근거리 감시정찰을 수행할 수 있는 헬리콥터형 무인항공기를 개발하였다. 임무수행 가능성을 검토한 결과 전동 모터로 구동되는 동축반전 헬리콥터형 비행체가 선정되었다. 자동비행을 위해 상용 자동비행장치와 무선통신 모뎀이 채택되었고, 공중촬영을 위한 CCD 카메라가 탑재되었다. 완성된 비행체는 수동 비행시험을 통해 성능을 검증하였으며, 자동비행장치 탑재 후 점항법 비행을 통해 임무수행이 가능함을 확인하였다. 본 논문에서는 동축반전 무인항공기의 개발을 위한 설계 및 체계종합 전 과정에 관하여 기술하였다.
In military transportation, the use of wide trailer for transporting the large and heavy weight equipments such as tank, armoured vehicle, and mobile gunnery is quite common. So, the vulnerability of causing traffic accidents for these wide military trailer to bump or collide with another car in adjacent lane is very high due to its broad width in excess of its own lane's width. Also, the possibility of these strayed accidents can be increased especially by the careless driver. In this paper, the recognition system of lane and vehicle headway direction is developed to detect the possible collision and warn the driver to prevent the fatal accident. In the system development, Kalman filtering is used first to extract the border of driving lane from the video images supplied by the CCD camera attached to the vehicle and the driving lane detection is completed with regression analysis. Next, the vehicle headway direction is recognized by using neural network scheme with the extracted parameters of the detected driving lane feature. The practical experiments for the developed system are also carried out in the real traffic road of Seoul city area and the results show us the more than 90% accuracy in recognizing the driving lane and vehicle headway direction.
Surface properties, including the texture and the luster, of cotton fibers and yarns thereof play an important role in textile technology. The convolutions and the cross-sectional shape of the cotton fiber affect the fabric texture and the luster accordingly. Mercerization of the cotton fabric affects the luster, strength, and other properties of the fabric. In this study, the effect of mercerization was examined on the luster of the cotton fabric, together with the effect of polishing treatment. One of the traditional methods determining the fabric luster is the use of glossmeter or goniometric glossmeter. The use of glossmeter gives successful results in determining the gloss of rather flat and continuous surface such as plastic sheet, painted surface, or paper products. Since the textile fabrics have diverse surface structures and textures, these could be regarded as having three-dimensional surface. Such complexity imposes some difficulties for differentiating subtle surface luster properties of diverse textile fabrics. The advancement in the area of imaging technologies has enabled the micro-scale analysis of the surface textures and the fabric luster recently. Using a CCD camera, the surface luster images were taken at various incident illumination conditions. Microscale analysis, including the blob analysis, of the images could differentiate the subtle luster properties present in a group of cotton fabric samples comprising mercerized cotton fabric, non-mercerized cotton fabric, polished cotton fabric, and a 'standard' cotton fabric. The glossmeter measurement gave satisfactory but limited differentiation among the samples, whose luster differences are easily recognizable with visual observation, except for the mercerized cotton fabric sample and the non-mercerized cotton fabric. The microscale analysis of the fabric luster could, therefore, help understand the nature of diverse textile fabric luster.
본 논문에서는 키 영상과 암호화 영상의 암호화 수준을 동등하게 하기 위해서 분할 영상을 제작하여 결합변환 상관기의 주파수 영역을 이용한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 제안한 암호화 과정은 원 영상의 반조 영상을 만들고 이를 시각 암호화를 이용하여 두 개로 나누어 분할 영상으로 만든다 두 개의 분할 영상 각각 위상변조 한 후 위상변조된 무작위 영상을 곱하고, 이들을 각각 푸리에 변환하여 두 개의 최종 암호화 영상을 얻는다. 그 두 암호화 영상 중에 하나를 복호화 키로 사용하여 진위 여부를 판별하게 된다. 제안한 방법에 의해 제작된 암호화 영상은 1차로 시각 암호화를 이용하여 암호화시키고 2차로 위상변조된 무작위 영상을 곱해서 암호화하므로 복제와 위조를 통한 위상정보의 유출에도 원 영상의 복원을 막을 수 있으며, 원 영상 재생에 결합변환 상관기의 주파수 영역을 이용하기 때문에 시스템 구성이 간단하며 두 암호화 영상 중에 특정한 영상을 복호화 키로 쓰지 않아도 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였으며 잡음에 대한 영향을 분석하였다.
새 구조의 액정 엑스선 감지기를 만들었다. 이것은 액정판을 만들고 유리판을 얇게 식각한 다음, 그 유리판 위에 반사막과 광전도층을 연속하여 입힌 구조이다. 새 구조의 액정엑스선 감지기는 공정의 안정성, 대면적화, 감도 등에서 이미 상품화된 엑스선 감지기와도 충분히 경쟁할 수 있으며, 따라서 성공적으로 상용화 할 수 있음을 확인했다.
우리는 선행연구로 다기능 마찰력 측정기를 개발해 왔고 본 논문에서는 적응화 평활화 방법을 적용하여 마찰력 측정기의 성능을 개선하고자 하였으며, 스크래치 테스트를 통해 시편에 대한 마찰력과 마찰면의 모니터링 기능을 심도 있게 분석하였다. 일반적으로 강판을 가공하여 사용하고자 할 때 마찰을 줄이기 위해서 윤활유를 사용하지만, 윤활유는 환경오염의 큰 원인이기 때문에 본 연구에서는 윤활강판을 사용하였다. 특히, 윤활강판의 마찰계수는 유기, 무기 등의 시편의 종류 및 코팅층의 상태에 따라 변화하기 때문에 합금화 용융아연도금강판과 같은 다양한 시편에 대한 정밀한 실험을 통해 분석하였다. 이를 토대로 적응화 평활화법을 이용하여 잡음이 제거된 정확한 마찰계수를 측정할 수 있는 측정기의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하였다. 그 결과로서 마찰계수 0.16에 대하여 적응화 평활화법을 이용한 경우 저감률이 0.0417%임을 보였다.
