An experiment on the automatic population measurement of brown Mealy Bugs is first reported in this article. Several image processing techniques are employed along with mapping function and neural network. Though brown Mealy Bugs are difficult to detect because of their camouflage, the experimental results showed that approximately 74% of them were correctly detected.
This paper presents an algorithm for technology-dependent logic optimization and technology mapping, and describes a performance-driven logic synthesis system, SILOS, implemented based on the proposed algorithm. The system analyzes circuits and resynthesizes the critical sections such that generated circuit operates opertes within time constraints, using only gate types supported by library for direct implementation. Experimental results show that the system can be a viable tool in synthesizing high-performance logic circuits.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.837-856
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2016
Underwater image enhancement has received considerable attention in last decades, due to the nature of poor visibility and low contrast of underwater images. In this paper, we propose a new automatic underwater image enhancement algorithm, which combines nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain enhancement techniques with the mechanism of the human visual system (HVS). We apply the multiscale retinex algorithm based on the HVS into NSCT domain in order to eliminate the non-uniform illumination, and adopt the threshold denoising technique to suppress underwater noise. Our proposed algorithm incorporates the luminance masking and contrast masking characteristics of the HVS into NSCT domain to yield the new HVS-based NSCT. Moreover, we define two nonlinear mapping functions. The first one is used to manipulate the HVS-based NSCT contrast coefficients to enhance the edges. The second one is a gain function which modifies the lowpass subband coefficients to adjust the global dynamic range. As a result, our algorithm can achieve contrast enhancement, image denoising and edge sharpening automatically and simultaneously. Experimental results illustrate that our proposed algorithm has better enhancement performance than state-of-the-art algorithms both in subjective evaluation and quantitative assessment. In addition, our algorithm can automatically achieve underwater image enhancement without any parameter tuning.
1991년 미국 오하이오 주립대학에서 처음 소개한 모바일 매핑 시스템은 센서기술이 발전함에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 모바일 매핑 시스템은 이동체의 위치와 자세정보, 다양한 센서들의 취득 데이터를 통해 이동체 주변의 공간정보를 빠르게 취득할 수 있는 시스템으로 기존의 GNSS나 토털스테이션과 같은 측량 방법보다 생산성을 극대화 시키고 있다. 현재 해외 기업을 중심으로 다양한 시스템이 출시되고, 공간정보 구축분야에 적용이 활발하게 이루어지고 있지만 국내에서의 관련 기술개발이나 실질적 활용은 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 지상기반 모바일 매핑 시스템을 중심으로 상용화된 시스템의 현황 조사 및 특징 분석을 수행하여 공간정보 관련 업무에 시스템 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구를 통해 다양한 형태의 모바일 매핑 시스템의 현황 및 특징을 파악하였으며, 최근 시스템 개발 동향이 도입단가를 낮추기 위한 방향으로 진행되고 있음을 제시하였다. 현재 자동 정합 등 자료처리 기술의 발달, 저가형 모델 출시 등 공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 적용을 위한 기반이 조성되고 있어 향후 관련분야의 도입 활성화와 작업 효율성 향상이 기대된다.
국내 이동통신사들이 서로 다른 모바일 플랫폼을 채택하여 사용함으로 인해 개발자는 하나의 모바일 게임 콘텐츠를 서비스하기 위하여 각각의 플랫폼 특성에 맞추어 변환 작업을 하여야 한다. 하지만, 모바일 게임 콘텐츠를 타 플랫폼으로 이식하기 위한 변환 작업에 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이는 다양한 콘텐츠가 제공되지 못하고 있는 원인이기도 하다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 GNEX 플랫폼의 모바일 C 게임 콘텐츠를 WIPI 플랫폼의 자바 콘텐츠로 자동으로 변환해주는 콘텐츠 자동 변환기 시스템을 구현하였다. GNEX C-to-WIPI Java 콘텐츠 자동 변환기 시스템은 단시간 내에 다른 플랫폼으로 콘텐츠를 이식할 수 있도록 하여 동일 콘텐츠를 다른 이동통신사에 서비스하는데 소모되는 시간과 비용을 최소화해준다. 또한, 기존 콘텐츠를 자동 변환하여 타 플랫폼에 서비스함으로써 콘텐츠의 재사용성을 높이고, 신규 콘텐츠의 생산성을 높여 사용자에게는 다양한 모바일 게임 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원한다.
