이 연구는 통신해양기상위성의 영상위치유지 (Image Navigation and Registration, INR) 시스템의 시뮬레이션을 위한 프로그램을 개발하고, 영상오차보상(Image Motion Compensation, IMC) 알고리즘의 성능을 비교분석 하였다. 통신해양기상위성 궤도와 자세 요소를 모델링 하고 궤도오차와 자세오차를 계산하여 이러한 궤도 및 자세오차가 영상왜곡에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 영상오차보상을 하지 않았을 경우와 GOES 위성의 영상오차보상 알고리즘을 적용하였을 경우, 그리고 선행 연구를 통해 개발되었던 개량된 영상오차보상 알고리즘을 적용하였을 경우의 영상들을 비교하여 각 알고리즘의 성능을 확인하였다. 개량된 영상오차보상 알고리즘은 GOES위성의 알고리즘보다 효율적으로 영상왜곡을 보상하였다. 이러한 연구는 통신해양기상위성의 INR시스템을 효과적으로 운용하고 그 성능을 향상시킬 수 있는 기술적 토대를 마련하는데 기여할 것이다.
This experimental study was performed to find rpms of the impeller and the surface flow accelerator to make a uniform velocity vertical distribution in the circular water channel. PIV technique was employed to measure the water velocity profiles into the water depth from the free surface. The number of instantaneous velocity profiles was decomposed into mean and turbulence velocity components, and the distribution of velocity fluctuation and turbulence intensity were computed for each experimental condition. From these results, the velocity uniformity was quantitatively determined to present the flow quality in the measuring section of the circular water channel. It has been shown that the proper operation of the surface flow accelerator would make the uniform velocity profiles and reduce the velocity fluctuation near the free surface.
This paper presents the results of a study investigating methods of interpretation of wave directionality based on wavelet transforms. Two-dimensional discrete wavelet was used for the analysis. The proposed scheme utilizes a single frame of ocean waves to detect their directionality. This fact is striking considering the fact that traditional methods require long time histories of ocean wave elevation measured at various locations. The developed schemes were applied to the data generated from numerical simulations and video images to test the efficiency of the proposed scheme in detecting the directionality of ocean waves.
In this study, a hydraulic model test, to which Particle Image Velocimetry (PIV) system applied, was used to determine the hydrodynamic characteristics of the advection-diffusion of saltwater according to bottom conditions (impermeable/permeability, diameter, and inclination) and the difference of the initial salt. Considering quantitative and qualitative results from the experiment, the characteristics of the density current were discussed. As an experimental result, the advection-diffusion mechanism of salinity was examined by the shape of saltwater wedge and the flow structure of density currents with various bottom conditions. The vertical salt concentration obtained from the experiment was used as quantitative data to calculate the diffusion coefficient that was used in the numerical model of the advection-diffusion of saltwater.
This paper proposes a fault detection method for a Unmanned Surface Vehicle (USV) with overactuated system. Current status information for fault detection is expressed as a scalogram image. The scalogram image is obtained by wavelet-transforming the USV's control input and sensor information. The fault detection scheme is based on Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The previously generated scalogram data was transferred learning to GoogLeNet algorithm. The data are generated as scalogram images in real time, and fault is detected through a learning model. The result of fault detection is very robust and highly accurate.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.320-323
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2008
This study attempts to establish a system extracting and monitoring cultural grounds of seaweeds (lavers, brown seaweeds and seaweed fulvescens) and abalone on the basis of both KOMPSAT-2 and Terrasar-X data. The study areas are located in the northwest and southwest coast of South Korea, famous for coastal cultural grounds. The northwest site is in a high tidal range area (on the average, 6.1 min Asan Bay) and has laver cultural grounds for the most. An semi-automatic detection system of laver facilities is described and assessed for spacebome optic images. On the other hand, the southwest cost is most famous for seaweeds. Aquaculture facilities, which cover extensive portions of this area, can be subdivided into three major groups: brown seaweeds, capsosiphon fulvescens and abalone farms. The study is based on interpretation of optic and SAR satellite data and a detailed image analysis procedure is described here. On May 25 and June 2, 2008 the TerraSAR-X radar satellite took some images of the area. SAR data are unique for mapping those farms. In case of abalone farms, the backscatters from surrounding dykes allows for recognition and separation of abalone ponds from all other water-covered surfaces. But identification of seaweeds such as laver, brown seaweeds and seaweed fulvescens depends on the dampening effect due to the presence of the facilities and is a complex task because objects that resemble seaweeds frequently occur, particularly in low wind or tidal conditions. Lastly, fusion of SAR and optic spatial images is tested to enhance the detection of aquaculture facilities by using the panchromatic image with spatial resolution 1 meter and the corresponding multi-spectral, with spatial resolution 4 meters and 4 spectrum bands, from KOMPSAT-2. The mapping accuracy achieved for farms will be estimated and discussed after field verification of preliminary results.
