본 논문은 형태 처리기법과 연결요소 분석을 이용한 문서 영상의 분할과 구조적인 특징과 투영 프로파일 분석을 이용하여 문서영상에서 제목영역 추출방안을 제안한다. 문서 영상의 처리는 영상 분할과 제목 추출, 두 단계로 이루어진다. 영상 분할의 단계에서는 문서 영상을 구성요소 영역들로 나눈다. 영상 분할이 끝나면 분할된 영역들을 대상으로 구조적인 정보를 이용하여 제목이 될 후보 영역을 추출한다. 제목이 아닌 영역을 제거하여 제목 후보영역을 추출하고 난 후 투영 프로파일을 분석하여 제목 영역을 최종적으로 추출한다. 본 논문에서 제시된 투영 프로파일 분석을 이용한 제목 추출 방법은 다양한 문서 영상의 분할 및 제목 추출 결과를 보였으며, 문서 제목 인식, 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상처리와 같은 다양한 응용분야에 활용될 것으로 기대된다.
The automated gate operating system is developed in this paper that controls the information of container at gate in the ACT. This system can be divided into three parts and consists of container identifier recognition car plate recognition container deformation perception. We linked each system and organized efficient gate operating system. To recognize container identifier the preprocess using LSPRD(Line Scan Proper Region Detection)is performed and the identifier is recognized by using neural network MBP When car plate is recognized only car image is extracted by using color information of car and hough transform. In the port of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container. Thirdly edge is fitted into line segment so that container deformation is perceived. As a results of the experiment with this algorithm superior rate of identifier recognition is shown and the car plate recognition system and container deformation perception that are applied in real-time are developed.
Large warehouses are building automation systems to increase efficiency. However, small warehouses, military bases, and local stores are unable to introduce automated logistics systems due to lack of space and budget, and are handling tasks manually, failing to improve efficiency. To solve this problem, this study designed small loading and unloading equipment that can be mounted on transportation vehicles. The equipment can be controlled remotely and is automatically controlled from the point where pallets loaded with cargo are visible using real-time video from an attached camera. Cargo recognition and control command generation for automatic control are achieved through a newly designed deep learning model. This model is designed to be optimized for loading and unloading equipment and mission environments based on the YOLOv3 structure. The trained model recognized 10 types of palettes with different shapes and colors with an average accuracy of 100% and estimated the state with an accuracy of 99.47%. In addition, control commands were created to insert forks into pallets without failure in 14 scenarios assuming actual loading and unloading situations.
Nondestructive evaluation methods play an important role in ensuring component integrity and safety in many industries. Operator fatigue can play a critical role in the reliability of such methods. This is important for inspecting high value assets or assets with a high consequence of failure, such as aerospace and nuclear components. Recent advances in convolution neural networks can support and automate these inspection efforts. This paper proposes using residual neural networks (ResNets) for real-time detection of corrosion, including iron oxide discoloration, pitting and stress corrosion cracking, in dry storage stainless steel canisters housing used nuclear fuel. The proposed approach crops nuclear canister images into smaller tiles, trains a ResNet on these tiles, and classifies images as corroded or intact using the per-image count of tiles predicted as corroded by the ResNet. The results demonstrate that such a deep learning approach allows to detect the locus of corrosion via smaller tiles, and at the same time to infer with high accuracy whether an image comes from a corroded canister. Thereby, the proposed approach holds promise to automate and speed up nuclear fuel canister inspections, to minimize inspection costs, and to partially replace human-conducted onsite inspections, thus reducing radiation doses to personnel.
