The advent of deep learning-based algorithms has facilitated researches on target detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery. While most of them concentrate on detection tasks for ships with open SAR ship datasets and for aircraft from SAR scenes of airports, there is relatively scarce researches on the detection of SAR ground vehicle targets where several adverse factors such as high false alarm rates, low signal-to-clutter ratios, and multiple targets in close proximity are predicted to degrade the performances. In this paper, a dataset of ground vehicle targets acquired from TerraSAR-X(TSX) satellite SAR images is presented. Then, both detection and instance segmentation are simultaneously carried out on this dataset based on the deep learning-based Mask R-CNN. Finally, this paper shows the future research directions to further improve the performances of detecting the SAR ground vehicle targets.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
We are developing a sensitive gamma ray spectrometer based on superconducting transition edge sensors. The detector consists of a small piece of high purity Sn as an absorber and a Ti/Au bilayer as a temperature sensor. It is designed to measure the thermal signal caused by absorption of gamma rays. The mechanical support and the thermal contact between the absorber and the thermometer were made with Stycast epoxy. The bilayer was formed by e-beam evaporation and patterned by wet etching on top of a $SiN_X$ membrane. A sharp superconducting transition of the film was measured near 100 mK. When the film was biased to the edge of the transition, signals were observed due to single photon absorption emitted from an $^{241}Am$ source. The measured spectrum showed several characteristic peaks of the source including 59.5 keV gamma line. The full with at half maximum was about 900 eV for the 59.5 keV gamma line. The background was low enough to resolve low energy lines. Considerations to improve the energy resolution of the gamma ray spectrometer are also discussed.
Due to the large scale of Antarctic science, scientific collaboration is required for conducting scientific research. In this study, we attempted to investigate collaboration network and the role of research station in Antarctic science based on bibliometric data from 1995 to 2014. We confirmed that geographical proximity tends to be important for scientific collaboration by employing community detection in the network. This result raises the question about what the role of research station in Antarctica is. We tried to reveal its role by focusing on five countries, Belgium, China, Czech Republic, India, and Korea that constructed new research stations during the last decade. Relative growth rate, a value to measure the growth of publications, didn't differ much around the construction period compared to those in other periods for these countries except Belgium. However, we found geographical keywords emerged around the construction for all five countries. These keywords were utilized to observe national research activities in Antarctica. They show where countries started to be concerned about after the construction.
Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.
최근 운송수단의 안전운행 및 사고방지를 목표로 하는 자율운행 관련 기술이 적극적으로 연구되고 있다. 현재 자율운행에서 장애물 탐지를 위하여 레이다 및 카메라 기술이 사용되고 있으나, 근접한 물체의 탐지 및 이격거리의 정밀계측에는 LiDAR (light detection and ranging) 센서를 사용하는 방법이 가장 적합하다. LiDAR 센서는 레이저 펄스빔을 발사하고 물체로부터 반사되어 온 반사빔과의 시간차를 취득하여 이것으로 정밀한 거리를 계산하는 측정기로, 광을 이용하기 때문에 대기환경에서 물체의 인식률이 감소할 수 있는 단점이 있다. 본 논문은 LiDAR 센서의 raw 데이타에 대한 신뢰성 향상과 이를 기반으로 실시간 주변물체에 대한 탐지 및 이격거리 계측에서 오차를 개선하기 위하여 삼각함수에 의한 포인트 cloud를 추출하고, 선형회귀 모델을 이용하여 계측알고리즘을 구현하였으며, Python 라이브러리를 활용하여 물체탐지의 오차범위를 개선할 수 있음을 검증하였다.
본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.
간접법을 이용한 표면오염도 측정 시 시료채취와 동시에 방사선 검출이 가능한 스메어 매체를 제조하고 성능을 평가하였다. 스메어 매체는 무기섬광체를 고분자 막에 함침시킨 것으로서, 용매로는 디메틸포름아마이드(DMF)와 메틸렌클로라이드(MC) 그리고 고분자 소재로서 폴리설폰(PSF)을 사용하였고, 무기섬광체는 CAYS(cerium activated yttrium silicate)를 사용하였다. 함침막은 단일 및 이중구조로 제조하였고, 물. 메타놀 등 비용매성 욕조에 침지하거나 용매 증발을 통하여 고형화하여 특성을 비교하였다. 방사선과의 상호작용에 의하여 무기섬광물질 함침막으로부터 방출되는 광자의 계측은 광전증배관과 고전압원, 증폭기. 계수기로 구성된 원형계수기를 사용하였다. $^{14}$ C표면오염에 대해 무기섬광 함침막을 이용해 얻은 계수율을 통상의 저준위 알파/베타 계수기로 얻은 결과와 비교할 때 상대 감도가 약 50%로 나타났다. 또한, 계수효율이 상대적으로 낮았지만 저에너지 베타선 방출핵종인 $^3$H표면오염도측정이 가능하다는 것을 확인하였다.
일부 보행자의 경우 보행자 신호등이 적색임에도 불구하고 무단횡단을 하거나 차도에 내려서서 보행 신호를 기다리기도 한다. 이럴 경우 자칫하면 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 적외선 센서를 이용하여 보행자가 차도로 진입할 경우 경고 안내 방송을 해주는 방식으로 채택해왔으나, 이 경우 교차로의 곡선형 횡단보도에는 설치가 어렵다. 본 논문에서는 카메라의 영상 검지 방식을 사용하여 보행자를 검지하는 방법에 대해 제안한다. 보행철주 상단에 설치된 카메라를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 이용하여 보행자 검지구간을 설정한다. 또한, 획득한 이미지에 대해 소벨( Sobel) 영상 처리 방식을 이용하여 변환하고 변환한 이미지를 다른 이미지와 비교하여 보행자 검지방법을 선택하였다. 이 영상 검지 방식을 사용하면 곡선형 횡단보도에서 보행자를 검지하는데 효과적이다.
In ultrasound-excited thermography, the injected ultrasound to an object is transformed to heat and the appearance of defects can be visualized by thermography camera. The advantage of this technology is selectively sensitive to thermally active defects. Despite the apparent simplicity of the scheme, there are a number of experimental considerations that can complicate the implementation of ultrasound excitation thermography inspection. Factors including acoustic horn location, horn-crack proximity, horn-sample coupling, and effective detection range all significantly affect the detect ability of this technology. As conclusions, the influence of coupling pressures between ultrasound exciter and specimen was analyzed, which was dominant factor in frictional heating model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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