• Title/Summary/Keyword: 패턴의 기울기

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Study on the improvement of precision and application of STIV using deep learning (딥러닝을 통한 STIV(영상유속계)의 정밀도 및 적용성 향상에 관한 연구)

  • Jeong, Jae Hoon;Kim, Yeon Joong;Hasegawa, Makoto;Yoon, Joug Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.78-78
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    • 2021
  • 영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.

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Edge Enganced Error Diffusion using an Adaptive Threshold Modulation (적응형 임계값 변조를 이용한 경계강조 오차확산법)

  • Gang, Tae-Ha;Hwang, Byeong-Won
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.3
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    • pp.319-326
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    • 2001
  • 오차확산법은 중간조 처리에서 우수한 영상의 재현능력을 갖는 기법이다. 그러나 이의 기법은 경계재현 능력이 미약하며, 주기적인 패턴이 발생하여 영상의 화질을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 경계재현의 능력을 개선하기 위한 경계강조법과 주기적인 패턴 발생을 감소시키기 위한 적응형 임계값 변조를 적용하는 방법을 제안하였다. 경계강조를 위한 임계값을 변조는 원영상의 공간적 기울기 정보를 활용하여 수행하였고, 동시에 기울기 정보를 이용하여 청색잡음 마스크를 적응적으로 적용하는 임계값 변조로 주기적인 패턴의 발생을 감소시키도록 하였다. 적응형 임계값 변조를 적용한 실험에서 영상의 주기적인 패턴이 감소된 보다 선명한 경계강조의 중간조 영상을 얻을 수 있었으며, 객관적인 특성분석을 위한 표시오차의 RAPSD, 거리에 따른 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 분석에서 제안한 기법이 효율적임을 확인하였다.

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Regression Model With High Reliability by Using Neural Networks (신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델)

  • Jo, Yong-Hyeon
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.4
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    • pp.327-334
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    • 2001
  • 본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.

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Interactive Synthesizing of Sound in Virtual Environments with considering Shape and Elevation of the Terrain (가상환경에서 지형의 형태와 고도를 고려한 인터렉티브한 사운드 합성)

  • Park, Soyeon;Park, Seong-A;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.593-596
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    • 2021
  • 본 논문에서는 지형의 고도와 기울기를 고려하여 사운드의 확산과 회절을 인터렉티브하게 표현할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 광선 추적법(Raytracing)을 기반으로 소리의 크기를 보여줄 수 있는 사운드 강도 맵을 빠르게 계산한다. 지형의 고도와 기울기 값을 고려하여 소리의 강도 맵에 가중치를 적용하여, 결과적으로 지형의 지오메트리 분석인 큰 계산 과정을 피하고 지형을 고려한 소리의 크기를 인터렉티브하게 업데이트한다. 이 과정에서 소리의 근원지에 따른 고도 간의 격차를 계산하여 소리의 크기를 자동으로 감쇠시키며, 주변 지형의 공간 기울기를 기반으로 기울기의 차에 따라 소리의 크기를 자동으로 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 실제 높낮이가 있는 현실의 지형에서 듣는 소리의 전파 및 감쇠와 유사한 형태를 보여주며, 소리의 위치에 따라서 소리 감소 패턴이 변경되고, 또한, 지형에 따라서 소리의 크기가 제어되는 결과를 보여준다.

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Influence of the Shear Property of Seabed Appearing in the Striation Pattern of the Spectrogram of Ship-radiated Noise Measured in a Shallow Sea (천해에서 측정한 선박 방사소음 스펙트로그램의 줄무늬 패턴에 나타나는 해저면 전단성 영향)

  • Lee, Seong-Wook;Hahn, Joo-Young;Baek, Woon;Na, Jung-Yul
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.23 no.3
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    • pp.197-205
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    • 2004
  • This paper represents the results of interpretation on the cause of sign changing of the striation slopes appearing in the range-frequency domain spectrogram of ship-radiated noise measured in a shallow sea. Striation patterns and dispersion characteristics simulated from a numerical model based on mode theory at various seabed conditions show that the sign changing of the striation slopes appearing in measured signal is caused by the shear property of seabed. more specifically by the shear property of the basement lying below the sediment which is estimated about 3±1m thick.

Slope Change of Surface Texturing Pattern Using Grinding (연삭을 이용한 Surface Texturing에서 패턴의 기울기 변화)

  • Jeong, Ji-Yong;Zhen, Yu;Ullah, Sahar M. Sana;Ko, TaeJo
    • Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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    • v.15 no.4
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    • pp.8-15
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    • 2016
  • Most machines lose a lot of energy due to friction. Wear due to friction also reduces performance. Therefore, it is important to reduce friction on the surface to improve energy efficiency and decrease wear. Surface texturing refers to making patterns on the surface for reducing friction. There are many surface texturing methods, such as using lasers, abrasive jet machining, and so on. Recently, mechanical manufacturing methods, such as cutting and grinding, have been highlighted. Among them, the grinding method has the advantage of making patterns in large areas quickly. Therefore, it is appropriate for surface texturing on large machines. This paper is a study on the slope change of the surface texturing pattern using grinding. Therefore, we researched the slopes of the patterns corresponding to "spindle speed and feed rate" and "curvature of workpiece surface" using a mathematical model and experiment. As a result, we made a proper mathematical model concerning our research. Therefore, using the mathematical model in this paper, we could predict the slope change of the pattern according to grinding conditions.

