Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.371-372
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2019
금속 3D 프린팅의 응용분야는 자동차, 우주항공, 의료/헬스, 전자기기, 금형 등으로 분류할 수 있다. 최근 들어 선진국을 중심으로 아크 용접기반 금속 3D 프린팅 기술의 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 3D 프린팅 기술은 CAD 설계 정보를 이용한 적층 제조방식이기 때문에 내부 형상이 아무리 복잡하여도 제작이 가능하고, 디자인이 변경되더라도 별도의 금형 제작 없이 제작이 가능하다는 장점이 있다. 와이어 아크기반 금속 3D 프린팅 기술은 차세대 생산제조 핵심기술로 발전할 전망이다. 금속 3D 프린터의 기술경쟁력 제고를 위해서 적층패턴, 와이어정밀 송급 및 적층품질 실시간 모니터링 등의 시스템 제어 기술과 대형 금속부품의 고생산성을 위한 적층가공 시스템 기술개발이 진행될 것으로 예상된다. 금속 와이어 아크를 이용한 대형 3D 프린팅 시스템의 지식재산권 확보 전략을 수립하기 위해 대형 3D 프린터 기술, 금속 와이어 3D 프린터 기술, 아크 3D 프린터 기술의 세 가지 분야에 대한 특허동향 분석을 수행하였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1053-1060
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2019
The satellite antenna for collecting information is mainly classified into reflector antenna, lens antenna, and phased array antenna. Among them, the phased array antenna with the excellent antenna pattern control performance for a multi-beam system is frequently used. Although the terrestrial signal information collection based on the satellite is not much effected geographically, it requires the accurate angle-of-arrival (AOA) information of the interesting signal. In this paper, we discuss the characteristics and the advantages/disadvantages of the antenna array shape employed in the phased array antenna. In addition, we present the Cascade AOA estimation algorithm based on a square array antenna mounted on the satellite receiver, and show the performance evaluation results through the computer simulation.
As high resolution satellite images can be used, numerous studies have been carried out for exploiting these images in various fields. This paper proposes horse hoof shaped object detection method based on mathematical morphology to extract interesting targets. Interesting targets have conceptually similar shapes such as a horse hoof, not having exact size or shape. Detection of an object with the similar shapes is possible by applying mathematical morphology processes. The proposed method allows an automatic object detection system to detect the meaningful object in a large satellite image rapidly. The mathematical morphology process can be applied to binary images, and thus this method is very simple. Therefore, this method can easily extract a "horse hoof shaped object" from any image that has indistinct edges of the interesting object and different image qualities depending on the filming location, filming time, and filming environment. Using the proposed method by which a "horse hoof shaped object" can be rapidly extracted, the performance of the automatic object detection system can be improved.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.360-360
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2022
토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.20
no.3
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pp.393-404
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2007
A concept of multi-layered database is proposed for the integrated operation of bridge information in this study. The multi-layered database is a logically integrated database composed of standardized information layers. The standardized information layers represent the data sets that can be unified, and they are defined by standardized information models. Classification system of bridge component was used as a basis of the multi-layered database, and code system based on the classification system was employed as a key integrator to manipulate the distributed data located on the different information layers. In addition, data level indicating priorities of information layers was defined to support strategic planning of the multi-layered database construction. As a proof of concept, a prototype of multi-layered database for object-oriented 3-D shape information and structural calculation document was built. Data consistency check of the semantically same data in the two different information layer was demonstrated, It is expected that the proposed concept can assure the integrity and consistency of information in the bridge information management.
Domestic and foreign manufacturers are developing VTOL UASs in various shapes in line with demand for future technologies. UASs have been developed in a shape classified as fixed/rotary wing, and verified by appropriate certification standards. However, airworthiness certification of recent VTOL UASs is strict with the absence of VTOL-specific certification standards. In this paper, criteria applicable to VTOL UAS were presented through analysis of STANAG-4671 and STANAG-4702, which are certification standards for fixed/rotary wing UAS of the North Atlantic Treaty Organization (NATO) and the Special Condition for VTOL Aircraft (SC-VTOL) of European Aviation Safety Agency (EASA). For this, the categorization criteria of general/fixed-wing/VTOL characteristics were established for each standard item and utilized for analysis.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.2
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pp.91-108
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2022
In most cases, optical images have been used as training data of DL (Deep Learning) models for object detection, recognition, identification, classification, semantic segmentation, and instance segmentation. However, properties of 3D objects in the real-world could not be fully explored with 2D images. One of the major sources of the 3D geospatial information is DSM (Digital Surface Model). In this matter, characteristic information derived from DSM would be effective to analyze 3D terrain features. Especially, man-made objects such as buildings having geometrically unique shape could be described by geometric elements that are obtained from 3D geospatial data. The background and motivation of this paper were drawn from concept of the intrinsic image that is involved in high-level visual information processing. This paper aims to extract buildings after classifying terrain features by training DL model with DSM-derived information including slope, aspect, and SRI (Shaded Relief Image). The experiments were carried out using DSM and label dataset provided by ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) for CNN-based SegNet model. In particular, experiments focus on combining multi-source information to improve training performance and synergistic effect of the DL model. The results demonstrate that buildings were effectively classified and extracted by the proposed approach.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.5
no.2
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pp.74-80
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2012
In this paper, we developed the profile analysis-based machine vision system for inspecting assembly parts in the industrial field. Implemented system composed of triple set of camera: one was used for acquiring slant image; other is required to acquire a top image; the other was used for side image. After obtaining parts which have gray scale image, threshold value was calculated by analyzing the profile of the image. Experimental results showed that proposed algorithm have a good performance for detecting fault parts and for classifying each parts as well.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2009.05a
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pp.43-44
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2009
3D bridge information models for a concrete box-girder bridge were built and a typical application example for the estimation linked with the 3D models was proposed. 3D geometry objects with PBS (product breakdown structure) were constructed using standard classification codes and 2D drawings. Information on the amount of materials according to the classification codes was utilized for the estimation system. A process for the estimation of concrete and rebars was developed and verified through the pilot test. Optimization of rebar fabrication was suggested as an additional function and was utilized for the cost reduction and standard fabrication.
In this paper we propose an image-based approach, which is different from the traditional flow cytometric method to detect shape of apoptosis cells. This method can overcome the defects of cytometry and give precise recognition of apoptosis cells. In this work K-means clustering was used to do the rough segmentation and an active contour model, called 'snake' was used to do the precise edge detection. And then some features were extracted including physical feature, shape descriptor and texture features of the apoptosis cells. Finally a Mahalanobis distance classifier classifies the segmentation images as apoptosis and non-apoptosis cell.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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