3DTV를 위한 핵심 기술 중의 하나인 다시점 영상에서 변이를 추정하고 가상시점을 합성하는 새로운 방식을 제안한다. 다시점 영상에서 변이를 효율적이고 정확하게 추정하기 위해 준 N-시점 & N-깊이 구조를 제안한다. 이 구조는 이웃한 영상의 정보를 이용하여 변이 추정 시 발생하는 계산상의 중복을 줄인다. 제안 방식은 사용자에게 2D와 3D 자유시점을 제공하며, 사용자는 자유시점 비디오의 모드를 선택할 수 있다. 실험 결과는 제안 방식이 정확한 변이 지도를 제공하며, 합성된 영상이 사용자에게 자연스러운 자유시점 비디오를 제공한다는 것을 보여준다.
Generation and transportation of runoff and pollutant loads within watershed generated eutrophication at Daecheong reservoir. To improve water quality at Daecheong reservoir, the best management practices should be developed and applied at upper watersheds for water quality improvement at downstream areas. In this study, two small watersheds of upper Daecheong reservoir were selected. The Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) model has been widely used for the estimation of the direct runoff worldwide. To apply the L-THIA ArcView GIS model was evaluated for direct runoff and water quality estimation at small watershed. And the Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT) was used for direct runoff separating from total flow. As a result, the $R^2$ (Coefficient of determination) value and Nash-Sutcliffe coefficient value for direct runoff comparison at An-nae watershed were 0.81 and 0.71, respectively. And the $R^2$ value and Nash-Sutcliffe coefficient value at Wol-oe were 0.95 and 0.93. The $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at An-nae watershed were BOD 0.94, TOC 0.81, T-N 0.94 and T-P 0.89. And the $R^2$ value of BOD, TOC, T-N and T-P at Wol-oe watershed were BOD 0.80, TOC 0.93, T-N 0.86 and T-P 0.65. The result that estimated pollutant loadings using the L-THIA ArcView GIS model reflected well the measured pollutant loadings except for T-P in Wol-oe watershed. With L-THIA ArcView GIS model, the direct runoff and non-point pollutant (NPS) loadings in the watershed could be analyzed through simple input data such as daily rainfall, land uses, and hydrologic soil group.
본 논문에서는 다시점 동영상에서 임의시점영상을 생성하기 위한 기법과 생성된 영상 내에 존재하는 미처리 영역을 보상하기 위한 전처리 및 후처리 기법을 제안한다. 임의시점영상을 생성하기 위한 방법으로는 카메라의 기하학적 특성을 이용하는 방법을 사용한다. 다시점 영상의 깊이정보와 카메라의 파라미터 정보를 이용하여 텍스쳐 영상 내 화소들의 실제 3차원 좌표를 얻어낼 수 있고, 산출된 3차원 좌표를 다른 시점 카메라의 2차원 영상면으로 재 배치함으로써 원하는 시점의 영상을 생성할 수 있다. 하지만 생성된 영상 내에는 다수의 미처리 영역이 존재한다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 중복성, 공간적인 방향성, 획득된 다시점 영상 또는 깊이정보의 오차의 특징을 고려하여 미처리 영역을 보상하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과 30dB 이상의 PSNR과 3.5이상의 DSCQS(double stimulus continuous quality scale method) 점수를 얻음으로써 객관적, 주관적 평가에서 모두 신뢰도가 높은 임의시점 영상을 생성할 수 있었다.
이 연구에서는 변형률계를 사용하여 변위를 추정하는 이론식을 제안 및 검증하고 하중 작용점과 크기를 추정하여 강재보의 건전도 평가 시스템을 개발하고자 하였다. 실험결과 160kN(항복하중의 56%)가력시 최대처짐 점에서 변형률계를 사용하여 얻는 처짐과 변위계의 측정처짐과의 오차율이 2%이내로 나타났으며 하중작용점 및 크기의 추정도 오차율1% 이내로 나타났다. 이를 통해 변형률계로 강재보의 변위 및 하중을 계측 할 수 있으며 나아가 변위계와 하중계의 생략으로 경제적인 센서설계를 할 수 있다. Lab VIEW로 구현된 건전도 평가 프로그램은 측정된 데이터가 일정 범위(강도 한계상태, 사용성 한계상태, 항복변형률)를 넘어설 때 단계별 경고를 발생하였고 변형률계 만으로 사용성한계상태와 강도한계상태를 동시에 모니터링 할 수 있었다.
