본 연구에서는 카메라 자세 정보가 없는 무인헬기에 탑재된 카메라로부터 취득된 연속영상을 등록하기 위한 개량형 KLT기법을 제시하였으며 그 절차는 다음과 같이 구성된다. 초기 특징점은 연속영상에서 모서리점을 검출하고 동적프로그래밍에 의한 특성곡선매칭에 의해 특징점을 추적하였다. 추적된 특징점 중 오류점은 RANSAC추정법에 의해 제거되며 호모그래피이론에 의해 나머지점은 정확한 정합점으로 분류되었다. 영상등록에 의한 편위보정영상모자이크생성은 쌍일차보간법에 의해 생성하였으며, 결과분석을 통해 제시된 방법이 흔들림이 있는 연속영상을 등록하는데 적합한 방법임을 제시하였다.
To improve the accuracy of a metamodel, additional sample points can be selected by using a specified criterion, which is often called sequential sampling approach. Sequential sampling approach requires small computational cost compared to one-stage optimal sampling. It is also capable of monitoring the process of metamodeling by means of identifying an important design region for approximation and further refining the fidelity in the region. However, the existing critertia such as mean squared error, entropy and maximin distance essentially depend on the distance between previous selected sample points. Therefore, although sufficient sample points are selected, these sequential sampling strategies cannot guarantee the accuracy of metamodel in the nearby optimum points. This is because criteria of the existing sequential sampling approaches are inefficient to approximate extremum and inflection points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of metamodel is proposed to reflect the response. Various functions that can represent a variety of features of engineering problems are used to validate the sensitivity approach. In addition to both root mean squared error and maximum error, the error of metamodel at optimum points is tested to access the superiority of the proposed approach. That is, optimum solutions to minimization of metamodel obtained from the proposed approach are compared with those of true functions. For comparison, both mean squared error approach and maximin distance approach are also examined.
최근 들어 반려동물을 키우는 가구 수가 증가하고 있다. 그로인해 진드기와 냄새에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 본 연구는 제충국 추출물(Tanacetum cinerariifolium), 수용성 피톤치드(water-soluble phytoncide)가 진드기 퇴치제로서 효과와 탈취 및 항균 효과가 있는지 알아보기 위하여 연구를 진행하였다. 틱 클라이밍 테스트(Tick climbing test)에서 제충국 추출물(Tanacetum cinerariifolium) 23.33점, 수용성 피톤치드 22.00점으로 높은 기피효과를 보였다. 복합추출물로서의 진드기 기피 효과를 확인하기 위해 위 실험에서 기피 효과가 확인된 제충국 추출물, 수용성 피톤치드를 포함한 복합추출물(Sample이라 함.), 타사 제품(Control이라 함.)로 틱 클라이밍 테스트(Tick climbing test)를 진행하였다. 결과 Sample 13.00점, Control 26.67점으로 Sample이 높은 기피 효과를 나타내었다. 참진드기 실내 기피제 효력 시험법에서도 Sample이 88%, Control이 12%로 우수한 진드기 기피효과를 보인다는 것을 확인하였다. Sample을 가지고 탈취 시험을 진행한 결과 암모니아에서 98.3%, 트리메틸아민에서 99.5%의 탈취 효과를 보여주었으며, 항균시험에서 대장균, 황색포도상구균, 폐렴균 모두 99.9%의 항균 효과를 보여주었다. 본 연구결과를 종합해 볼 때 위 소재를 포함한 복합추출물은 추후 진드기 기피제와 탈취 및 항균에도 효과가 있는 소재로서의 활용 가치가 높다고 판단된다.