Cho, Woo Jae;Kim, Dong-Wook;Jung, Dae Hyun;Cho, Sang Sun;Kim, Hak-Jin
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.75-84
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2016
Purpose: In-situ water quality monitoring based on ion-selective electrodes (ISEs) is a promising technique because ISEs can be used directly in the medium to be tested, have a compact size, and are inexpensive. However, signal drift can be a major concern with on-line management systems because continuous immersion of the ISEs in water causes electrode degradation, affecting the stability, repeatability, and selectivity over time. In this study, a computer-based nitrate monitoring system including automatic electrode rinsing and calibration was developed to measure the nitrate concentration in water samples in real-time. Methods: The capabilities of two different types of poly(vinyl chloride) membrane-based ISEs, an electrode with a liquid filling and a carbon paste-based solid state electrode, were used in the monitoring system and evaluated on their sensitivities, selectivities, and durabilities. A feasibility test for the continuous detection of nitrate ions in water using the developed system was conducted using water samples obtained from various water sources. Results: Both prepared ISEs were capable of detecting low concentrations of nitrate in solution, i.e., 0.7 mg/L $NO_3-N$. Furthermore, the electrodes have the same order of selectivity for nitrate: $NO_3{^-}{\gg}HCO_3{^-}$ > $Cl^-$ > $H_2PO_4{^-}$ > $SO{_4}^{2-}$, and maintain their sensitivity by > 40 mV/decade over a period of 90 days. Conclusions: The use of an automated ISE-based nitrate measurement system that includes automatic electrode rinsing and two-point normalization proved to be feasible in measuring $NO_3-N$ in water samples obtained from different water sources. A one-to-one relationship between the levels of $NO_3-N$ measured with the ISEs and standard analytical instruments was obtained.
본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.
개인정보가 대량으로 유출되는 사고가 최근 몇 년에 걸쳐 지속적으로 발생하고 있다. 이렇게 외부로 유출된 대량의 개인정보는 명의도용 및 계정도용에 불법적으로 사용되고 있다. 특히 온라인 게임머니 게임아이템 등의 가상의 재화를 현금으로 거래할 수 있는 온라인 게임서비스에서 다수 발생하고 있다. 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 사례를 분석해 보면 몇 가지 특징을 확인 할 수 있는데, 요약해 보면 짧은 시간에 대량으로 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 공격 사례를 통해 대량의 자동화된 계정 도용 공격의 특징을 정의하고 실시간으로 대응할 수 있는 탐지 및 차단 방안을 제안 하였다.
텔레매틱스환경에서 운전자는 외부로부터 들어오는 정보와 같은 외부 자극에 대해서 능동적으로 처리 할 수 있어야 한다. 그러나 최근 정보기기의 발전으로 운전자가 운전 중에 처리하여야 하는 정보의 양은 급격하게 늘어났고, 운전자의 정보처리 능력을 초과한 운전부하의 과부하로 인한 교통사고를 야기시키기도 한다. 특히 운전 중 핸드폰의 사용이나 동승자와의 지속적인 대화는 운전자의 인지처리 능력을 저하시키고 운전부하를 과부하로 만드는 경향이 있어 지양되어야 한다. 본 논문에서는 운전 중에 운전자 대화가 운전자에게 미치는 영향에 대하여 논의하고 운전자의 대화여부에 따른 운전부하 측정을 위해 필요한 운전자 대화 여부 판단 알고리즘에 대해 제안하고 구현된 시스템을 이용하여 운전부하를 측정하는 방법에 대해 논의 하고자 한다.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
Nowadays, according to rapid development of computing environments, information processing and analysis system are very interesting research area. As a viewpoint of data preparation-processing-analysis in knowledge technology, the goal of automated information system is to satisfy high reliability and confidence and to minimize of human-administrator intervention. In addition, we expect the system which can deal with problem and abnormal error effectively as a fault detection and fault tolerance. In this paper, we design a monitoring system as follows. A productive monitoring information from various systems has unstructured forms and characteristics and crawls informative data by conditions and gathering rules. For representing of monitering information which requested by administrator, running-status can be able to check dynamically and systematic like connection/closed status in real-time. Our proposed system can easily correct and processing for monitoring information from various type of server and support to make objective judgement and analysis of administrator under operative target of information system. We implement semi-realtime monitering system using AJAX technology for dynamic browsing of web information and information processing using XML and XPATH. We apply our system to SMS server for checking running status and the system shows that has high utility and reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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