• Title/Summary/Keyword: 기하학적패턴

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A Vehicle License Plate Recognition Using Intensity Variation and Geometric Pattern Vector (명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용한 차량번호판 인식)

  • Lee, Eung-Ju;Seok, Yeong-Su
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.9B no.3
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    • pp.369-374
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    • 2002
  • In this paper, we propose the react-time car license plate recognition algorithm using intensity variation and geometric pattern vector. Generally, difference of car license plate region between character and background is more noticeable than other regions. And also, car license plate region usually shows high density values as well as constant intensity variations. Based on these characteristics, we first extract car license plate region using intensity variations. Secondly, lightness compensation process is performed on the considerably dark and brightness input images to acquire constant extraction efficiency. In the proposed recognition step, we first pre-process noise reduction and thinning steps. And also, we use geometric pattern vector to extract features which independent on the size, translation, and rotation of input values. In the experimental results, the proposed method shows better computation times than conventional circular pattern vector and better extraction results regardless of irregular environment lighting conditions as well as noise, size, and location of plate.

Binary Neural Network in Binary Space using NETLA (NETLA를 이용한 이진 공간내의 패턴분류)

  • Sung, Sang-Kyu;Park, Doo-Hwan;Jeong, Jong-Won;Lee, Joo-Tark
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2001.11c
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    • pp.431-434
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    • 2001
  • 단층 퍼셉트론이 처음 개발되었을 때, 간단한 패턴을 인식하는 학습 기능을 가지고 있기 장점 때문에 학자들의 관심을 끌었다. 단층 퍼셉트론은 한 개의 소자를 이용해서 이진 논리를 가중치(weight)의 변경만으로 모두 표현할 수 있는 장점 때문에 영상처리, 패턴인식, 장면인식 등에 이용되어 왔다. 최근에, 역전파학습(Back-Propagation Learning)알고리즘이 이진 공간내의 매핑 문제에 적용되고 있다. 그러나, 역전파 학습알고리즘은 연속공간 내에서 긴 학습시간과 비효율적인 수행의 문제를 가지고 있다. 일반적으로 역전파 학습 알고리즘은 간단한 이진 공간에서 매핑하기 위해서 많은 반복과정을 요구한다. 역전파 학습 알고리즘에서는 은닉층의 뉴런의 수는 주어진 문제를 해결하기 위해서 우선순위(prior)를 알지 못하기 때문에 입력층과 출력층내의 뉴런의 수에 의존한다. 따라서, 3층 신경회로망의 적용에 있어 가장 중요한 문제중의 하나는 은닉층내의 필요한 뉴런수를 결정하는 것이고, 회로망 합성과 가중치 결정에 대한 적절한 방법을 찾지 못해 실제로 그 사용 영역이 한정되어 있었다. 본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습방법을 제시한다. 훈련입력의 기하학적인 분석에 기반을 둔 이진 신경회로망내의 은닉층내의 뉴런의 수를 자동적으로 결정할 수 있는 NETLA(Newly Expand and Truncate Learning Algorithm)라 불리우는 기하학적 학습알고리즘을 제시하고, 시뮬레이션을 통하여, 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다.

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Involute 구조물의 구조해석

  • 김유준;김형근;황태경;도영대
    • Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.22-22
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    • 1999
  • 로켓의 노즐의 확대부와 같은 내열특성 증진이 필요한 곳에 주로 적용되어온 Involute 구조는 얇은 두께의 fabric 프리 프레그룰 일정한 패턴에 맞추어 재단한 후 적층하여 제작되어진다. 이렇게 제작된 노즐 확대부와 같은 구조물은 내삭마 및 구조 특성이 향상되고, 적층 및 성형 중 발생하는 링클과 보이드도 많이 예방할 수 있는 장점을 가진 것으로 알려져 있다. 이와 같은 장점 때문에 60년대부터 제작되어 노즐 확대부에 적용되어온 Involute 구조는 기하학적 복잡성으로 인해서 본질적으로 구조물의 비등방성 및 비균질성을 수반하게 되며, 이에 따른 열 및 구조해석의 어려움이 존재하게 된다. 70년대 Pagano에 의해서 그 기하학적복잡성이 수학적으로 규명되기 시작하여 80년대 가장 활발한 구조해석이 수행되어 노즐의 설계에 적용되었으며, 90년대 들어와서는 비선형 해석 및 최적설계 기법을 도입한 Involute 구조물의 기하학적 형상 및 구조적 최적화가 진행되고 있다. 하지만 국내에서는 아직까지 Involute 구조의 구조해석이 생소한 분야로서, 앞에서 언급한 일련의 진행 과정과 특징 등을 요약 및 정리할 필요가 있다 따라서, 본 발표는 비등방성 및 비균질성의 Involute 구조물에 대한 구조해석 기법들을 파악하고 그 적용 방법을 생각해 보고자 한다.

