In this paper, we analyze the infrared feature for the small coast targets according to the surrounding environment for autonomous flight device equipped with an infrared imaging sensor and we propose Cross Duality of Neural Network (CR-DuNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment. In coastal environment, there are various property according to diverse change of air temperature, sea temperature, deferent seasons. And small coast target have various infrared feature according to diverse change of environment. In this various environment, it is very important thing that we analyze and classify targets from the clutters to improve target detection accuracy. Thus, we propose infrared feature learning algorithm through LSTM neural network and also propose CR-DuNN algorithm that integrate LSTM prediction network with Du-CNN classification network to classify targets from the clutters.
Five new prenylated stilbenes (1 - 5), along with the known compounds cudraflavone C, trans-4-isopentenyl-3,5,2',4'-terahydroxystilbene, trans-4-(3-methyl-E-but-1-enyl)-3,5,2',4'-tetrahydroxystilbene, pannokin G, cycloartobiloxanthone, artonin P, morusin, artocarpin, artonin E, kuwanon C, artobiloxanthone, and artoindonesianin C (6 - 17) were isolated from the stem bark of the tropical tree Artocarpus communis. The structures were established by NMR spectroscopic analysis, MS studies, and comparison with spectral data reported in the literature.
The purpose of this study is to analyze the contents of the cultural heritage conservation standards those have been developed throughout the century to reveal the evolution of the conservation. The analysis targets are prepared principles in response to the risks posed by armed conflicts, improper modifications, risks caused by urban planning and development, and the risk posed by environmental impacts. The study analyzed how conservation targets, issues, and conservation methods have changed. The analysis showed that the results of changed trend of conservation, first, the segmentation and diversification of the conservation targets, second, the integrated approaches, third, risk perception changes due to indirect effects from direct risk factors, forth, changes of conservation from safeguard to sustainable development.
Visual search in an unstructured search field is a fruitful research area for computational modeling. Search models that describe relationship between search time and probability of target detection have been used for prediction of human search performance and provision of ideal goals for search training. Until recently, however, most of models were focused on detecting a single target in a search field, although, in practice, a search field includes multiple targets and search models for multiple targets may differ from search models for a single target. This study proposed a random search model for multiple targets, generalizing a random search model for a single target which is the most typical search model. To test this model, human search data were collected and compared with the model. This model well predicted human performance in visual search for multiple targets. This paper also proposed how to determine optimal stopping time in multiple-target search.
Detecting remote targets is important to active protection system (APS) or infrared search and track (IRST) applications. In normal situation, the well-known constant false alarm rate (CFAR) detector works properly. However, decoys in APS or closely spaced targets in IRST degrade the detection capability by increasing background noise level in the CFAR detector. This paper presents a context aware CFAR detector by the intensity sorting and selection of background region to reduce the effect of neighboring targets that lead to incorrect estimation of background statistics. The existence of neighboring targets can be recognized by intensity sorting where neighboring targets usually show highest ranks. The proposed background statistics (mean, standard deviation) estimation method from median local pixels can be aware of the background context and reduce the effects of the neighboring targets, which increase the signal-to-clutter ratio. The experimental results on the synthetic APS sequence, real adjacent target sequence, and remote pedestrian sequence validated that the proposed method produced an enhanced detection rate with the same false alarm rate compared with the hysteresis-CFAR (H-CFAR) detection.
In this paper, we propose a practical method for setting up a daily production plan which can operate semiconductor fabrication factories more stably and linearly by determining work in process (WIP) targets and movement targets. We first adjust cycle times of the operations to satisfy the monthly production plan. Second, work in process (WIP) targets are determined to control the production progress of operations: earliness and tardiness. Third, movement targets are determined to reduce cumulated differences between WIP targets and actual WIPs. Finally, the determined movement targets are modified through a simulation model which considers capacities of the equipments and allocations of the WIPs in the fab. The proposed daily production planning method can be easily adapted to the memory semiconductor fabs because the method is very simple and has straightforward logics. Although the proposed method is simple and straightforward, the power of the method is very strong. Results from the shop floor in past few periods showed that the proposed methodology gives a good performance with respect to the productivity, workload balance, and machine utilization. We can expect that the proposed daily production planning method will be used as a useful tool for operating semiconductor fabrication factories more efficiently and effectively.