Failure Mode of 3 Phase VSI by using Average Method of Power Loss (전력 손실 평균화 기법에 의한 3상 전압형 인버터의 소손 모드에 관한 연구)

  • Cho, Su-Eog
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.199-201
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    • 2007
  • 본 논문에서는 저가의 3상 전압형 인버터를 개발하기 위하여, 시스템에 최적화된 전력 변환 장치로 설계하고 이 때 산업 사회에서 요구하는 수명을 만족하기위해 실시간으로 전력 손실을 감시하여 전력 반도체의 수명을 보장하고, 소손 시 분석을 용이하게 하기위하여 소손 모드를 패턴 화 하였다. 전력반도체 열 손실의 이상 유무를 평균 전류 혹은 평균 손실을 이용하여 계산된 온도 상승 기울기와 방열판에서 실측된 온도 상승 기울기와 비교하여 일정 범위 내에 존재함을 확인함으로서 그 가능성을 실험을 통하여 확인하였다.

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The Design and Implementation of a Content-based Image Retrieval System using the Texture Pattern and Slope Components of Contour Points (턱스쳐패턴과 윤곽점 기울기 성분을 이용한 내용기반 화상 검색시스템의 설계및 구현)

  • Choe, Hyeon-Seop;Kim, Cheol-Won;Kim, Seong-Dong;Choe, Gi-Ho
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.1
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    • pp.54-66
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    • 1997
  • Efficient retrieval of image data is an important research issue in multimedia database. This paper proposes a new approach to a content-based image retrieval which allows queries to be composed of the local texture patterns and the slope components of contour points. The texture patterns extracted from the source image using the graylevel co-occurrence matrix and the slope components of contour points extracted from the binary image are converted into a internal feature representation of reduced dimensionality which preserves the perceptual similarity and those features can be used in creating efficient indexing structures for a content-based image retrieval. Experimental results of the image retrievalare presented to illustrate the usefulness of this approach that demonstrates the precision 82%, the recall 87% and the average rang 3.3 in content-based image data retrieval.

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A Data Based Methodology for Estimating the Unconditional Model of the Latent Growth Modeling (잠재성장모형의 무조건적 모델 추정을 위한 데이터 기반 방법론)

  • Cho, Yeong Bin
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.16 no.6
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    • pp.85-93
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    • 2018
  • The Latent Growth Modeling(LGM) is known as the arising analysis method of longitudinal data and it could be classified into unconditional model and conditional model. Unconditional model requires estimated value of intercept and slope to complete a model of fitness. However, the existing LGM is in absence of a structured methodology to estimate slope when longitudinal data is neither simple linear function nor the pre-defined function. This study used Sequential Pattern of Association Rule Mining to calculate slope of unconditional model. The applied dataset is 'the Youth Panel 2001-2006' from Korea Employment Information Service. The proposed methodology was able to identify increasing fitness of the model comparing to the existing simple linear function and visualizing process of slope estimation.

A study on extract in gait pattern characteristic using a tilt sensor and EMG (기울기 센서와 근전도를 이용한 보행패턴 특징 추출에 관한 연구)

  • Moon, D.J.;Kim, J.Y.;Jung, H.D.;Noh, S.C.;Choi, H.H.
    • Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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    • v.7 no.2
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    • pp.75-84
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    • 2013
  • In this study, the patterns and characteristics according to gait cycle were analyzed using to EMG signals during walking, and analyzed in the time domain and frequency domain. The experiments was performed divide to level-ground walking and stair walking, and gait cycle was analysis by stance and swing. In the sagittal plane by using the tilt sensor measures the angle of the lower leg, and EMG was measured from the quadriceps and biceps femoris. The tilt of the lower leg was showed the biggest tilt at HS, and showed lowest value at TO. All in walking according to the gait cycle IEMG showed a specific pattern, and is expected useful to determine the gait cycle and kind. In the frequency domain analysis was using STFT on able to frequency analysis according to time, and using the tilt sensor was identify gait cycle. We analyzed also spectrum of the results of the STFT in all gait types, and recognized that stance had broad bandwidth than that of swing. Through this study, it was confirmed the possibility of judgment and analysis of the gait cycle using EMG and the tilt in the sagittal plane of the lower leg. When used it, can improve the quality of life of amputation patients

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