The main object of this study is to investigate the collection characteristics of wet-type multi-layered and multi-staged porous plate system experimentally. The experiment is carried out to analyze the characteristics of pressure drop and collection efficiency for the present system with the experimental parameters such as water spray, inlet velocity, stage number and inlet particle concentration, etc. In results, for the present system of wet-type, the pressure drop represents 158 $mmH_2O$ higher 3% than that in dry-type at 5 stage and $v_{in}$=3.53 m/s. In case of 5 stage, $v_{in}$=3.53 m/s and water spray 250 ml/min, the collection efficiency of the present system becomes significantly higher as 99.7% comparing to that of the conventional wet-type scrubber. Additionally, for 5 stage and 250 ml/min, $SO_2$ removal efficiencies decrease with the increment of inlet velocity representing 75.0, 62.5, 50.0%, at $v_{in}$=2.12, 2.82, 3.53 m/s, respectively.
Seo, Sang-Il;Park, Seon-Dong;Kim, Jong-In;Yoon, Jong-Seong
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.53-56
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2010
An aerial multi-looking camera system equips itself with five separate cameras which enables acquiring one vertical image and four oblique images at the same time. This provides diverse information about the site compared to aerial photographs vertically. However, multi-looking Aerial Camera for building a 3D spatial information don't use a large-size CCD camera, do uses a medium-size CCD camera, if acquiring forward, backward, left and right imagery of Certain objects, Aerial photographing set overlap and sidelap must be considered. Especially, Sideward-looking camera set up by the sidelap to determine whether a particular object can be acquisition Through our research we analyzed of sideward footprint and aerial photographing efficiency of Multi-view imagery by sidelap changing.
The main object of this study is to investigate the collection characteristics of multi-layer multi-stage porous plate system experimentally. The experiment is carried out to analyze the characteristics of pressure drop and collection efficiency for the present system with the experimental parameters such as inlet velocity, tube diameter, inlet concentration, and stage number, etc. In results, the pressure drop becomes 22 to $115mmH_2O$ with increment of stage number (1 to 5) of porous plate system at tube velocity 15 m/s and tube diameter ${\Phi}8$. In case of fly ash and 5 stage, the collection efficiency becomes 90.5 to 95.7% increasing the tube velocity 12 to 15 m/s at inlet concentration $3g/m^3$ and tube diameter ${\Phi}8$. Additionally, it is estimated that the collection efficiencies of 5 stage are 94.3, 95.6 and 99.1% for fly ash, steel dust and based power, respectively (${\Phi}8$ tube, $V_t$ = 12m/s, inlet concentration $3g/m^3$).
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.7
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pp.53-61
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1998
In this paper, we propose an efficient multi-view images coding algorithm to find the optimal depth and texture from the set of multi-view images. The proposed algorithm consists of two consecutive steps, i) the depth estraction step, and ii) the texture extraction step, comparedwith the traditional algorithem which finds the depth and texture concurrently. The X-Y plane of the normalized object space is divided into traingular paatches and the Z value of the node is determined in the first step and then the texture of the each patch is extracted in the second step. In the depth extraction step, the depth of the node is determined by applying the block based disparity compensation method to the windowed area centered at the node. In the second step, the texture of the traingular patches is extracted from the multi-view images by applying the affine transformation based disparity compensation method to the traingular pateches with the depth extracted from the first step. Experimental results show that the SNR(Singnal-to- Noise Ratio) of images enconded by our algorithm is better than that of images encoded by the traditional algorithm by the amount about 4dB for for the test sets of multi-view images called dragon, kid, city and santa.
Kim, Ch-S.;Choi, B.J.;Park, S.H.;Lee, Y.J.;Lee, S.R.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.2519-2523
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2003
Ultrasonic sensors are widely used in mobile robot applications to recognize external environments, because they are cheap, easy to use, and robust under varying lighting conditions. In most cases, a single ultrasonic sensor is used to measure the distance to an object based on time-of-flight (TOF) information, whereas multiple sensors are used to recognize the shape of an object, such as a corner, plane, or edge. However, the conventional sequential driving technique involves a long measurement time. This problem can be resolved by pulse coding ultrasonic signals, which allows multi-sensors to be fired simultaneously and adjacent objects to be distinguished. Accordingly, the current presents a new simultaneous coded driving system for an ultrasonic sensor array for object recognition in autonomous mobile robots. The proposed system is designed and implemented using a DSP and FPGA. A micro-controller board is made using a DSP, Polaroid 6500 ranging modules are modified for firing the coded signals, and a 5-channel coded signal generating board is made using a FPGA. To verify the proposed method, experiments were conducted in an environment with overlapping signals, and the flight distances for each sensor were obtained from the received overlapping signals using correlations and conversion to a bipolar PCM-NRZ signal.
A moving object has a special feature that it's spatial location, shape and size are changed as time goes. These changes of the object accompany the continuous movement that is called the trajectory. In this paper, we propose an index structure that users can retrieve the trajectory of a moving object with the access of a page. We also propose the multi-complex query that is a new query type for trajectory retrieval. In order to prove the excellence of our method, we compare and analyze the performance for query time and storage space through experiments in various environments. It is shown that our method outperforms the existing index structures when processing spatio-temporal trajectory queries on moving objects.
In this paper, we used the color transfer function and the opacity transfer function for the internal 3D object visualization of an image volume data. In transfer function, creating values of between boundaries generally is ambiguous. We concentrated to extract boundary features for segmenting the visual volume rendering objects. Consequently we extracted an image gradient feature in spatial domain and created a multi-dimensional transfer function according to the GPU efficient improvement. Finally using these functions we obtained a good research result as an implementing object boundary visualization of the graphic hardware based 3D texture mapping.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.894-897
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2012
We propose a effective method using the HOG (Histogram of Oriented Gradients) feature vector to track individual objects in an environment which multiple objects are moving. The proposed algorithm consists of pre-processing, object detection and object tracking. We experimented with six videos which have various trajectories and the movement. When occlusion between objects was occurred, we identified individual object by using center and predicted coordinates of moving objects. The algorithm shows 85.45% of tracking rate in the videos we experimented. We expect the proposed system is utilized in security systems which require the alalysis of the position and motion pattern of objects.
We present real-time pedestrian detection that exploit accuracy of Faster R-CNN network. Faster R-CNN has shown to success at PASCAL VOC multi-object detection tasks, and their ability to operate on raw pixel input without the need to design special features is very engaging. Therefore, in this work we apply and adjust Faster R-CNN to single object detection, which is pedestrian detection. The drawback of Faster R-CNN is its failure when object size is small. Previously, small sized object problem was solved by Scale-aware Network. We incorporate Scale-aware Network to Faster R-CNN. This made our method Scale-aware Faster R-CNN (DF R-CNN) that is both fast and very accurate. We separated Faster R-CNN networks into two sub-network, that is one for large-size objects and another one for small-size objects. The resulting approach achieves a 28.3% average miss rate on the Caltech Pedestrian detection benchmark, which is competitive with the other best reported results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.96-100
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2010
In this paper we present a position tracking system that checks the locations of moving targets in real-time. The system confirms that unknown object invades in watch area using 2 infrared sensors and detect the distance from each sensor to object using 4 ultrasonic sensors, and calculate the position of moving object in x-y coordinate. We specially present an algorithm that decide the location of target in case of target is detected in 2 sensors because of radiation beam width of ultrasonic sensor. We established the algorithm to hardware system and tested the system within a laboratory, and confirmed that the designed system tracked an object exactly in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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