Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1992.04b
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pp.91-101
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1992
본 연구에서는 용접선 추출의 방법으로 현재 많이 사용되고 있는 용접선을 따라 연속적으로 이미지를 얻어 처리하는 사전관찰(preview)기법을 개선하여 용접모재를 한번에 촬영(snapshot)하여 화상처리를 거친 후 용접정보가 들어 있는 CAD database와 비교, 매칭시켜 필요한 용접정보를 획득하는 새로운 방법을 제시한다. 또한 정확한 꼭지점을 추출하기 위해서는 정확한 직선식이 필요한데 이의 계산에는 허프변환(Hough Transform)이 이용되고 있지만 계산시간이 많이 소요되며 부정확하다. 계산시간의 감소 및 정확도의 향상을 위해 기존의 허프변환(Hough Transform)을 개선한 수정된 허프변환(Modified HoughTranform)을 개발하였다.
본 변환기는 교번자계의 원리에 의한 보통 변환기가 아니고 회전자계의 원리를 이용한 변환기로서 상변환, 주파수변화, A.C.에서 D.C. 전원변환, D.C.에서 A.C. 전원변환, 속도제어, 진상기 등을 얻을 수 있는 경제적이고 능률적인 변환기를 얻을 수 있다. 임의의 다상을 얻을 수 있는 이 변환기는 다상 전원을 필요로 하는 수은정류기 등에 응용할 수 있고 A.C.전원에서 D.C.전원의 대용량전원을 얻어 D.C.전원이 필요로 하는 직류전철의 전원, 직류송전의 전원등에 이용할 수 있고, D.C.전원에서 A.C.전원을 얻어 교류전력기를 운전할 수 있으며 D.C.송전선에서 A.C.로 변환하여 종전의 A.C.배전선에 공급하면 D.C.송전을 이용한 송전손실을 경감시킬수 있고 주파수를 변환하여 속도제어를 하는 등 광범위하게 그 응용이 가능한 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.464-466
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1998
경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.10
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pp.431-438
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2015
In this paper we address the symmetric-invariant problem in boundary image matching. Supporting symmetric transformation is an important factor in boundary image matching to get more intuitive and more accurate matching results. However, the previous boundary image matching handled rotation transformation only without considering symmetric transformation. In this paper, we propose symmetric-invariant boundary image matching which supports the symmetric transformation as well as the rotation transformation. For this, we define the concept of image symmetry and formally prove that rotation-invariant matching of using a symmetric image always returns the same result for every symmetric angle. For efficient symmetric transformation, we also present how to efficiently extract the symmetric time-series from an image boundary. Finally, we formally prove that our symmetric-invariant matching produces the same result for two approaches: one is using the time-series extracted from the symmetric image; another is using the time-series directly obtained from the original image time-series by symmetric transformation. Experimental results show that the proposed symmetric-invariant boundary image matching obtains more accurate and intuitive results than the previous rotation-invariant boundary image matching. These results mean that our symmetric-invariant solution is an excellent approach that solves the image symmetry problem in time-series domain.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.2
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pp.171-179
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2010
Effective monitoring and maintenance operation of towers, power lines and other defects to ensure high quality and reliability of electric power supplied to customers is becoming one of the most important tasks of today's power industry. One specific technology that has the potential to automate the entire surveillance process is unmanned aerial vehicles. In this paper, we propose a new power line extraction method using the directivity of a power line and Hough transform to detect efficiently power lines from thermal aerial images. In simulation results for several aerial images, the proposed method shows good performance in extracting power line detection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.3
s.309
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pp.67-77
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2006
This thesis proposes an effi챠ent method for extracting a prostate volume from 3D ultrasound image by using wavelet transform and SVM classification. In the proposed method, a modulus image for each 2D slice is generated by averaging detail images of horizontal and vertical orientations at several scales, which has the sharpest local maxima and the lowest noise power compared to those of all single scales. Prostate contour vertices are determined accurately using a SVM classifier, where feature vectors are composed of intensity and texture moments investigated along radial lines. Experimental results show that the proposed method yields absolute mean distance of on average 1.89 pixels when the contours obtained manually by an expert are used as reference data.
본 논문에서는 모델에 기반한 2차원 영상인식 알고리즘 중에 하나인 일반화된 허프변환(Generalized Hough Transform)에 대하여 색상정보까지 포함할 수 있도록 기존의 알고리즘을 확장하는 방법을 제시하였고, 이에 의한 실험결과를 간단히 고찰하였다. 기존의 일반화된 허프변환은 대상물의 윤곽선 정보에 기반을 두었기 때문에, 윤곽선 정보가 일치하면 대상물의 색상이나 명암분포가 달라도 동일한 대상물로 인식할 가능성이 있다. 따라서, 일반화된 허프변환을 확장하여 대상물의 모델링과 인식과정에 색상정보(chromatic information)를 포함한다면 2D 영상인식시 컬러정보를 활용할 수 있는 장점이 있다. 여기에서는 실제로 모델링 과정과 인식과정에서 색상정보를 반영하기 위한 간략한 방법과, 이에 따른 실험결과를 제시하였다. 간단한 2D 위치변환이 존재하는 실험에서 윤곽선의 모양이 거의 일치하더라도 색상이 다른 대상물이 존재할 경우에 이를 올바로 구분할 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.4
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pp.789-794
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2011
A coaxial-cable impedance transformer used in wideband frequency range is generally restricted to the fixed impedance transformation ratio as n2:1 or 1:n2(n: the number of coaxial cables). In this paper, we propose a new coaxial-cable impedance transformer to have an arbitrary impedance transformation ratio. We have fabricated three impedance transformers($50-{\Omega}$ to $25-{\Omega}$, $50-{\Omega}$ to $20-{\Omega}$ and $50-{\Omega}$ to $9-{\Omega}$) to confirm the operation characteristic of the suggested impedance transformer. The reflection characteristics (S11) of the fabricated $50-{\Omega}$ to $25-{\Omega}$ and $50-{\Omega}$ to $20-{\Omega}$ impedance transformer were less than -15dB over about 3-octaves frequency range and the reflection characteristic (S11) of the fabricated $50-{\Omega}$ to $9-{\Omega}$ impedance transformer was less than -15dB over about 1-octave frequency range, respectively.
One of the particulars to be considered for providing wireless web service with PC web page is the hardware environment between PC and mobile device. It is because time cost is required in producing mobile contents to suit environment of the connected terminal. Therefore, server side should take account of response time and disk capacity of server. Response time is delayed by content conversion and disk capacity need to store various versions about one content. This paper suggests a pre-service and post-transcoding method to provide faster response time for a mobile terminal. The pre-service is to minimize response time by placing the top priority in servicing contents saved in cache as much as possible even if the quality of contents serviced to mobile terminal may be low. After pre-service is provided, the mobile content is transcoded for the terminal later. Performance level of method proposed was compared through experiment and the result of analysis was described.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.575-581
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2007
Though the Hough transform is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters, the basic property of the Hough transform, the one-to-many mapping from an image space to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. To remedy this problem, Edge Strength Hough Transform (ESHT) was proposed and proved to reduce the noise sensitivity. However the performance of ESHT depends on the size of a Hough space and image and some other parameters which should be decided experimentally. In this paper, we derived formulae to decide 2 parameter values; decreasing parameter and broadening parameter, which play an important role in ESHT. Using the derived formulae, 2 parameter values can be decided only with the pre-determined values, the size of a Hough space and an image, which make it possible to decide them automatically. The experiments with different parameter values also support the result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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