• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제12권3호
• /
• pp.101-108
• /
• 2004

A FEM-based efficient method is developed for the shape optimization of 2-D structures. The combined SLP and Simplex method are coupled with finite element analysis. Selected set of master nodes on the design boundaries are employed as design variables and assigned to move towards their normal directions. The other nodes along the design boundaries are grouped into the master node. By interpolating the repositioned master nodes, the B-spline curves are formed so that the rest mid-nodes efficiently settle down on the B-spline curves. Mesh smoothing scheme is also applied for the nodes on the design boundary to maintain most finite elements in good quality. Finally, a numerical implementation of optimum design of an automobile torque converter piston subjected to pressure and centrifugal loads is presented. The results shows additional weight up to 13% may be saved after the shape optimization.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제22권2호
• /
• pp.146-155
• /
• 2012

The filtered-x LMS(FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control(ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR(finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filtered-u LMS algorithm(FU-LMS) based on infinite impulse response(IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.2337-2342
• /
• 2008

본 논문에서는 디지털 영상의 화질 개선을 위해 선명화와 잡음제거를 동시에 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 화소들에 대하여 계산된 활동도의 통계적 정보를 활용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 화질을 개선한다. 각 필터의 적용 강도는 활동도의 히스토그램을 바탕으로 하는 사상함수에 의해 결정되므로 기존의 잡음제거 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다. 또한 화질개선에 필요한 파라메터가 통계적 정보를 이용하여 자동으로 얻어지므로 많은 양의 화질개선 작업을 일괄적으로 수행하는 경우에도 최적의 결과물을 기대할 수 있다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
• /
• 제4권3호
• /
• pp.224-230
• /
• 2002

In this paper, a counting algorithm hybridized with an adaptive automatic thresholding method based on Otsu's method and the algorithm that elongates markers obtained by the well-known watershed algorithm is proposed to enhance the exactness of the microcell counting in microscopic images. The proposed counting algorithm can be stated as follows. The transformed full image captured by CCD camera set up at microscope is divided into cropped images of m$\times$n blocks with an appropriate size. The thresholding value of the cropped image is obtained by Otsu's method and the image is transformed into binary image. The microbial cell images below prespecified pixels are regarded as noise and are removed in tile binary image. The smoothing procedure is done by the area opening and the morphological filter. Watershed algorithm and the elongating marker algorithm are applied. By repeating the above stated procedure for m$\times$n blocks, the m$\times$n segmented images are obtained. A superposed image with the size of 640$\times$480 pixels as same as original image is obtained from the m$\times$n segmented block images. By labeling the superposed image, the counting result on the image of microbial cells is achieved. To prove the effectiveness of the proposed mettled in counting the microbial cell on the image, we used Acinetobacter sp., a kind of ammonia-oxidizing bacteria, and compared the proposed method with the global Otsu's method the traditional watershed algorithm based on global thresholding value and human visual method. The result counted by the proposed method shows more approximated result to the human visual counting method than the result counted by any other method.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.10-18
• /
• 2009

일반적으로 PDA, 모바일 폰 카메라, PC 카메라 등으로 촬영된 영상은 촬영 장비의 생동 폭의 한계로 인해 낮은 영상 대비를 갖는 영상들이 획득된다. 이러한 이유로 영상 개선 방법은 여러 가지의 영상 촬영 장비를 이용해 촬영된 영상들의 개선을 위해 필요하다. 영상 개선을 위한 몇 가지의 방법들이 제안되었으나, 후광효과(halo-artifact), 회색계의 왜곡(graying-out), 칼라 잡음(color noise) 등의 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 레티넥스 기반 영상 향상 방법을 제안하며, 회색계의 왜곡을 줄이기 위해 HSV 칼라 좌표계를 사용하며, 후광효과를 줄이기 위해 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 개선된 영상 생성모델을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 응용통계연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.319-330
• /
• 2006

현실세계에서 관찰되는 시그널(signal)은 다양한 주파수(frequency)들의 시그널로 혼합되어 있는 경우가 많다. 예를 들어 태양 흑점 자료의 경우 약 11년 주기와 85년 주기로 변동한다는 사실은 널리 알려져 있다. 또한 경제 시계열 자료의 경우는 통상적으로 계절요인(seasonal component), 순환요인(cyclic component) 그리고 장기적인 추세요인(long-term trend)으로 분해하여 분석한다. 이러한 시계열 자료를 구성요소별로 분해하는 것은 오래된 주제중 하나이다. 전통적인 시계열자료 분석기법으로 스펙트럴 분석기법 등이 널리 사용되고 있으나 시계열 자료들이 비정상(nonstationary)일 경우에는 적용하기 어렵다. Huang et. al(1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라고 하는 자료적응적인(data-adaptive) 방법을 제안하였는데, 비정상성(nonstationarity)에 대한 강건성(robustness)으로 여러 분야에 널리 응용되고 있다. 그러나 Huang et. at(1998)은 잡음(error)에 의해 오염된 자료에 대한 구체적인 처리방법은 제시하지 못하고 있다. 본 논문을 통하여 효율적인 잡음제거 방법을 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제3권3호
• /
• pp.253-262
• /
• 2000

본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.121-132
• /
• 2005

사진기에서 고품질의 영상을 획득하기 위해서는 적절히 노출 시간을 조절하게 되는데 이로 인해 각각 독립적으로 얻어진 영상들의 노출 시간은 서로 달라진다. 이는 여러 영상의 열을 정렬하는 과정 등에서 부정확한 결과를 초래할 수 있으므로 영상들의 노출 시간을 동일하게 맞추어 줄 필요가 있다. 그런데, 노출 시간을 알지 못하는 경우에는, 하나의 영상을 기준으로 다른 영상들의 상대적 노출 시간을 추정하고 보정하는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 사진기의 모델 함수를 고려할 필요 없는, 최소 오류 개념에서 최적의 예측기인 conditional expectation을 사용하여 노출 보정을 시도하였다. 나아가서, 불규칙한 노출 또는 히스토그램 특성을 위한 적응 노출 보정 기법을 제안하였다. 이때 blocking artifact 및 overfitting 등의 문제를 완화시키기 위한 인접의 화소를 사용하는 기법을 도입하였다. 디지털 사진기 및 투과전자현미경을 통하여 얻어진 실제 영상을 사용한 모의실험을 통하여 성공적인 노출 보정 수행을 확인할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제12권3호
• /
• pp.168-172
• /
• 2014

In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.256-259
• /
• 2010

본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.