현재의 차량번호인식 시스템은 외부의 잡음환경 때문에 안정적인 추출이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 YUV컬러 공간변환을 이용하여 잡음환경에서도 인식률과 안정성이 높은 차량번호판 영역추출 방법을 제안한다. 차량번호판 컬러에서 RGB컬러 모델이 처리 시간은 빠르나 잡음환경에서는 인식률이 저조하고 밝기 정보가 별도로 표시되는 인자가 없으므로, RGB형식보다 빛에 둔감하고 데이터 량이 적은 YUV컬러 공간의 U채널과 V채널을 단계별 또는 재조합하는 방법으로 차량번호판 영역을 추출하였다. 차량번호판 영역은 라벨링된 영상의 기하학적 특성인 크기와 위치로 추출하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 여러 가지 잡음환경에서도 육안으로 구분할 수 있는 차량번호판을 모두 추출할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 유한요소해석과 다구찌 방법을 통해 높은 토크 저항력과 결합력을 갖는 클린치 스터드를 설계할 때 이에 영향을 미치는 설계 변수들의 적합한 조건을 도출하였다. 목적함수로 최대성형하중과 소재의 충만율을 고려하였으며 설계변수로 홈 높이, 로브 직경, 로브 높이 그리고 홈 깊이를 선정하였고 이들 제어인자와 마찰을 잡음인자로 하여 직교배열표를 조합하고 실험횟수별 유한요소해석을 통해 성형하중과 충만율을 평가하였다. 그리고 다구찌 방법의 S/N비를 이용하여 시뮬레이션결과를 해석하였고, 이들 해석결과로부터 최적의 조합조건을 제안하였다. 충만율에 가장 큰 영향을 주는 인자는 로브 높이, 홈 높이, 로브 직경 그리고 홈 깊이 순 임을 확인하였다.
This paper is studied to find the optimum condition of double-inlet Sirocco fan installed in an indoor PAC for low noise operation by the Taguchi method. The goal of this study is to obtain the best combination of each control factor which results in a desired flowrate of Sirocco fan with minimum variability. In this study, the parameter design of the Taguchi method is adopted for robust design by the dynamic characteristic analysis using orthogonal arrays and S/N ratios. The flowrate measurements are conducted by using a multiple-nozzle-type fan tester according to the orthogonal array L9($3^4$). The results of this study can be summarized as follows ; (i) The optimum condition of control factor is a set of where A is an inner to outer diameter ratio($D_1/D_2$), B is a width to outer diameter ratio($L/D_2$), C is a blade attachment angle(${\theta}$) and D is a number of blade(Z), (ii) The flowrate under the optimum condition satisfies the equation $y=0.0384{\cdot}M$ where M is a signal factor, namely number of revolution. The flowrate performance improves about 7.3% more largely as compared with the current condition, which results in about 35RPM reduction of number of revolution for the target flowrate $18.5m^3/min$, and (iii) The sensitivity analysis shows that the major factors in contribution to flowrate performance are A, B, and D ; the percentage contributions of each control factor are 44.01%(Z), 26.77%($D_1/D_2$) and 20.42%($L/D_2$).
카오스 방정식의 초기 조건이 미세하게 변하면 전혀 다른 신호가 생성되기 때문에 카오스 통신은 초기 조건에 민감한 특징을 갖는다. 또한, 카오스 통신 시스템은 비주기성, 광대역성, 신호의 비예측성, 구현의 용이성 등의 특성을 가지고 있다. 이런 특징으로 인해 카오스 통신 시스템은 다른 시스템에 비해 보안성이 우수하게 평가된다. 하지만 기존 카오스 통신 시스템의 송신기와 수신기는 간섭 신호나 잡음에 영향을 많이 받기 때문에 BER 성능은 다른 디지털 시스템보다 나쁘게 평가된다. 그래서 카오스 통신 시스템의 BER 성능을 향상시키기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 BER 성능 향상을 위한 새로운 CDSK 수신기를 제안한다. 기존 CDSK 수신기와 제안한 CDSK 수신기의 BER 성능 비교와 제안한 CDSK 수신기의 BER 성능 향상을 평가한다. 또한, 새로운 CDSK 수신기를 사용할 때, 확산인자에 따른 BER 성능을 평가하여 최적의 확산인자를 찾는다. 새로운 CDSK 수신기를 사용하면 기존 CDSK 수신기보다 BER 성능이 향상되며 간섭 신호나 잡음의 영향을 거의 받지 않기 때문에 확산인자 값이 커질수록 BER 성능은 향상된다.
