JERS-1 L밴드 SAR 위성에서 얻어진 25개의 레이더간섭도를 이용하여 1992년 11월 5일부터 1998년 10월 1일 사이 경상북도 문경시 가은읍 폐탄광 일대의 지반 침하량을 측정하였다. SAR 영상에서 긴밀도가 높은 고정 산란체(PS: permanent scatterer)를 이용한 시계열 분석을 통해서 지반침하를 계산하였고, 현장조사된 균열등급 분포도와 비교하였다. 고정된 산란체는 1차적으로 진폭값과 간섭쌍의 긴밀도 영상을 이용하여 계산하였는데, 산악지역에 비해 도심지역에서 우세하게 선정되었다. 계산된 변위량은 붕락과 같은 급격한 비선형의 변위는 제외되고, 영상 획득 기간 내의 평균 변위량이다. 연구지역 내 계산된 주시방향으로의 평균 지표면 변위속도는 0.19cm/yr이고, 추정오차는 0.18cm/yr이다. 그리고 옛 가은 본갱의 중심부와 가은역 맞은편 일대에서 관측된 침하량은 0.49cm/yr, 1.66cm/yr로 연구지역에서 가장 뚜렷한 침하 양상을 보였다.
Nationally, flatfish vaccination has been performed manually, and is a laborious and time-consuming procedure with low accuracy. The handling requirement also makes it prone to contamination. With a view to eliminating these drawbacks, we designed an automatic vaccine system in which the injection is delivered by a Cartesian coordinate robot guided by a vision system. The automatic vaccine injection system is driven by an injection site location algorithm that uses a template-matching technique. The proposed algorithm was designed to derive the time and possible angles of injection by comparing a search area with a template. The algorithm is able to vaccinate various sizes of flatfish, even when they are loaded at different angles. We validated the performance of the proposed algorithm by analyzing the injection error under randomly generated loading angles. The proposed algorithm allowed an injection rate of 2000 per hour on average. Vaccination of flatfish with a body length of up to 500mm was possible, even when the orientation of the fish was random. The injection errors in various sizes of flatfish were very small, ranging from 0 to 0.6mm.
거리측정(Ranging-based) 기반 무선측위 알고리즘을 활용하는 무선 네트워크 환경에서 위치추적의 정확도는 노드들 간의 거리측정의 정확도에 크게 좌우된다. 저전력 무선 네트워크 환경에서 거리측정 기반 무선측위의 실용화를 위해서는 하드웨어에서 제공하는 거리측정 정확도를 훼손시키지 않고 그대로 유지할 수 있는 안정된 HAL(Hardware Abstraction Layer)과 MAC(Medium Access Layer) 소프트웨어의 구현이 요구된다. 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a를 지원하는 RF 칩인 나노트론(Nanotron)사의 NA5TR1를 기반으로 한 센서노드를 제작한 후 이 노드에 탑재될 IEEE 802.15.4a 소프트웨어 스택의 기본적인 기능을 설계 구현하였다. 소프트웨어 스택은 나노트론 사의 SDS-TWR 기법의 일반모드를 거리측정 알고리즘으로 채택 지원하고 있다. 개발된 센서노드를 활용해 테스트 네트워크를 구축한 후 노드간의 실 환경에서 실시간 거리측정의 정확도를 평가한 결과 SDS-TWR의 일반모드에서 평균 거리측정 오류율은 24.2%인 것으로 나타났다.
Purpose: Morphological properties of soybean roots are important indicators of the vigor of the seed, which determines the survival rate of the seedlings grown. The current vigor test for soybean seeds is manual measurement with the human eye. This study describes an application of a machine vision technique for rapid measurement of soybean seed vigor to replace the time-consuming and labor-intensive conventional method. Methods: A CCD camera was used to obtain color images of seeds during germination. Image processing techniques were used to obtain root segmentation. The various morphological parameters, such as primary root length, total root length, total surface area, average diameter, and branching points of roots were calculated from a root skeleton image using a customized pixel-based image processing algorithm. Results: The measurement accuracy of the machine vision system ranged from 92.6% to 98.8%, with accuracies of 96.2% for primary root length and 96.4% for total root length, compared to manual measurement. The correlation coefficient for each measurement was 0.999 with a standard error of prediction of 1.16 mm for primary root length and 0.97 mm for total root length. Conclusions: The developed machine vision system showed good performance for the morphological measurement of soybean roots. This image analysis algorithm, combined with a simple color camera, can be used as an alternative to the conventional seed vigor test method.
Kim Kee Sung;Han Jin Hee;Kim Moon Ki;Nam Sang Woon
한국농공학회논문집
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제46권7호
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pp.35-44
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2004
In this study, a ventilation model was developed to determine a ventilation rate for the balance of heat, moisture and $CO_{2}$ in a mushroom house. Internal and external temperature, relative humidity and $CO_{2}$ concentration were measured and used to validate the ventilation model. The effects of various environmental factors on physiological responses of mushroom were also investigated. The verified model was simulated under the observed ventilation rates with a difference of$ 0.001{\~}0.065\;m^{3}{\cdot}S^{-1}$ (relative error of $0.3{\~}18.9\%$) when external temperature varied 22.5 to $24.8^{circ}C$ and average ventilation rates was $0.35m^{3}{\cdot}S^{-1}$. The optimal conditions for mushroom growth (internal temperature $22 ^{circ}C$, relative humidity $80\%$, $CO_{2}$ concentration 1,000 ppm) were used for the model application with external temperature, relative humidity and $CO_{2}$ concentration of $27.5{\~}33.5^{circ}C$, $60\%$, and 355 ppm, respectively. Thermal balance was a important factor for an optimum ventilation up to the external temperature of $32^{circ}C$, while $CO_{2}$ concentration balance was more important over $32^{circ}C$. This suggests that humidification for moisture balance is required to maintain temperature and $CO_{2}$ concentration at an optimal level by ventilation in a mushroom house.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.