Objectives : Sypsun-points are located at the tips of all fingers, 0.1 chon(寸) from the finger nails, totaling 10 points on both hands. These points have been used for emergency care, fainting, epilepsy, cerebrovascular accidents, hypertension, unconsciousness, high fever etc. in oriental medicine. The most common technique is bleeding with a needle at these points. We investigated whether Venesection at the Sybsun-points has effects on blood pressure and body temperature and pulse rate in humans aged from 20 to 30 who had no specific past history and whose vital signs are in normal range. Methods : 67 persons were studied from March to June 2008. They were composed of Sample group(n=36) and Normal group(n=31). Both two groups kept a steady state an hour before venesection. In both group, we checked blood pressure and body temperature and pulse rates 6 times( 30min. before and just before treatment, and just after, 30, 60, 90min after treatment). All study environments were same between sample and normal group. But only, normal group didn't carry out venesection at the Sybsun-points. Results : In a comparison of before and after venesection at the Sybsun-points, any Statistical significance was not evaluated. Though pulse rate in sample group was significantly decreased after venesection(p<0.05), it has no statistical significance because normal group's pulse rate was also significantly decreased and between two groups had no statistical difference. Conclusions : Though further study is needed, our findings suggest that venesection at the Sybsun-points has no significant effect on blood pressure and body temperature, and pulse rate in humans who had no specific past history and whose vital signs are in normal range. Also in that case, we may know that pain and tension result from venesection at the Sybsun-points have no significant effect on blood pressure and body temperature and pulse rate.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
A new variable rate speech coding technique is proposed. The method is based on the observation that the speech signal approximately looks linear for a very short period of time. The information transmitted is the location and data value of inflection points. If the distance between the inflection points is large, the mid point location and its data value are also delivered. Thus, the encoder transmits both the location and the data value for the inflection samples, but the location only for the non-inflection points. The location information is expressed using one bit for each sample, 0 for non-inflection and 1 for inflection point. At the receiver, using the interpolation, the decoder estimates the untransmitted sample values for non-inflection locations from the received sample values for the inflection samples. With 50 % of computational cost of the existing CVSD delta modulation, the proposed method is expected to achieve the data rate of 36 to 38 kbps and the SNR of 10 to 13 dB.
This paper presents a new method of sampling the climatic data for infrared signature analysis. Historical hourly data from a stationary marine buoy of KMA(Korean Meteorological Administration) are used to select a small number of sample points (N=100) to adequately cover the range of statistics(PDF, CDF) displayed by the original data set (S=56,670). The method uses a coarse bin to subdivide the variable space ($3^5$=243 bins) to make sample points cover the original data range, and a single-point ranking system to select individual points so that uniform coverage (1/N = 0.01) is obtained for each variable. The principal component analysis is used to calculate a joint probability of the coupled climatic variables. The selected sample data show good agreement to the original data set in statistical distribution and they will be used for statistical analysis of infrared signature and susceptibility of naval ships.
We presents a new algorithm for tracking person in video sequence that integrates the meanshift iteration procedure into the particle filtering. Utilizing the nice property of convergence to the modes in the meanshift iteration we show that only a few sample points are sufficient, while in general the particle filtering requires a large number of sample points. Multi-parts of a person is tracked independently of each other based on the color Then, the similarity against the reference model color and the geometric constraints between multi-parts are reflected as the sample weights. Also presented is the computer simulation results, which show successful tracking even for complex background clutter.
본 논문에서는 객체의 관심점(interest points)에 대한 지역 특징 기술자를 이용하여 이미지나 동영상에서 다수의 관심 객체를 효과적으로 인식하고 추적하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대상이 되는 객체를 포함하는 다양한 이미지를 수집하고 SURF 알고리즘을 적용하여 객체의 관심점과 그들에 대한 지역 특징 기술자를 생성한다. 지역 특징에 대한 통계적인 분석을 통하여 관심점들 중에서 해당 객체의 특성을 가장 잘 표현하는 대표점(representative points)을 선택하고 이를 바탕으로 이미지에 존재하는 객체를 인식한다. 또한, 지역 특징 기술자의 정합을 응용하여 각 SURF 지점들의 움직임 벡터를 생성하고 이를 기반으로 실시간으로 객체를 추적한다. 제안하는 기법은 모든 객체를 독립적으로 다루기 때문에, 여러 개의 객체를 동시에 인식하고 추적할 수 있다. 다양한 실험을 통해, 동영상에서 객체의 존재 여부 및 종류를 신속하게 판별하고 관심 객체의 추적을 효과적으로 수행할 수 있음을 보인다.
영상에서 의미 있는 특징점(feature point)의 추출은 제안하는 기법의 성능과 직결되는 문제이다. 특히 나무나 사람 등에서의 가려짐 영역(occlusion region), 하늘과 산 등 객체가 아닌 배경에서 추출되는 특징점들은 의미없는 특징점으로 분류되어 정합과 인식 기법의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 한 장 이상의 멀티 프레임을 이용하여 건물 인식에 필요한 특징점을 분류하여 인식과 정합단계에서 기존의 일반적인 건물 인식 기법의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(scale invariant feature transform)를 통해 일차적으로 특징점을 추출한 후 잘못 정합 된 특징점은 제거한다. 가려짐 영역에서의 특징점 분류를 위해서는 RANSAC(random sample consensus)을 적용한다. 분류된 특징점들은 정합 기법을 통해 구하였기 때문에 하나의 특징점은 여러 개의 디스크립터가 존재하고 따라서 이를 통합하는 과정도 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법의 성능이 우수하다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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