In the present study, a method of performing cavitation erosion test directly on the anodized surface of the rudder model is proposed, not applying ink or paint on its surface. An image processing technique is newly developed to quantitatively evaluate the erosion damages on the rudder model surface after erosion test. The preprocessing saturation image, image smoothing, adaptive hysteresis thresholding and eroded area detection algorithms are in the image processing program. The rudder cavitation erosion tests are conducted in the rudder deflection angle range of 0° to -4°, which is used to maintain a straight course at the highest speed of the targeted navy ship. In the case of the conventional flat-type full-spade rudder currently being used in the target ship, surface erosion can occur on the model rudder surface in the above rudder deflection angle range. The bubble type of cavitation occurs on rudder surface, which is estimated to be the main reason of erosion damage on the rudder surface.
Due to its simplicity and high reliability, the box-counting(BC) method is one of the most frequently used techniques to estimate the fractal dimensions of a binary image with a self-similarity property. The fractal calculation requires data sampling that determines the size of boxes to be sampled from the given image and directly affects the accuracy of the fractal dimension estimation. There are three non-overlapping regular grid methods: geometric-step method, arithmetic-step method and divisor-step method. These methods have some drawbacks when the image size M becomes large. This paper presents a BC algorithm for enhancing the accuracy of the fractal dimension estimation based on a new sampling method. Instead of using the geometric-step method, the new sampling method, called the coverage ratio-step method, selects the number of steps according to the coverage ratio. A set of experiments using well-known fractal images showed that the proposed method outperforms the existing BC method and the triangular BC method.
Ta, Quoc-Bao;Dang, Ngoc-Loi;Kim, Yoon-Chul;Kam, Hyeon-Dong;Kim, Jeong-Tae
Smart Structures and Systems
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제30권1호
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pp.17-34
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2022
For steel structures, fatigue cracks are critical damage induced by long-term cycle loading and distortion effects. Vision-based crack detection can be a solution to ensure structural integrity and performance by continuous monitoring and non-destructive assessment. A critical issue is to distinguish cracks from other features in captured images which possibly consist of complex backgrounds such as handwritings and marks, which were made to record crack patterns and lengths during periodic visual inspections. This study presents a parametric study on image-based crack identification for orthotropic steel bridge decks using captured images with complicated backgrounds. Firstly, a framework for vision-based crack segmentation using the atrous convolution-based Deeplapv3+ network (ACDN) is designed. Secondly, features on crack images are labeled to build three databanks by consideration of objects in the backgrounds. Thirdly, evaluation metrics computed from the trained ACDN models are utilized to evaluate the effects of obstacles on crack detection results. Finally, various training parameters, including image sizes, hyper-parameters, and the number of training images, are optimized for the ACDN model of crack detection. The result demonstrated that fatigue cracks could be identified by the trained ACDN models, and the accuracy of the crack-detection result was improved by optimizing the training parameters. It enables the applicability of the vision-based technique for early detecting tiny fatigue cracks in steel structures.
This paper describes the remote monitoring of breaking ocean waves generated by Typhoon Nabi, whose name means butterfly in Korean, using a marine X-band radar in the Yongho Man, Busan, Korea. The basic purpose of this study is to investigate the dynamic behavior and to estimate the periods of breaking waves across the surf zone from radar image sequences. In these experiments, the land-based radar system imaged the inshore zone of three miles from the coastline to a isobath of 30 meters. The wave period and the dominant wave direction for breaking ocean waves extracted directly from radar image sequences were 157.4 meters and 298 degrees, respectively. However, the result calculated quantitatively by the continuous wavelet transform (CWT) showed that the period of breaking waves was 154.3 meters. The average difference in breaking wave periods between the value extracted by using EBRL (electronic bearing and range line) of radar and the calculated value by CWT was 3.1 meters, showing that the CWT method is also accurate. These results suggest that a marine X-band radar system is a viable method of monitoring the breaking ocean waves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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