Kim, Cheonshik;Shin, Dongkyoo;Yang, Ching-Nung;Chen, Yi-Cheng;Wu, Song-Yu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.6159-6174
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2019
Recently, Kim et al. introduced the Hamming + k with m overlapped pixels data hiding (Hk_mDH) based on matrix encoding. The embedding rate (ER) of this method is 0.54, which is better than Hamming code HC (n, n - k) and HC (n, n - k) +1 DH (H1DH), but not enough. Hamming code data hiding (HDH) is using a covering function COV(1, n = 2k -1, k) and H1DH has a better embedding efficiency, when compared with HDH. The demerit of this method is that they do not exploit their space of pixels enough to increase ER. In this paper, we increase ER using sequential Hk_mDH (SHk_mDH ) through fully exploiting every pixel in a cover image. In SHk_mDH, a collision maybe happens when the position of two pixels within overlapped two blocks is the same. To solve the collision problem, in this paper, we have devised that the number of modification does not exceed 2 bits even if a collision occurs by using OPAP and LSB. Theoretical estimations of the average mean square error (AMSE) for these schemes demonstrate the advantage of our SHk_mDH scheme. Experimental results show that the proposed method is superior to previous schemes.
우리나라에서 유통되고 있는 자주복의 독성을 조사하기 위하여 1995년 1월, 4월 및 9월에 부산시내 자갈치 어시장에서 총 27개체를 구입하여 부위별 독성을 조사하였다. 간장의 경우 독성이 10MU/g 이상인 유독개체 출현율은 14.8%, 최고 독성치는 160 MU/g, 평균 독성치는 7$\pm$6 MU/g(평균치$\pm$표준오차)이었다. 생식소의 경우는 각각 16.7%, 600 MU/g 및 50$\pm$35 MU/g 이었고, 껍질에서는 각각 14.8%, 26 MU/g 및 5$\pm$1MU/g이었다. 그러나 근육에서는 독이 검출되지 않았다. 계절에 따른 독성은 1월 및 4월의 일부시료에서는 유독부위가 있었으나 9월에는 시료어의 전부위에서 독성이 검출되지 않았다. 자주복의 독성은 부위나 계절에 따른 차이가 있지만 주 가식부인 근육과 껍질에서는 거의 독이 검출되지 않거나 약한 독성이 검출되어 식품 위생상 비교적 안전한 종으로 판단되었다.
Radiofrequency (RF) radiation at the frequency of mobile phones has been not reported to induce cellular responses in in vitro and in vivo models. We exposed HEI-OC1, conditionally-immortalized mouse auditory cells, to RF radiation to characterize cellular responses to 1763 MHz RF radiation. While we could not detect any differences upon RF exposure, whole-genome expression profiling might provide the most sensitive method to find the molecular responses to RF radiation. HEI-OC1 cells were exposed to 1763 MHz RF radiation at an average specific absorption rate (SAR) of 20 W/kg for 24 hr and harvested after 5 hr of recovery (R5), alongside sham-exposed samples (S5). From the whole-genome profiles of mouse neurons, we selected 9 differentially-expressed genes between the S5 and R5 groups using information gain-based recursive feature elimination procedure. Based on support vector machine (SVM), we designed a prediction model using the 9 genes to discriminate the two groups. Our prediction model could predict the target class without any error. From these results, we developed a prediction model using biomarkers to determine the RF radiation exposure in mouse auditory cells with perfect accuracy, which may need validation in in vivo RF-exposure models.
본 논문에서는 내용기반 음악 정보 검색 방법으로써 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 모두 이용할 수 있는 hybrid 방법에 대해 제안하였다. 실제 방송 환경에의 적용을 위해 드라마 OST의 좁은 검색 범위뿐만 아니라 가요 1,005곡의 넓은 검색 범위에서도 제안한 방법을 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 특징 벡터로써 pitch와 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 음의 특성을 나타내었으며 멜로디를 표현하기 위해 피치 히스토그램과 VQ (Vector Quantization) 코드화한 MFCC의 템포럴 시퀀스를 이용함으로써 음악 검색 방법에 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 함께 적용할 수 있었다. 또한 pitch 히스토그램과 MFCC-VQ 템포럴 방법을 모두 사용한 hybrid 방식에 적절한 패턴 매칭 방법을 제안함으로써 기존의 각 단일 방식을 이용한 성능 결과 (MFCC-VQ 템포럴)와 비교하여 볼 때 드라마 OST 검색 범위에서는 평균 $9.9\%$, 가요 1,005곡의 검색 범위에서는 $10.2\%$의 오류 감소율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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