차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
전방충돌 방지 보조 또는 지능형 주행 제어 기능 등이 현대의 자동차에 탑재됨에 따라 차에서 교환되는 데이터 양이 급증하고 있다. 따라서, 기존의 CAN 통신으로는 전송속도의 한계가 있어 넓은 대역폭과 양방향 통신을 지원하는 오토모티브 이더넷, 특히 SOME/IP가 널리 채택되고 있다. SOME/IP는 다양한 자동차 운영체제와 호환되는 표준 프로토콜로 차내 구성 요소간의 연결성을 높여준다. 하지만 SOME/IP 자체에는 암호화나 인증이 구현되어 있지 않아 악의적인 패킷 주입, 프로토콜 위반과 같은 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는, 이러한 공격들을 효과적으로 탐지하기 위해 SOME/IP에서 딥러닝 기반의 침입탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 침입탐지시스템의 성능을 6가지 공격 패턴을 활용하여 테스트 하였고 정확도 94%, 6가지 공격의 평균 F1-score은 0.94로 높은 성능을 달성할 수 있었다.
In a most recent object tracking research work, applying Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network-based strategies become relevant for resolving the noticeable challenges in it, like, occlusion, motion, object, and camera viewpoint variations, changing several targets, lighting variations. In this paper, the LSTM Network-based Tracking association method has proposed where the technique capable of real-time multi-object tracking by creating one of the useful LSTM networks that associated with tracking, which supports the long term tracking along with solving challenges. The LSTM network is a different neural network defined in Keras as a sequence of layers, where the Sequential classes would be a container for these layers. This purposing network structure builds with the integration of tracking association on Keras neural-network library. The tracking process has been associated with the LSTM Network feature learning output and obtained outstanding real-time detection and tracking performance. In this work, the main focus was learning trackable objects locations, appearance, and motion details, then predicting the feature location of objects on boxes according to their initial position. The performance of the joint object tracking system has shown that the LSTM network is more powerful and capable of working on a real-time multi-object tracking process.
In this paper, we propose a tube-hole center detection vision algorithm verifying the position of a tele-controlled robot and providing visual information for increasing reliability and efficiency in the diagnosis of steam generator (SG) tubes in nuclear power plant. A tele-controlled robot plays a role in carrying the probe used in inspecting the integrity of SG tubes. Thus accurately locating a tele-controlled robot on the desired tube-hole center is important issue for reliability of inspection. To do this work, we have to find the tube-hole center locations from the input image. At first, we apply the three-class segmentation method modified for this application. WE extract minimum bounding rectangles (MBRs) in the theresholded binary image. Second, for discriminating between MBR by tube and MBR by noise, we introduce the MBR rejection rules as knowledge-based rule set. MBRs are divided into the very dark region MBRs and the very bright region MBRs. In order to describe the region of complete tube-hole, the MBRs need a process of pairing each other. We then can find the tube-hole center from the paired MBR. For more accurately finding the tube-hole center in several sequential images, the centers of some frames need to be averaged. We tested the performance of our method using hundreds of real images.
본 논문에서는 모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 인식모델인 순환퍼지기억장치를 제안한다. 순환퍼지기억장치는 기존의 퍼지기억장치에 순차적인 입력패턴를 처리하고 시간적 관련성을 표현할 수 있는 순환층을 추가함으로써 확장된 모델이다. 본 논문에서 제안하는 순환퍼지기억장치는 입력과 출력사이의 관련정도를 설정하기 위해 헤비안 방식의 학습알고리즘을 사용한다. 그리고 순환퍼지기억장치의 순환층에 필요한 가중치를 학습하기 위해서 오류역전파 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 모델을 음성신호의 경계를 추출하는 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
This paper presents the design of optimal fuzzy classifier for human detection by using genetic algorithms, one of the best-known meta-heuristic search methods. For this purpose, encoding scheme to search the optimal sequential intersection points between adjacent fuzzy membership functions is originally presented for the fuzzy classifier design for HOG (Histograms of Oriented Gradient) descriptors. The intersection points are sequentially encoded in the proposed encoding scheme to reduce the redundancy of search space occurred in the combinational problem. Furthermore, the fitness function is modified with the true-positive and true-negative of the confusion matrix instead of the total success rate. Experimental results show that the two proposed approaches give superior performance in HOG datasets.
Bayesian inversion for gravity and resistivity data was performed to investigate the cavity structure appearing as a lava tunnel in Cheju Island, Korea. Dipole-dipole DC resistivity data were proposed for a prior information of gravity data and we applied the geostatistical techniques such as kriging and simulation algorithms to provide a prior model information and covariance matrix in data domain. The inverted resistivity section gave the indicator variogram modeling for each threshold and it provided spatial uncertainty to give a prior PDF by sequential indicator simulations. We also presented a more objective way to make data covariance matrix that reflects the state of the achieved field data by geostatistical technique, cross-validation. Then Gaussian approximation was adopted for the inference of characteristics of the marginal distributions of model parameters and Broyden update for simple calculation of sensitivity matrix and SVD was applied. Generally cavity investigation by geophysical exploration is difficult and success is hard to be achieved. However, this exotic multiple interpretations showed remarkable improvement and stability for interpretation when compared to data-fit alone results, and suggested the possibility of diverse application for Bayesian inversion in geophysical inverse problem.
Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI) is the first ocean color instrument that will be operating in a geostationary orbit from 2010. GOCI will provide the crucial information of ocean environment around the Korean peninsula in high spatial and temporal resolutions at eight visible bands. We report an on-going development of imaging and radiometric performance prediction model for GOCI with realistic data for reflectance, transmittance, absorption, wave-front error and scattering properties for its optical elements. For performance simulation, Monte Carlo based ray tracing technique was used along the optical path starting from the Sun to the final detector plane for a fixed solar zenith angle. This was then followed by simulation of red-tide evolution detection and their radiance estimation, following the in-orbit operational sequence. The simulation results proves the GOCI flight model is capable of detecting both image and radiance originated from the key ocean phenomena including red tide. The model details and computational process are discussed with implications to other earth observation instruments.
Cellular Automata는 자연계의 현상 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이상적인 동적 시스템이다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 특성을 가지는 Potts Automata를 이용한 잡음 제거 및 에지 추출 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 대상영상에 대한 특징을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킨다. 이러한 Automata는 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지고 Lyapunov 함수를 만족한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상영상에 대해 빠른 수련속도를 가지고 안정적인 결과를 나타낸다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인한다.
Na, Jung-Hyun;Joo, Man-Seok;Lee, Won-Kyu;Shim, Hyunbo;Lim, Si-Hyung;Jung, Sang Taek;Yu, Yeon Gyu
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권2호
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pp.460-464
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2013
Single-chain variable fragments of antibodies (scFv) specific to 2,4-dinitrotoluene (DNT) were isolated from a phage library displaying synthetic human scFv fragments with 6 diversified complementary determining regions (CDRs). A DNT derivative that contained an extended amine group was synthesized and conjugated to the NHS-group that was linked to magnetic beads. Phages specific to the immobilized DNT derivatives were isolated from the library after 4 rounds of sequential binding and elution processes. The displayed scFv fragments from the isolated phages showed consensus CDR sequences. One DNT-specific scFv was expressed in E. coli and purified using Ni-affinity chromatography. The purified DNT-specific scFv binds specifically to the immobilized DNT-derivative with $K_D$ value of $6.0{\times}10^{-7}$ M. The scFv and DNT interaction was not disrupted by the addition of 4-nitrotoluene or benzoic acid. These data demonstrate that the screened scFv from the phage displayed library could be used for selective and sensitive detection of explosives such as TNT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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