China's Mapping Satellite-1, developed by the China Aerospace Science and Technology Corporation (CASC), was launched in three years ago. The data from Mapping Satellite-1 are able to use for efficient surveying and geometric mapping application field. In this paper, we fuse the panchromatic and multispectral images of Changchun area, which are obtained from the Mapping Satellite-1, the one that is the Chinese first transmission-type three-dimensional mapping satellite. The four traditional image fusion methods, which are HPF, Mod.IHS, Panshar and wavelet transform, were used to approach for effectively fusing Mapping Satellite-1 remote sensing data. Subsequently we assess the results with some commonly used methods, which are known a subjective qualitative evaluation and quantitative statistical analysis approach. Consequently, we found that the wavelet transform remote sensing image fusion is the optimal in the degree of distortion, the ability of performance of details and image information availability among four methods. To further understand the optimal methods to fuse Mapping Satellite-1 images, an additional study is necessary.
Various color spaces such as RGB, HSV, log-chromaticity have been used in the field of person re-identification. However, not enough studies have been done to find suitable color space for the re-identification. This paper reviews color invariance of color spaces by diagonal model and explores the suitability of each color space in the application of person re-identification. It also proposes a method for person re-identification based on a histogram refinement technique and some fusion strategies of color spaces. Two public datasets (ALOI and ImageLab) were used for the suitability test on color space and the ImageLab dataset was used for evaluating the feasibility of the proposed method for person re-identification. Experimental results show that RGB and HSV are more suitable for the re-identification problem than other color spaces such as normalized RGB and log-chromaticity. The cumulative recognition rates up to the third rank under RGB and HSV were 79.3% and 83.6% respectively. Furthermore, the fusion strategy using max score showed performance improvement of 16% or more. These results show that the proposed method is more effective than some other methods that use single color space in person re-identification.
The 10 Year Implementation Plan for a Global Earth Observation System of Systems (GEOSS), which was endorsed at the Third Earth Observation Summit in Brussels in February, 2005, emphasizes the importance of data management facilities for diverse and large-volume Earth Observation data from inhomogeneous information sources. A three year research plan for addressing this key target of GEOSS has just approved as the first step by the Japanese government. The goals of this research are, (1) to develop a data management core system consisting of data integration and information fusion functions and interoperability and information service functions; (2) to establish data and information flows between data providers and users; (3) to promote application studies of data integration and information fusion, especially in the fields of weather forecasting, flood forecasting, agricultural management, and climate variability and changes. The research group involves leading scientists on information science and technology, who have been developing giant data archive servers, storage area networks, metadata models, ontology for the earth observations. They are closely cooperating with scientists on earth sciences, water resources management, and agriculture, and establishing an effective collaborative research framework.
A microwave plasma torch at the atmospheric pressure by making use of magnetrons operated at the 2.45 GHz and used in a home microwave oven has been developed. This electrodeless torch can be used to various areas, including industrial, environmental and military applications. Although the microwave plasma torch has many applications, we in the present work focused on the microwave plasma torch operated in pure steam and several applications, which may be used in future and right now. For example, a high-temperature steam microwave plasma torch may have a potential application of the hydrocarbon fuel reforming at one atmospheric pressure. Moreover, the radicals including hydrogen, oxygen and hydroxide molecules are abundantly available in the steam torch, dramatically enhancing the reaction speed. Also, the microwave plasma torch can be used as a high-temperature, large-volume plasma burner by injecting hydrocarbon fuels in gas, liquid, and solid into the plasma flame. Lastly, we briefly report an underway research, which is remediation of soils contaminated with oils, volatile organic compounds, heavy metals, etc.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권4호
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pp.31-37
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2017
Recently Drone technology is emerging as an alternative new way of distribution systems services. Amazon, Google which are global network chain distribution companies are developing an idea of Drone based delivery service and applied for patent for Drone distribution systems in USA. In this paper, we investigate a way to adopt Drone system to Air Cargo logistics, in particular, drone system based on combination of Light ID and RFID technology in the management procedure in stock warehouse. Also we explain the expected impact of Drone systems to customs declaration process. In this paper, we address the investigated limitations of Drone by the Korean Aviation Act as well as suggest the directions of future research for application of Drone to Air logistics industry with investigated limitations.
본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.
Objectives : The present study introduces the clinical application of Hamstring Chuna Manual Therapy to a patient who underwent the pain after spinal fusion. Methods : A patient who had the pain after spinal fusion was hospitalized at Bucheon Jaseng hospital of Oriental Medicine for 35 days. During the hospital treatment, the pain was relieved by Hamstring Chuna Manual Therapy. The improvement of the patient was measured by VAS(Visual Analogue Scale) score, SLR(Straight-Leg Raising) test, and walking distance. Results : The values of the patient's VAS score, SLR test, and walking distance measured before and after Hamstring Chuna Manual Therapy presented that the pain was relieved after Hamstring Chuna Manual Therapy. Conclusions : Therefore, this case demonstrates that Hamstring Chuna Manual Therapy is effective treatment method for relieving pain in the spine.
This study proposed two multisensor fusion methods for segment-based image classification utilizing a region-growing segmentation. The proposed algorithms employ a Gaussian-PDF measure and an evidential measure respectively. In remote sensing application, segment-based approaches are used to extract more explicit information on spatial structure compared to pixel-based methods. Data from a single sensor may be insufficient to provide accurate description of a ground scene in image classification. Due to the redundant and complementary nature of multisensor data, a combination of information from multiple sensors can make reduce classification error rate. The Gaussian-PDF method defines a regional measure as the PDF average of pixels belonging to the region, and assigns a region into a class associated with the maximum of regional measure. The evidential fusion method uses two measures of plausibility and belief, which are derived from a mass function of the Beta distribution for the basic probability assignment of every hypothesis about region classes. The proposed methods were applied to the SPOT XS and ENVISAT data, which were acquired over Iksan area of of Korean peninsula. The experiment results showed that the segment-based method of evidential measure is greatly effective on improving the classification via multisensor fusion.
바이오융합 및 의료기기 산업은 의학과 전기, 전자, 기계, 재료 등 공학이 융합되는 다학제간 응용기술 산업분야이다. 바이오 융합 및 의료기기를 이용해 인간의 삶의 질 향상을 목표로 하고 있으며 제품에 대한 인지도와 브랜드 파워가 매우 중요한 산업이다. 그러나, 자본/기술 의존형 산업으로 제품의 개발부터 생산까지 소요되어지는 기간이 길고 개별 제품의 시장 규모가 작고 수명주기가 짧다고 할 수 있다. 따라서 연구개발에 대한 지속적인 투자가 요구되어지는 산업으로 국가적인 차원에서 바이오벤처 기업들을 위해 기술적 지원, 제도적 뒷받침, 인력 양성 등의 산업생태계 전반을 활성화하고자 하는 노력이 필요하다.
To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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