음향 반향 제거기, 적응 등화기 그리고 적웅 잡음 제거기 등에 적응 필터가 널리 활용되고 있다. 적응 필터의 계수는 주로 NLMS 알고리즘을 이용하고 있지만 NLMS 알고리즘은 주변 잡음에 의해서 적응 필터의 계수가 오조정된다. 본 논문에서 최적 필터의 직교원리를 이용하여 LMS 알고리즘의 순시 기울기 벡터를 저역 통과 시켜 적응 알고리즘의 적응 상수로 결정하는 방법을 제안한다. 순시 기울기 벡터는 입력 신호와 추정 오차 신호의 상호 상관도로써 수렴 초기에는 추정 오차 신호 속에 입력 신호가 대부분 포함되어 있기 때문에 상관도가 크고 적응 필터가 수렴한 후에는 0 에 가까운 값을 갖게 된다. 그리고 입력 신호와 주변 잡음 신호는 상관이 없기 때문에 주변 잡음에 의해서 상호 상관도는 큰 변화가 없다. 따라서 상호 상관도를 적응 상수로 결정하면 수렴 속도가 느려지지 않으면서 주변 잡음에 강건한 특성을 가진다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 제안하는 적응 알고리즘의 성능이 기존 알고리즘에 비해서 우수함을 보인다.
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적소음에서 나타나는 신호 주파수선 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경에서 표적의 신호 주파수선 성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화 때문에 어려움이 따른다. 이 연구에서는 자동 연상 기억장치 신경망을 이용하여 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 방식을 제안한다. 모의 실험 및 실제 표적 신호에 적용하여 제안한 방식이 우수한 신호 주파수선 탐지성능을 나타냄을 보인다.
적응 빔형성기에 대한 기존의 연구들은 간섭신호가 비교적 정상상태인 것을 가정하여 시간-평균을 취하거나 비교적 간단한 최소자승법 (Least Mean Squares)등을 이용하여 구현하고 있으나, 비정상 (Non-stationary) 상태의 간섭잡음의 제거 성능은 상대적으로 떨어진다. 따라서 본 논문에서는, 이러한 비정상 간섭 신호의 제거를 위해 MAFF-RLS 알고리즘을 도출하고, 이를 수정, 적용한 광대역 GSC의 구조를 제안하였다. 그리고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과, 기존의 SMI, RLS 방법을 이용한 빔형성기보다 성능이 우수함을 확인하였다.
In this article, we deal with a design problem for determining the levels of noise factors in the Taguchi method. First, the proposed levels by Taguchi method is reviewed in case of smaller-the-better performance characteristics. We obtain the optimal levels of noise factors minimizing the mean square error of SN(signal to Noise) ratio and compare the optimal levels with the levels proposed by Taguchi method under the first and second order models. Secondly, the concept of V-optimality is applied to determining the levels of noise factors.
영상의 좋고 나쁨을 나타낼 때는 대조도, 해상도, 잡음 그리고 Artifact 등을 정량적으로 측정하거나 기준이 되는 영상과 정성적으로 비교하게 된다. 이 중에서 Artifact는 영상의 해부학적 진단에 오류를 범하게 하여 엉뚱한 병리학적 해석을 내리게 하거나 해석이 불가능하게 하기도 하므로 적절한 규명을 하여 그 원인을 제거하는 등, 응당한 조치를 취해 최상의 화질을 유지하기 위한 노력을 기울여야한다. MR 영상에서 Artifact는 기하학적 늘림(stretch), 주름(wrinkle), 왜곡(distortion), 허상(ghost), 줄(line), 눈잡음(snow noise), 신호의 증감 등과 같은 다양한 현상으로 나타나며 이들은 영상을 해석할 때 오류를 범하는 원인이 된다. Artifact의 발생원인으로는 MR 장치의 기능장애, 부적절한 영상기법의 구사, 또는 MR 영상의 고유한 성질에 기인하기도 한다. MR Artifacts의 근본적인 이해를 위해서는 MRI의 물리적 원리와 장비에 관한 이해가 필요하다. 이렇게 MR Artifact는 여러 가지 인자들이 복합적인 관계를 가지고 나타나기 때문에 분류하기가 쉽지 않지만 전형적인 양상과 원인 그리고 그에 대한 여러 가지 대책을 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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