Park, Sun-youp;Choi, Jin;Jo, Jung Hyun;Son, Ju Young;Park, Yung-Sik;Yim, Hong-Suh;Moon, Hong-Kyu;Bae, Young-Ho;Choi, Young-Jun;Park, Jang-Hyun
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제32권3호
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pp.201-207
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2015
An algorithm to automatically extract coordinate and time information from optical observation data of geostationary orbit satellites (GEO satellites) or geosynchronous orbit satellites (GOS satellites) is developed. The optical wide-field patrol system is capable of automatic observation using a pre-arranged schedule. Therefore, if this type of automatic analysis algorithm is available, daily unmanned monitoring of GEO satellites can be possible. For data acquisition for development, the COMS1 satellite was observed with 1-s exposure time and 1-m interval. The images were grouped and processed in terms of "action", and each action was composed of six or nine successive images. First, a reference image with the best quality in one action was selected. Next, the rest of the images in the action were geometrically transformed to fit in the horizontal coordinate system (expressed in azimuthal angle and elevation) of the reference image. Then, these images were median-combined to retain only the possible non-moving GEO candidates. By reverting the coordinate transformation of the positions of these GEO satellite candidates, the final coordinates could be calculated.
Ship structures and aircraft structures are consisted of thin sheet alloy, so it is very important to understand the characteristics of fatigue crack propagation of that material and to establish the data base. The data for fatigue crack propagation behavior scatter very much even under identical experimental conditions with constant loading. The behavior of fatigue crack propagation under regular and irregular cyclic loadings is known to be highly affected by complicated factors such as plastic zone developed at the vicinity of crack tip and reduction of cross sectional area. In this paper, the controlled stress amplitude and overload fatigue crack propagation tests have been conducted to investigate the effect of varying factors such as plastic zone size near the crack tip and area reduction factor (AF) on the fatigue crack propagation behavior A better simulation of fatigue crack propagation behavior is found to be obtainable by using Wheeler and Willenborg models with AF effect.
PURPOSES : This research aims to estimate the occurrence of hydroplaning on roads based on the road alignment types and rainfall intensity in Seoul. METHODS : Three types of data were used for estimation of hydroplaning in this study. The Inner Circulation Road (12.5 km) to the Bukbu Expressway (7.4 km) in Seoul was selected as the test road and data was collected for road information using a probe-vehicle. Precipitation was observed from Automatic Weather System in Seoul. These data were interpolated by applying Inverse Distance Weighted Methodology for hydroplaning estimation. Finally, the water depth information of the roads was observed using an RCM411 device. RESULTS : This study demonstrated that the cross slope with small-angle-tilt or vertical section with large-angle-tilt are the primary factors causing hydroplaning on the roads. The flow velocity on steep slope is high; however, large drainage lengths result in hydroplaning on the roads. CONCLUSIONS : This result can contribute towards the reduction of car accidents on rainy days. Furthermore, information regarding hydroplaning can be delivered to drivers more rapidly and precisely in the future.
Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.
As close competitions are being fought out among enterprises, they should accomplish their objectives such as reduction of cost, improvement of quality and condensation of due date, etc. For this objects, it becomes very important to manage the workflow harmoniously and to share the information efficiently between geographically dispersed users. We developed the collaborative design system, which manages various design process and enables to share design information. In this paper, Internal-based collaboration system for press die design process in the automobile manufacturer is developed with CORBA, Java and relational database system. After modeling real press die design process with UML language, workflow routing path is created by modeling data. Cost and time for ...
In order for effective heat island reduction policies to be proposed, this research made use of the land usage and land coverage and Temperature of cities, Coordinate axis data within 500 meters of nationwide automatic weather stations (478 points) in order to analyze the correlation of summertime temperatures through multiple regression analysis. This research also developed a model and empirically analyzed the urban heat island reduction effect of factors that affect regional temperatures. Heat islands cause environment deterioration and therefore can harm citizens' health, and also affects the city's metabolism process. Thus in order to restrain regional temperature rises the conclusion was drawn that consideration to increase forest areas on part of land usage planning is needed. Appropriate policy measures to regulate traffic related factors are also needed to restrain regional temperature rises. In order for future heat island reduction this research proposes a way to set up more effective policies and urban sustainability improvement strategies, and is significant in that it makes use of detailed data such as land usage and land coverage, Temperature of cities, Coordinate axis in analyses.
