Human activity recognition in real time is a challenging task. Recently, a plethora of studies has been proposed using deep learning architectures. The implementation of these architectures requires the high computing power of the machine and a massive database. However, handcrafted features-based machine learning models need less computing power and very accurate where features are effectively extracted. In this study, we propose a handcrafted model based on three-dimensional sequential skeleton data. The human body skeleton movement over a frame is computed through joint positions in a frame. The joints of these skeletal frames are projected into two-dimensional space, forming a "movement polygon." These polygons are further transformed into a one-dimensional space by computing amplitudes at different angles from the centroid of polygons. The feature vector is formed by the sampling of these amplitudes at different angles. The performance of the algorithm is evaluated using a support vector machine on four public datasets: MSR Action3D, Berkeley MHAD, TST Fall Detection, and NTU-RGB+D, and the highest accuracies achieved on these datasets are 94.13%, 93.34%, 95.7%, and 86.8%, respectively. These accuracies are compared with similar state-of-the-art and show superior performance.
Mingi Kim;Choong-Ki Chung;Joung-Woo Han;Han-Saem Kim
Geomechanics and Engineering
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제34권1호
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pp.29-41
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2023
The 3D geospatial modeling of geotechnical information can aid in understanding the geotechnical characteristic values of the continuous subsurface at construction sites. In this study, a geostatistical optimization model for the three-dimensional (3D) mapping of subsurface stratification and the SPT-N value based on a trial-and-error rule was developed and applied to a dam emergency spillway site in South Korea. Geospatial database development for a geotechnical investigation, reconstitution of the target grid volume, and detection of outliers in the borehole dataset were implemented prior to the 3D modeling. For the site-specific subsurface stratification of the engineering geo-layer, we developed an integration method for the borehole and geophysical survey datasets based on the geostatistical optimization procedure of ordinary kriging and sequential Gaussian simulation (SGS) by comparing their cross-validation-based prediction residuals. We also developed an optimization technique based on SGS for estimating the 3D geometry of the SPT-N value. This method involves quantitatively testing the reliability of SGS and selecting the realizations with a high estimation accuracy. Boring tests were performed for validation, and the proposed method yielded more accurate prediction results and reproduced the spatial distribution of geotechnical information more effectively than the conventional geostatistical approach.
연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.
유방암은 최근에 빠르게 증가하고 있는 여성 암중의 하나이며 그 발명원인이 불명확하여 조기 검출만이 생존율을 높일 수 있는 유일한 방법이다. 본 논문에서는 효율적으로 미소석회질의 의심 영역을 검출할 수 있는 방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 디지털 마모램 영상에 대한 통계적 분석으로부터 일반적인 미소석회질의 특성을 분석한 후 분석된 자료를 이용하여 다단 신경망을 구성한 후 의심영역으로 간주되는 ROI를 검출한다. ROI 검출을 위하여 4단계로 구성되는 알고리즘을 제안하며 전처리 과정, 다단계 thresholding, 선형필터를 이용한 1차 미소석회질 선별작업, 다단계 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출이 포함된다. 선형필터를 이용한 1차 선별작업에서는 모든 미소석회질을 검출할 수 있었고 유방조직 제거를 통한 신경망에서의 작업처리 감소율이 86%로 나타났다. 2단 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출단계에서 첫 번째 신경망에서는 미소석회질의 형태적 특성을 기반으로 11개의 특징 값들을 정의하였으며 모든 데이터에 대한 실험 결과 평균 96.66%의 인식률을 보였다. 그리고 두 번째 신경망에서는 첫 번째 인식 결과 값과 미소석회질의 군집특성을 이용하기 위해 첫 번째 인식결과를 토대로 조사된 군집분포 여부를 특징 값으로 사용하였으며 그 결과 1차 신경망보다 높은 평균 98.26%의 인식률을 보였다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.