도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
In this paper, we introduce a newly developed photogrammetric software for automatic generation of high quality geo-products and its performance assessment carried out using various satellite images. Our newly developed software provides the latest techniques of an optimized sensor modelling, ortho-image generation and automated Digital Elevation Model (DEM) generation for diverse remote sensing images. In particular, images from dual- and multi-sensor images can be integrated for 3D mapping. This can be a novel innovation toward a wider applicability of remote sensing data, since 3D mapping has been limited within only single-sensor so far. We used Kompsat-2, Ikonos, QuickBird, Spot-5 high resolution satellite images to test an accuracy of 3D points and ortho-image generated by the software. Outputs were assessed by comparing reliable reference data. From various sensor combinations 3D mapping were implemented and their accuracy was evaluated using independent check points. Model accuracy of 1~2 pixels or better was achieved regardless of sensor combination type. The high resolution ortho-image results are consistent with the reference map on a scale of 1:5,000 after being rectified by the software and an accuracy of 1~2 pixels could be achieved through quantitative assessment. The developed software offers efficient critical geo-processing modules of various remote sensing images and it is expected that the software can be widely used to meet the demand on the high-quality geo products.
The technique of simultaneous localization and mapping is the most important research topic in mobile robotics. In the process of building a map in its available memory, the robot memorizes environmental information on the plane of grid or topology. Several approaches about this technique have been presented so far, but most of them use mapping technique as either grid-based map or topology-based map. In this paper we propose a frame of solving the SLAM problem of linking map covering, map building, localizing, path finding and obstacle avoiding in an automatic way. Some algorithms integrating grid and topology map are considered and this make the SLAM performance faster and more stable. The proposed scheme uses an occupancy grid map in representing the environment and then formulate topological information in path finding by A${\ast}$ algorithm. The mapping process is shown and the shortest path is decided on grid based map. Then topological information such as direction, distance is calculated on simulator program then transmitted to robot hardware devices. The localization process and the dynamic obstacle avoidance can be accomplished by topological information on grid map. While mapping and moving, pose of the robot is adjusted for correct localization by implementing additional pixel based image layer and tracking some features. A laser range finer and electronic compass systems are implemented on the mobile robot and DC geared motor wheels are individually controlled by the adaptive PD control method. Simulations and experimental results show its performance and efficiency of the proposed scheme are increased.
본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.
최근 디지털 설계기술의 발전에 따라 건축가의 창의성을 극대화한 비정형 설계가 급증하고 있다. 그러나 다양한 비정형 곡면을 구현하기에는 많은 어려움이 발생하고 있다. 비정형 형상구현을 위한 패널분할은 mesh, developable surface, tessellation, subdivision 등의 분할기법이 적용된다. 비정형 패널의 제작 시 이러한 분할기법의 적용과정은 복잡하고 생산데이터 추출에 많은 인력과 시간이 투입된다. 따라서 비정형 건물의 설계 후 패널제작을 위한 생산데이터 추출과정을 빠르고 체계적으로 수행할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이에 본 연구는 빌딩모델, 생산장비 성능, 패턴정보를 종합적으로 고려하여 비정형 패널의 생산데이터 자동생성을 위한 수학적 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 패널분할 시 수학적 알고리즘을 제시하였고, 비정형 곡면으로의 Mapping을 통해 CNC 장비를 위한 생산데이터를 추출하였다. 본 연구의 결과는 비정형 콘크리트 패널 생산을 위한 데이터 자동생성을 가능하게 하여 생산성 향상과 원가절감에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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