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Identification of Flaw Signals Using Deconvolution in Angle Beam Ultrasonic Testing of Welded Joints (용접부 초음파 사각 탐상에서 디컨볼루션을 이용한 균열신호와 기하학적 반사신호의 식별)

  • Song, Sung-Jin;Kim, Jun-Young;Kim, Young-H.
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.22 no.4
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    • pp.422-429
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    • 2002
  • The identification of ultrasonic flaw signals is a truly difficult task in the angle beam testing of welded joints due to non-relevant signals from the geometric reflectors such as weld roots and counter bores. This paper describes a new approach called "technique for identification of flaw signal using deconvolution(TIFD)" in order to identify the flaw signals in such a problematic situation. The concept of similarity function based on the deconvolution is introduced in the proposed approach. The "reference" signals from both flaws and geometric reflectors and test signals are acquired and normalized. The similarity functions are obtained by deconvolution of test signals with reference signals. The flaw signals could be identified by the patterns of similarity function. The initiative results show great potential of TIFD to distinguish notch comer signals from the geometric reflections.

Geometric Modeling of the Skin-Stringer Integrated Panel with Three-Dimensional Woven Composite (3차원 직조 복합재료 스킨-스트링거 일체형 패널의 기하학적 모델링)

  • Yeonhi, Kim;Hiyeop, Kim;Jungsun, Park;Joonhyung, Byun
    • Journal of Aerospace System Engineering
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    • v.16 no.6
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    • pp.8-17
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    • 2022
  • This paper presents a novel geometric modeling technique to predict the mechanical properties of an aircraft wing's skin-stringer integrated panel. Due to mechanical and adhesive fastening, this panel is vulnerable to stress concentration and debonding, so we designed it to integrate the skin and stringer using three-dimensional woven composites. Geometric modeling was conducted by measuring the geometric parameters of the specimen and defining the pattern of the yarns as functions. We used a weighted average model with iso-strain and iso-stress assumptions to predict the mechanical properties of the panel parts. We then compared the results of a finite element analysis with a compression test to verify the accuracy of our model. Our proposed technique proved to be more efficient than the traditional experimental method for predicting the mechanical properties of skin-stringer integrated panels.

Measuring Pattern Recognition from Decision Tree and Geometric Data Analysis of Industrial CR Images (산업용 CR영상의 기하학적 데이터 분석과 의사결정나무에 의한 측정 패턴인식)

  • Hwang, Jung-Won;Hwang, Jae-Ho
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.45 no.5
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    • pp.56-62
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    • 2008
  • This paper proposes the use of decision tree classification for the measuring pattern recognition from industrial Computed Radiography(CR) images used in nondestructive evaluation(NDE) of steel-tubes. It appears that NDE problems are naturally desired to have machine learning techniques identify patterns and their classification. The attributes of decision tree are taken from NDE test procedure. Geometric features, such as radiative angle, gradient and distance, are estimated from the analysis of input image data. These factors are used to make it easy and accurate to classify an input object to one of the pre-specified classes on decision tree. This algerian is to simplify the characterization of NDE results and to facilitate the determination of features. The experimental results verify the usefulness of proposed algorithm.

Implementation of Reuse System based on Design Pattern Library on Web (웹 상에서 설계 패턴 라이브러리에 기반한 재사용 시스템 구현)

  • 김행곤;차정은;김지영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.551-553
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    • 1999
  • 최근에는 기하학적인 www의 성장과 더불어 인터넷 서비스를 통한 정보 획득과 고유, 교환 및 원격 시스템 접속을 통한 인터넷 응용 처리 서비스에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그리고 이를 기반으로 소프트웨어 생산성과 품질 향상을 위한 재사용을 이루기 위해 명확한 해결책으로 설계 패턴 재사용이 제시되었다. 그러므로 이들 설계 패턴을 웹을 기반으로 다수의 사용자가 융통성 있는 시스템 구축시 필요로 하는 패턴을 공유할 수 있는 적절한 설계 패턴 라이브러리 시스템이 요구되어졌다. 이는 웹 상에서 설계 패턴의 효율적인 검색과 의도된 패턴의 생성을 재사용 가능하도록 패턴 구조를 다운로드하고 보다 도메인 한정적인 응용 생산을 지원하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 설계 패턴 라이브러리를 ASP(Active Server Page)를 이용하여 구현하였다. 본 시스템을 통해 설계 패턴 재사용자들은 패턴을 등록, 수정, 삭제하고 또한 패턴을 대화적으로 검색하고 이해하며, 구조를 다운 받을 수 있다. 따라서 애플리케이션 시스템 구축에서 설계 패턴 사용자의 효율적인 방법을 제공한다.

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Comparison of Recognition Performance of Color QR Codes for Inserted Pattern Information (칼라 QR코드의 패턴 종류에 따른 인식 성능 비교)

  • Kim, Jin-soo
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.27 no.3
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    • pp.11-20
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    • 2022
  • Currently, the black-white QR (Quick Response) codes have been used widely in consumer advertising fields and the study of color QR codes have received a growing demand because of much higher data encoding capacity. Color QR codes can be reproduced by the printing and scanning processes, however, these encounter colors distortion caused by insufficient lighting, low resolution of camera and geometric deformation during the capturing processes. In order to overcome these problems, this paper proposes an efficient decoding algorithm for color QR codes with inserted patterns, which are dealt with conventional studies. These are evaluated in view of the recognition rate under different noise conditions, for example, Gaussian noises/blurring and geometric deformation. Experimental results demonstrate that the color QR codes with simple pattern can resist the distortion of Gaussian noises/blurrings.