• 한국정밀공학회지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.71-81
• /
• 2001

This paper analyzes the effectiveness of minimizing vibration and sound transmission on/through a thin rectangular plate by both feedback control and hybrid control which combines adaptive feedforward control with a feedback loop. An experimental system identification technique using the matrix-fractional curve-fitting of the frequency response data is introduced for complex shaped structures. This identification technique reduces the model order o the MIMO(Multi-Input Multi-Output) system which simplifies the practical implementation. The adaptive feedforward control uses a Multiple filtered-x LMS(Least Mean Square) algorithm and the feedback control uses a multivariable digital LQG(Linear Quadratic Gaussian) algorithm. Experimental results show that an effective reduction of sound transmission is achieved by the hybrid control scheme when both vibration and noise measurement signals are incorporated in the controller.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 1998년도 봄 학술발표회 논문집
• /
• pp.60-67
• /
• 1998

This paper deals with the development of a variable-node element and its application to the adaptive h-version mesh refinement-recovery for the incompressible viscous flow analysis. The element which has variable mid-side nodes can be used in generating the transition zone between the refined and unrefined elements and efficiently used for construction of a refined mesh without generating distorted elements. A modified Gaussian quadrature is needed to evaluate the element matrices due to the discontinuity of derivatives of the shape functions used for the element. The penalty function method which can reduce the number of independent variables is adopted for the purpose of computational efficiency and the selective reduced integration is carried out for the convection and pressure terms to preserve the stability of solution. For the economical analysis of transient problems, not only the mesh refinement but also the mesh recovery is needed. The numerical examples show that the optimal mesh for the finite element analysis of a wind around the structures can be obtained automatically by the proposed scheme.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.1231-1236
• /
• 2006

영상의 화질을 개선하기 위한 많은 방법 중 비교적 간단하게 사용되는 방법 중 하나는 영상의 대비를 조절하는 것이다. 이러한 대비를 조절하는 방법 중 하나인 히스토그램 균등화는 영상 계조도 값의 분포를 균등 분포로 변환함으로써 화질을 개선한다. 그러나, 기존의 방법은 영상의 히스토그램 분포가 몇개의 계조도 값에 군집화되어 있다면 영상의 계조도가 과도하게 변하는 단점을 갖는다. 본 논문은 그레이스케일 영상에 대해 히스토그램의 형태를 고려해서 가우시안 함수에 기반한 히스토그램 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상이 과도하게 밝아지는 것을 제한하고 히스토그램의 분포가 몇 개의 계조도에 군집화되어 있는 영상에서의 에지 및 어두운 부분의 자세한 정보를 표현하는데 우수한 성능을 나타내었다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1424-1436
• /
• 2020

Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficient segmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complex background. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptive mean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly on the background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image using bilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of the background and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by step detection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scale features are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region of interest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared different abstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentation accuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%, 3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, our segmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows a promising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권9C호
• /
• pp.863-870
• /
• 2009

양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제33B권11호
• /
• pp.72-82
• /
• 1996

In this paper, newly developed algorithm for enhancing images corrupted by white gaussian noise is proposed. In the method proposed here, image is subdivided into a number of subblocks, and each block is separated into cimponents corresponding to signal and noise subspaces, respectively through the signal subspace method. A clean signal is then estimated form the signal subspace by the adaptive wiener filtering. The decomposition of noisy signal into noise and signal subspaces in is implemented by eigendecomposition of covariance matrix for noisy image, and by performing blockwise KLT (karhunen loeve transformation) using eigenvector. To reduce the perceptual noise level and distortion, wiener filtering is implementd by adaptively adjusting noise level according to activity characteristics of given block. Simulation results show the effectiveness of proposed method. In particular, edge bluring effects are reduced compared to the previous methods.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제34S권6호
• /
• pp.58-66
• /
• 1997

This paper proposes a multiresolution surface parameter estimation method for range images. Based on robust estimation of surface parameters, it approximates a patch to a planar surface in the locally adaptive window. Selection of resolution is made pixelwise by comparing a locally computed homogeneity measure with th eglobal threshold determined by te distribution of the approximation error. The proposed multiresolution surface parameter estimation method is applied to range image reconstruction. Computer simulation results with noisy rnag eimages contaminated by additive gaussian noise and impulse noise show that the proposed multiresolution reconstruction method well preserves step and roof edges compared with the conventional methods. Also the segmentation method based on the estimated surface parameters is shown to be robust to noise.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.57-68
• /
• 2023

Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.571-576
• /
• 2002

본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의 클러스터링 방법은 통계적 방법에 근거하여 좋은 성능의 파라미터를 획득할 수 있어 주어진 모델에 대한 ANFIS의 성능을 개선할 수 있다. 이들 방법의 유용함을 전형적인 다변수 비선형 데이터인 자동차 연료 예측 문제와 정수장 응집제 주입 문제에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 성능이 개선되는 것을 통하여 보였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권10호
• /
• pp.19-28
• /
• 2023

과실 수확 분야에서 다양한 계절성과 수확 비용 상승 등으로 자동 로봇 수확에 대한 관심이 증가하고 있다. 빛의 변화, 바람에 의한 진동, 나뭇잎 및 가지 겹침 등 복잡한 과수원 환경에서 정확한 사과 검출은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 로봇 자동 사과 수확에 유리한 데이터셋과 적응형 히트맵 회귀 모델을 소개한다. 사과 데이터셋은 사과 위치뿐만 아니라 가시성을 같이 레이블링하였다. 가시성에 따라 가우시안 모양을 조절하는 적응형 히트맵 회귀 모델을 사용하여 사과 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과 MAP@K가 K=5와 K=10일 때 0.9809, 0.9801로 사과 수확 로봇에 응용 가능한 성능을 나타내었다.