Objectives The aim of this study is to explore the mechanism of action and target diseases of Sasang constitutional prescriptions using a multiscale interactome approach. Methods The compound and target information of Sasang constitutional prescriptions were retrieved from various databases such as the TM-MC, STITCH, and TTD. Key targets for Sasang constitutional prescriptions were identified by selecting the top 100 targets based on the number of simple paths within the constructed network. Diffusion profiles for Sasang constitutional prescriptions and diseases were calculated based on a biased random walk algorithm. Potential diseases and key mechanisms of Sasang constitutional prescriptions were identified by analyzing diffusion profiles. Results We identified 144 Sasang constitutional prescriptions and their targets, finding 80 herbs with effective biological targets. A cluster analysis based on selecting up to 100 key targets for each prescription revealed a more cohesive grouping of prescriptions according to Sasang constitution. We then predicted potential diseases for 62 Sasang constitutional prescriptions using diffusion profiles calculated on a multiscale interactome. Finally, our analysis of diffusion profiles revealed key targets and biological functions of prescriptions in obesity and diabetes. Conclusions This study demonstrates the effectiveness of a multiscale interactome approach in elucidating the complex mechanisms and potential therapeutic applications of prescriptions in Sasang constitutional medicine.
본 논문에서는 항공기 기반 단일채널 FMCW-SAR(frequency modulated continuous wave - synthetic aperture radar) 복원영상 내 이동물체 분석을 위해 합성개구레이다의 모호성 함수(SAR ambiguity function)를 이용한 상대속도 분석기법에 대해 설명한다. 안테나와 이동물체 간의 상대속도 변화를 분석하기 위해서 FMCW 신호모델 기반 정지 이동물체 간 신호변환특성을 분석하고, 이동물체의 변환특성을 고려한 모호성 함수를 모의실험하였다. 복원영상 내 이동물체의 상대속도 변화는 도식화된 모호성 함수의 최고점으로부터 추정될 수 있으며, 상대속도의 변화가 클수록 정지 이동물체 구분이 가능하게 된다. 이를 실제 항공기 기반 관측 자료로부터 복원된 FMCW-SAR 영상에 적용하여 모호성 함수를 이용한 이동물체 식별과 상대속도 분석결과를 관측지역 내 실험조건과 비교분석하였다.
Since the change in Doppler centroid according to moving targets brings alteration to the phase in azimuth differential signals of synthetic aperture radar (SAR) data, one can measure the velocity of the moving targets using this effect. In this study, we will investigate theoretically measuring the velocity of an object from azimuth differential signals by using range compressed data which is the interim outcome of treatment from the simulated SAR raw data of moving targets on the background of sea clutter. Also, it will provide evaluation for the elements that affect the estimation error of velocity from a single SAR sensor. By making RADARSAT-1 simulated image as a specific case, the research includes comparisons for the means of velocity measurement classified by the directions of movement in the four following cases. 1. A case of a single target without currents, 2. A case of a single target with tidal currents of 0.5 m/s, 1 m/s, and 3 m/s, 3. A case of two targets on a same azimuth line moving in a same direction and velocity, 4. A case of a single target contiguous to land where radar backscatter is strong. As a result, when two moving targets exist in SAR image outside the range of approximately 256 pixels, the velocity of the object can be measured with high accuracy. However, when other moving targets exist in the range of approximately 128 pixels or when the target was contiguous to the land of strong backscatter coefficient (NRCS: normalized radar cross section), the estimated velocity was in error by 10% at the maximum. This is because in the process of assuming the target's location, an error occurs due to the differential signals affected by other scatterers.
이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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