Sometimes, there are conditions when rapid control of the hypertension needed such as malignant hypertension, and the preoperative pereparation of the hypertensive patient requiring emergency operation, etc. Using the adaptive control algorithm, the mean arterial pressure reduction is achived rapidly and safely in hypertensive rabbit. Among the adaptive control algorithms the pole assignment self tuning control algorithm is superial to the one step ahead minium variance control algorithm. The convergence time is less than 600 sec, and the standard deviation of experimental data are less than 4 mmHg.
본 논문은 입술의 움직임을 통해 음성을 인식하는 자동 독순의 인식 성능 향상을 위해 인식기로 사용되는 은닉 마르코프 모델을 분별적으로 학습하는 기법을 제안한다. 기존에 많이 사용되는 Baum-Welch 알고리즘에서는 각 모델이 해당 클래스 데이터의 확률을 최대화하는 것을 목표로 학습시키는 반면, 제안하는 알고리즘에서는 클래스간의 분별력을 높이기 위해 두 가지의 최소화 목적함수로 이루어진 새로운 학습 목표를 정의하고 이를 달성하기 위해 모의 담금질 기법에 기반을 둔 다목적함수 전역 최적화 기법을 개발한다. 화자종속 인식 실험을 통해 제안하는 기법의 성능을 평가하며, 실험결과 기존의 학습 방법에 비해 오인식율을 상대적으로 약 8% 감소시킬 수 있음을 보인다.
Automated crack detection is crucial for structural health monitoring and post-earthquake rapid damage detection. However, realizing high precision automatic crack detection in the absence of corresponding manual labeling presents a formidable challenge. This paper presents a novel crack segmentation transfer learning method and a novel crack segmentation model called Swin-CrackFormer. The proposed method facilitates efficient crack image style transfer through a meticulously designed data preprocessing technique, followed by the utilization of a GAN model for image style transfer. Moreover, the proposed Swin-CrackFormer combines the advantages of Transformer and convolution operations to achieve effective local and global feature extraction. To verify the effectiveness of the proposed method, this study validates the proposed method on three unlabeled crack datasets and evaluates the Swin-CrackFormer model on the METU dataset. Experimental results demonstrate that the crack transfer learning method significantly improves the crack segmentation performance on unlabeled crack datasets. Moreover, the Swin-CrackFormer model achieved the best detection result on the METU dataset, surpassing existing crack segmentation models.
Four actual cultivations were prepared and a variety of soybean was cultivated. A H-flume, an automatic water level gauge and an automatic water sampler were installed at the outlet of each plot equipped for the measurement of flow rate and its water quality. The amount of rainfall of the study area in 2013 was measured as 975.6 mm which was much lower than the annual average rainfall of 1,271.8 mm, resulting in less occurrences in rainfall-runoff events. Rainfall-runoff events were occurred three times during the rainfall event of 4~5 July, 23 and 24 August. The characteristics of NPS pollution discharge of the plots and the reduction effect of the selected BMPs were analyzed during these events. The reduction effect of straw mat and soil amendments (Polyacrylamide (PAM) and Gypsum) on runoff ratio ranged between 38.2 and 92.9% (average 71.6%). The NPS pollution load reduced between 27.7 and 95.1% (average 70.0%) by the application of rice straw mat and soil conditioner when compared with that of control plot. Soybean yield (2,133.3 kg/ha) of the straw mat covered plots increased by 14.3% when compared with control (1,866.7 kg/ha). The effect of straw mat on the yield was not economically viable if the material and accompanying labor costs were considered. The data collected and analyzed on different soil textures and crops in this study are expected to be a fundamental reference for the expansion of the results to the application nationwide and the development of NPS pollution management policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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