimensional movie to a three-dimensional movie using normalized cut and optical flow. In this paper, we segment an image of a two-dimensional movie to objects first, and then estimate the depth of each object. Normalized cut is one of the image segmentation algorithms. For improving speed and accuracy of normalized cut, we used a watershed algorithm and a weight function using optical flow. We estimate the depth of objects which are segmented by improved normalized cut using optical flow. Ordinal depth is estimated by the change of the segmented object label in an occluded region which is the difference of absolute values of optical flow. For compensating ordinal depth, we generate the relational depth which is the absolute value of optical flow as motion parallax. A final depth map is determined by multiplying ordinal depth by relational depth, then dividing by average optical flow. In this research, we propose the two-dimensional/three-dimensional movie conversion method which is applicable to all three-dimensional display devices and all two-dimensional movie formats. We present experimental results using sample two-dimensional movies.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.141-148
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2021
In some intersections or busy traffic roads, there are more pedestrians in a specific period of time, and there are many traffic accidents caused by road congestion. Especially at the intersection where there are schools nearby, it is particularly important to protect the traffic safety of students in busy hours. In the past, when designing traffic lights, the safety of pedestrians was seldom taken into account, and the identification of motor vehicles and traffic optimization were mostly studied. How to keep the road smooth as far as possible under the premise of ensuring the safety of pedestrians, especially students, will be the key research direction of this paper. This paper will focus on person, motorcycle, bicycle, car and bus recognition research. Through investigation and comparison, this paper proposes to use YOLO v4 network to identify the location and quantity of objects. YOLO v4 has the characteristics of strong ability of small target recognition, high precision and fast processing speed, and sets the data acquisition object to train and test the image set. Using the statistics of the accuracy rate, error rate and omission rate of the target in the video, the network trained in this paper can accurately and effectively identify persons, motorcycles, bicycles, cars and buses in the moving images.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.5
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pp.537-542
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2021
This paper improves the possibility of recognizing fast-moving objects through the YOLO (You Only Look Once) deep learning recognition model in an application environment for object recognition in images. The purpose was to study the method of collecting semantic data through processing. In the recognition model, the moving object recognition error was identified as unrecognized because of the difference between the frame rate of the camera and the moving speed of the object and a misrecognition due to the existence of a similar object in an environment adjacent to the object. To minimize the recognition errors by compensating for errors, such as unrecognized and misrecognized objects through the proposed data collection method, and applying vision processing technology for the causes of errors that may occur in images acquired for sports (tennis games) that can represent real similar environments. The effectiveness of effective secondary data collection was improved by research on methods and processing structures. Therefore, by applying the data collection method proposed in this study, ordinary people can collect and manage data to improve their health and athletic performance in the sports and health industry through the simple shooting of a smart-phone camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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