Hyeokjin Bak;Hoyoung Ban;SeongryulChang;Dongwon Gwon;Jae-Kyeong Baek;Jeong-Il Cho;Wan-Gyu Sang
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.80-80
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2022
Estimation of heading date of paddy rice is laborious and time consuming. Therefore, automatic estimation of heading date of paddy rice is highly essential. In this experiment, deep learning classification models were used to classify two difference categories of rice (vegetative and reproductive stage) based on the panicle initiation of paddy field. Specifically, the dataset includes 444 slanted view images belonging to two categories and was then expanded to include 1,497 images via IMGAUG data augmentation technique. We adopt two transfer learning strategies: (First, used transferring model weights already trained on ImageNet to six classification network models: VGGNet, ResNet, DenseNet, InceptionV3, Xception and MobileNet, Second, fine-tuned some layers of the network according to our dataset). After training the CNN model, we used several evaluation metrics commonly used for classification tasks, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. In addition, GradCAM was used to generate visual explanations for each image patch. Experimental results showed that the InceptionV3 is the best performing model in terms of the accuracy, average recall, precision, and F1-score. The fine-tuned InceptionV3 model achieved an overall classification accuracy of 0.95 with a high F1-score of 0.95. Our CNN model also represented the change of rice heading date under different date of transplanting. This study demonstrated that image based deep learning model can reliably be used as an automatic monitoring system to detect the heading date of rice crops using CCTV camera.
DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기반의 다시점(Multi-view) 비디오 서비스는 여러 대의 카메라를 통해 획득한 다수의 영상 중에서 사용자가 선택한 영상이나 객체로 시점을 전환한다. 그러나 기존 DASH 기반의 다시점 비디오 서비스는 시점전환 이벤트가 발생하면 버퍼링 된 이전 비디오 영상의 모든 세그먼트를 소비한 후 새로운 비디오 영상을 재생하기 때문에 시점전환 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 DASH 기반의 다시점 비디오 서비스에서 시점전환 지연 최소화를 위한 비디오 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시점전환 지연을 최소화하기 위해 GoP(Group of Pictures) 사이즈 조절을 통해 전환용 영상을 추가로 구성하고 대역폭 예측과 재생 버퍼 점유율을 기반으로 클라이언트 버퍼를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 시점전환 지연을 감소시키는 것을 확인하였다.
The structure must be periodically checked and measures must be taken to prevent deterioration in building construction. From this point of view, a nondestructive test is essential to estimate whether the construction of buildings is proper, and whether the dimension of depositing concrete is consistent and without damage. This study estimated the thickness of the concrete component of construction framework using the ultrasonic velocity method and the impact echo method, in order to investigate reliability of the estimation of the thickness of normal strength concrete and high strength concrete, leading to the following conclusions. In the estimation of the thickness of the concrete structures, specimens of normal strength of 24MPa and specimens of high strength of 40MPa demonstrated an average error rate of 5.1% and 2.2%, respectively. The impact-echo method, one of the non-destructive tests, is verified as an efficient diagnostic technique. With this information, we will determine specific standards for the maintenance of structures, and the re-creation of lost building blueprints.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.599-609
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2010
확산모형은 금융현상을 모형화하기 위한 방법으로 자주 사용된다. 다양한 확산모형들을 추론하기 위한 다양한 추론기법들이 제안되어져 왔다. 본 연구에서는 시뮬레이션 방법을 통하여 Shoji와 Ozaki (1998)에 의하여 제안된 NLL 방법의 성질을 검토하여 보고, 실제 자료에 적용하게 된다.
주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.
The fatigue of back muscle in the repetitive lifting motion was studied using multiple parameters(FFT_MDF, RMS, 2C, NT) in this study. Recent developments in the time-frequency analysis procedures to compute the IMDF(instantaneous median frequency) were utilized to overcome the nonstationarity of EMG signal using Cohen-Posch distribution. But the above method has a lot of computation time because of its complexity. So, in this study, FFT_MDF(median frequency estimation based on FFT) algorithm was used for median frequency estimation of back muscle EMG signal during muscle work in uniform velocity portion of lumbar movement. The analysis period of EMG signal was determined by using the run test and lumbar movement angle in dynamic task, such as lifting. Results showed that FFT_MDF algorithm is well suited for the estimation of back muscle fatigue from the view point of computation time. The negative slope of a regression line fitted to the median frequency values of back muscle EMG signal was taken as an indication of muscle fatigue. The slope of muscle fatigueness with FFT_MDF method shows the similarity of 77.8% comparing with CP_MDF(median frequency estimation based on Cohen Posch distribution) method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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