Rice plant numbers and density are key factors for yield and quality of rice grains. Precise and properly estimated rice plant numbers and density can assure high yield from rice fields. The main objective of this study was to automatically detect and count rice plants using images of usual field condition from an unmanned aerial vehicle (UAV). We proposed an automatic image processing method based on morphological operation and boundaries of the connected component to count rice plant numbers after transplanting. We converted RGB images to binary images and applied adaptive median filter to remove distortion and noises. Then we applied a morphological operation to the binary image and draw boundaries to the connected component to count rice plants using those images. The result reveals the algorithm can conduct a performance of 89% by the F-measure, corresponding to a Precision of 87% and a Recall of 91%. The best fit image gives a performance of 93% by the F-measure, corresponding to a Precision of 91% and a Recall of 96%. Comparison between the numbers of rice plants detected and counted by the naked eye and the numbers of rice plants found by the proposed method provided viable and acceptable results. The $R^2$ value was approximately 0.893.
K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.
일반적으로 명사구는 기본명사구와 최장명사구로 분류되는데 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구문구조를 파악하고 정확한 지배용언을 찾아내는데 중요한 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 확장된 청크(chunk) 개념과 다섯 개의 클래스로 세분화된 문장부호 정보를 자질로 사용한 두 단계 최장명사구 식별 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기본모델보다 2.65% 향상된 평균 89.66%($F_1$-measure)의 우수한 성능을 보인다.
시맨틱 웹이 대두되면서 온톨로지의 사용이 점차 늘어나고 있다. 동일한 분야에 관한 온톨로지일지라도 구축 방법과 활용 형태에 따라 같은 개념이 다른 형태로 표현되거나, 다른 개념이 같은 형태로 표현될 수 있다. 이러한 온톨로지들을 공유하고 재사용하기 위해서는 온톨로지의 매핑이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지의 어휘 정보를 이용하여 다단계로 매핑하고, 이 결과를 기반으로 구조 정보의 유사성을 검사하는 방법을 제안한다. 온톨로지에서 어휘 정보가 부여되지 않는 블랭크 노드를 추가로 확장하여 매핑 성능을 향상시켰다. 실험을 통하여 86.38%의 F1-measure값을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 "축구 동영상"의 배경 분리 정확도 향상을 위한 "최적의" 수학적 모폴로지 연산자를 결정하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 여섯 가지 서로 다른 수학적 모폴로지 연산자를 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. F-measure를 이용하여 평가한 결과 복구에 의한 닫기-복구에 의한 열기 연산자가 최적의 연산자임을 확인하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 배경 분리 기술을 이용하거나 축구 동영상에 특화된 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to optimize the design of a capacitive pressure sensor element using the simulation of electrical characteristics. The simulation of the ceramic sensor diaphragm ($Al_2O_3$) was performed by permitting pressure to change the curvature of the diaphragm. The pressure capacitance ($C_P$) was increased from 19.63 pF to 15.26 pF by applying pressure because the distance between the electrodes has been changed from $30{\mu}m$ to $15{\mu}m$. When the thickness of the diaphragm was changed to 0.46~0.52 mm, a larger capacitance change showed in accordance with the reduced thickness, which means an increase of sensitivity. However, considering the viewpoint of the signal linearity, it was selected for the optimum thickness of the diaphragm to 0.50 mm. The designed sensor element based on simulated results was tested to measure the output characteristics. Comparing of simulated and measured results, there was a margin of error of approximately 2%.
본 논문에서는 "Full-HD급($1920{\times}1080$) 축구 동영상" 분석을 위해 필수적인 "배경 분리"에서 "영상 다운 샘플링"이 배경 분리 성능에 미치는 영향에 대해 정량적으로 분석 및 고찰한다. 이를 위해 본 논문에서는 배경 분리 정확도 뿐만 아니라 배경 분리 속도 관점에서 영상 다운 샘플링이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 실험의 신뢰성을 높이기 위하여 두 가지 서로 다른 배경 분리 알고리즘을 이용하였다. 정량적인 비교 평가를 위해 F-measure 및 FPS(frames per second)를 이용하였다. 본 논문에서 제시된 정량적인 분석 결과는 실시간 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 고속 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 유용한 벤치마크가 될 것으로 예상된다.
In order to predict thermodynamic performance of refrigeration system, it is required to know the oil concentration of the refrigerant/oil mixture. The current method to measure the oil concentration is to extract the working mixture and then to measure the oil weight. However, it is Quite necessary to estimate oil concentration without any extraction of the working fluid. In this study a new method and working equation is presented as follows. It is based on the measurement of spedific gravity and temperature : $$C=a+b{\times}t+c{\times}t^2+(d+e{\times}t+f{\times}t^2){\times}SG$$ C is oil concentration, t is temperature($^{\circ}C$), SG is specific gravity of mixture and a~f is coefficients. The oil concentration ranges over 0~12 wt% and the temperature ranges over $20{\sim}50^{\circ}C$. The specific gravity and temperature are measured using the on-line densimeter and thermometer. This working equation enables to predict the oil concentration without any extraction of the mixture. This equation can be applied for R-12/Naphthenic oil and R-134a/POE oil oiquid mixtures.
본 논문에서는 칼라 영상으로부터 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출할 객체에 대한사전 지식이 필요 없으며 단순한 배경뿐만 아니라 복잡한 배경에서도 영상에 포함된 관심 객체를 추출하는 것이 가능하도록 한다. 이를 위해 가버 필터 사전을 사용하여 객체의 대략적인 형상을 포함하는 가버 영상을 생성한다. 이를 기반으로 객체 추출에 필요한 특징 정보의 추출 기준이 되는 관심 창(attention window)의 초기 위치를 설정한다. 객체 추출 단계는 기존 연구에서 제안한 방법을 일부 수정하여 적용한다. 제안된 방법의 추출 성능을 평가하기 위해 제안된 방법으로 추출된 결과를 수작업으로 추출된 객체와 비교하여 Precision, Recall 및 F-measure를 계산한다. 이를 통해 제안된 방법의 성능을 확인하였다. 또한 기존 방법과의 추출 결과 비교를 통해 제안된 방법의 우수성을 검증하였다.
This paper presents ballistic limit velocity results of a variety of materials generally used in warships. Ballistic limit velocity is the velocity required for a projectile to penetrate a target with 50 percents of time and is widely used as a measure of armour bulletproofing. For this study, live fire experiments were implemented using AK-47 $7.62{\times}9mm$ mild steel core as a projectile as well as various thickness warship materials as a target. Also, methods of MIL-STD-662F, NIJ-STD-0101.06 and support vector machine were applied to measure the ballistic limit velocity and then their results were graphically analyzed for comparison. The minimum of their results was considered as the ballistic limit velocity in a conservative way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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