The commercial value of strawberries is affected by various factors such as their shape, size and color. Among them, size determined by weight is one of the main factors determining the quality grade of strawberries. In this study, image technology was developed to predict the weight of strawberries using the shape characteristics of strawberry cultivars. For realtime weight measurements of strawberries in transport, an image measurement system was developed for weight prediction with a charge coupled device (CCD) color camera and a conveyor belt. A strawberry weight prediction algorithm was developed for three cultivars, Maehyang, Sulhyang, and Ssanta, using the number of pixels in the pulp portion that measured the strawberry weight. The discrimination accuracy (R2) of the weight prediction models of the Maeyang, Sulhyang and Santa cultivars was 0.9531, 0.951 and 0.9432, respectively. The discriminative accuracy (R2) and measurement error (RMSE) of the integrated weight prediction model of the three cultivars were 0.958 and 1.454 g, respectively. These results show that the 2D imaging technology considering the shape characteristics of strawberries has the potential to predict the weight of strawberries.
영상 추적 기법은 현대 사회의 주요한 분야에서 필요로 하는 중요한 기술로 여겨지는 핵심 기술 중의 하나이다. 특히 물체의 외곽선 추적은 물체의 외형 정보를 파악하면서 빠른 추적을 할 수 있다는 측면에서 필요한 기술인데, 목표물 주변의 에지에 영향을 받기 쉬우며 연약 에지가 발생하였을 때 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 이를 극복하기 위하여 이 연구에서는 카메라가 장착된 이동 로봇의 6자유도 운동을 가상적으로 발생시켜 PDM을 얻어내고, 이를 기반으로 모듈적으로 능동 형태 모델을 구성하여 추적 시스템을 설계하여 보다 국부적 최소점에 대하여 강인한 특성을 갖는 영상 추적기를 제안한다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위하여 실제 이동 로봇에서 관측되는 영상에 대하여 영상 추적 실험을 수행하였으며, 이를 다른 주요한 기법들과 비교하여 그 우수성을 확인하였다.
Kim, Hye-Young;Kim, Chun-Hwey;Hong, Kyeongsoo;Jeong, Min-Ji;Park, Jang-Ho;Song, Mi-Hwa;Lee, Jae Woo;Lee, Chung-Uk
천문학회보
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제44권2호
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pp.64.1-64.1
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2019
The first high-resolution spectroscopic and new multiband photometric observations of the semi-detached Algol type binary XZ CMi were performed at the Bohyunsan Optical Astronomy Observatory (BOAO) and the Sobaeksan Optical Astronomy Observatory (SOAO), respectively. A total of 34 spectra were obtained using the 1.8 m reflector of the BOAO equipped with the Bohyunsan Optical Echelle Spectrograph to construct the radial velocity (RV) curves of the eclipsing pair. New BVRI photometric light curves were also covered by using the SOAO 61cm reflector and a CCD camera. A detailed analysis of all eclipse timings shows that the orbital period of XZ CMi has varied in an upward parabolic variation superposed on a sinusoidal oscillation with a period of 38.0 yr and a semi-amplitude of 0.0071 days. From the spectral analysis, the effective temperature and the projected rotational velocity of the primary component were determined to be Teff,1 = 7387±161 K and v1sini = 122±6 km s-1, respectively. Our simultaneous synthesis of the double-lined RV and BVRI light curves gives the reliable system parameters of XZ CMi with a mass ratio (q) of 0.314, an orbital inclination (i) of 81.9 deg and a large temperature difference (∆T) of 2481 K. The individual masses and radii of both components are M1 = 1.91±0.08M⊙, M2 = 0.60±0.02M⊙, R1 = 1.60±0.02R⊙, R2 = 1.13±0.02R⊙, respectively. Although the primary component is located inside the δ Sct and γ Dor instability strips, no evidence of pulsation in the system was detected. The possible evolutionary status of XZ CMi is discussed.
During fast neutron imaging, besides the dark current noise and readout noise of the CCD camera, the main noise in fast neutron imaging comes from high-energy gamma rays generated by neutron nuclear reactions in and around the experimental setup. These high-energy gamma rays result in the presence of high-density gamma white spots (GWS) in the fast neutron image. Due to the microscopic quantum characteristics of the neutron beam itself and environmental scattering effects, fast neutron images typically exhibit a mixture of Gaussian noise. Existing denoising methods in neutron images are difficult to handle when dealing with a mixture of GWS and Gaussian noise. Herein we put forward a deep learning approach based on the Swin Transformer UNet (SUNet) model to remove high-density GWS-Gaussian mixture noise from fast neutron images. The improved denoising model utilizes a customized loss function for training, which combines perceptual loss and mean squared error loss to avoid grid-like artifacts caused by using a single perceptual loss. To address the high cost of acquiring real fast neutron images, this study introduces Monte Carlo method to simulate noise data with GWS characteristics by computing the interaction between gamma rays and sensors based on the principle of GWS generation. Ultimately, the experimental scenarios involving simulated neutron noise images and real fast neutron images demonstrate that the proposed method not only improves the quality and signal-to-noise ratio of fast neutron images but also preserves the details of the original images during denoising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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