토양중 비소함량이 식물체내 이동에 미치는 영향을 조사하기 위하여 아연 폐광산 근처 논토양과 벼에 함유된 비소함량을 조사하였다. 논토양 중 비소는 total As의 약 52.9%, extractable As의 74%정도가 iron oxide phase에 bound된 비소(Fe-As)였으며 수용성 비소(Ws-As)는 대부분 검출한계 이하였다. 비소의 연속추출 결과, extractable As fraction중 Fe-As가 1 N-HCI 가용성 As와 가장 높은 상관을 나타내었고, 이것은 토양중 Fe-As 의 함량이 많기 때문으로 생각된다. 식물체 부위별 비소의 농도는 뿌리>잎 줄기>곡실순이었으며 곡실 중에 함유된 비소농도는 FDA 식품기준 1.08mg/kg 이하였다. 토양중 As fraction과 식물체 부위별 As함량간의 상관관계를 분석한 결과 Al-As fraction이 뿌리와 0.821, 줄기 0.888, 잎 0.777로 비교적 높은 상관계수를 나타내었고, 작물에 가장 잘 이용될 수 있는 비소의 형태는 Al-As fraction인 것으로 판단된다.
토양과 수질시료 중에서 nitrite, nitrate 그리고 ammonia성 질소를 빠르고 연속적으로 정량할 수 있는 방법에 관하여 연구하였다. 실제시료를 측정하기전에 각 성분의 표준시료를 사용하여 FIA의 구조적 인자(주입 양, 반응코일 길이 그리고 흐름속도)를 결정하였다. Nitrite는 Griess reaction에 의해 sulfanilamide와 반응 후 N-(1-naphthylenediamine dihydrochloride)과 결합하여 azo 색소를 형성시킨 후 540 nm에서 측정하였고, nitrate는 hydrazine을 사용하여 nitride로 환원시킨 후 측정하였다. Ammonia는 Nessler법을 사용하여 440 nm에서 측정하였다. 최적 조건에서 $N(NO_2^-),\;N(NO_3^-)와\;N(NH_4^+)$의 검출한계(S/N=3)는 0.1 ㎍/ML, 0.4 ㎍/mL 그리고 0.3 ㎍/ML이었다. 실제시료를 비색법, ion chromatography 및 FIA로 측정하여 비교한 결과 상호 일치성이 80~125%로 나타내어 만족스러웠다. 시료의 주입횟수는 30회/시간 이상으로 조절할 수 있었다.
We immunized BALB/c mice with purified Cucumber green mottle mosaic virus isolate HY1 (CGMMV-HY1). Through the selection of positive clones that were grown on the HAT medium, four sensitive monoclonal clones (CG99-01, CG99-02, CG99-03, and CG99-04) were selected from 500 Hypoxanthine-guanine phosphoribosyltransferase positive hybridoma cells. Four sensitive clones of CGMMV-HYI were determined as IgM type of the subclass of mouse immunoglobulins Ig group. The titer of monoclonal antiserum against CGMMVHY1 was estimated 1:12,800 by the indirect ELISA. Although monoclonal antibodies (MAbs) from CG99-01 and from CG99-04 cross-reacted with Zucchini green mottle mosaic virus and Kyuri green mottle mosaic virus, MAb from the cell line CG99-03 was highly specific to CGMMV. No MAbs cross-reacted with Cucumber mosaic virus-Fny. Only CG99-04 reacted with Pepper mild mottle virus weakly and CG99-02 reacted with both CGMMV and KGMMV. CGMMV was detected from the rind of watermelon fruit by DAS-ELISA of CGMMV-HY1, but not from the flesh of watermelon. Average seed transmission rate of CGMMV in watermelon was $24\%$ from symptomatic watermelon collected from 5 regions of Gyeongnam province. CGMMV was detected by DAS-ELISA with specific MAb of CGMMVHY1 periodically from root stock, during the sequential process for nursery seedling in Haman. Necrotic spots on cotyledons of root stock seedling progressed to reveal the typical symptomatology on the primary leaves of scion upon grafting. Here, we have established MAb based ELISA system, which could accurately detect CGMMV from watermelon seeds, nursery seedlings, transplants and field samples from greenhouse or open out door field as well.
본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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