• 동력기계공학회지
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• 제6권1호
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• pp.36-42
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• 2002

Two-dimensional natural convection in an inclined open cavity with bottom heated, two side insulated and the top open was investigated using PIV(Particle-Image-Velocimetry) measurement. Experimental results are presented for Prandtl number, Pr=6.62, cavity aspect ratio, A=1.0, Rayleigh number from $1.294{\times}10^6\;to\;3.8841{\times}10 ^6$, and inclination angles, ${\alpha}=0$, 30 and 60 deg to the horizontal. It was found that the fluid rises along both side walls in the boundary layer region at ${\alpha}=0\;deg$, and the inclination of the cavity induced flow entrainment. The experimental results are in good agreement with the numerical results.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.956-962
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• 2018

본 논문은 영상에 포함된 객체 특징을 추출하기 위한 연구로서, 말레이시아 산림에서 드론으로 항공 촬영된 산림 영상사진을 이용하여 실제로 산림 속에 존재하는 나무를 파악하기 위한 방법을 기술한다. 일반적으로 회색조 영상특징 추출방법으로는 LBP 방식과 GLCM 방식, Gabor 필터 방식 등이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 드론으로 촬영된 영상이므로 나뭇잎 질감이 매우 유사하기 때문에, 질감 자체보다는 표본으로 채취한 샘플들에 대한 통계적 특성을 이용한 객체 추출 방식을 제안한다. 이를 위하여 먼저 샘플 영상을 생성하고, 생성된 샘플영상과 원 영상간의 상호상관관계를 이용하여 객체를 검출한다. 각 샘플영상들에 대한 평균치 및 표준편차는 객체 샘플을 분간하고, 판단하기 위한 중요한 자료로 사용될 수 있으며, 또한 RGB 모델과 HSV 모델의 각 신호성분들을 분석하여 객체판단에 유용한 샘플 영상에 대한 통계값을 이용함으로서 객체 추출 확률을 높일 수 있다.