• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.127.1-127
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• 2001

In this paper we propose an input/output model based fault diagnosis method to detect and isolate single faults in the robot arm control system. The proposed algorithm is functionally composed of three main parts-parameter estimation, fault detection, and isolation, When a change in the system occurs, the errors between the system output and the estimated output cross a predetermined threshold, and once a fault in the system is detected, and in this zone the estimated parameters are transferred to the fault classifier by ART2(adaptive resonance theory 2) neural network for fault isolation. Since ART2 neural network is an unsupervised neural network fault classifier does not require the knowledge of all possible faults to isolate the faults occurred in the system. Simulations are carried out to evaluate the performance of the proposed ...

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.228-231
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• 1997

In this paper, we designed an ART(Adaptive Resonance Theory) network based on LPC(Linear Prediction Coefficient) for classification of PVB (Premature Ventricular Beat: PVC, LBBB, RBBB). The procedure of proposed system consists of the error calculation, feature generation and processing of the ART network. The error is calculated after processing by linear prediction algorithm and the features of ART network or classification are obtained from the binary ata determined by threshold method. In conclusion, ART network has good performance in classification of PVB.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권5호
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• pp.348-354
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• 2008

Segmenting vessels in lower extremity CT images is very difficult because of gray level variation, connection to bones, and their small sizes. Instead of segmenting vessels, we propose an approach that segments bones and subtracts them from the original CT images. The subtracted images can contain not only connected vessel structures but also isolated vessels, which are very difficult to detect using conventional vessel segmentation methods. The proposed method initially grows a 3-dimensional (3D) volume with a seeded region growing (SRG) using an adaptive threshold and then detects junctions and forked branches. The forked branches are classified into either bone branches or vessel branches based on appearance, shape, size change, and moving velocity of the branch. The final volume is re-grown by collecting connected bone branches. The algorithm has produced promising results for segmenting bone structures in several tens of vessel-enhanced CT image data sets of lower extremities.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권4호
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• pp.49-54
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• 2014

This paper proposes a new color segmentation method of vehicle license plates in the RGB color space. Firstly, the proposed method shifts the histogram of an input image rightwards and then stretches the image of the histogram slide. Secondly, the method separates each of the three RGB color components and performs the adaptive threshold processing with the three components, respectively. Finally, it combines the three components under the condition of making up a segment color and removes noises with the morphological processing. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real vehicle images. The results show that the proposed algorithm is successful for most vehicle images. However, the method fails in some vehicles when the body and the license plate have the same color.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.219-223
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• 2001

This paper proposed the Automatic defect testing technology which used in the defect test of printed things and external shapes in the precision industry. According to adapting the very high speed image processor called ASIC for high resolution. This system also realized that the System being able to perform the very high speed resolution testing. As the image processing algorithm, Run-length coding, Multi-level threshold and fast-adaptive line matching were applied.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1101-1108
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• 2012

본 논문에서는 형태학적 처리와 에지 가반 영역 분할을 이용해 환경변화에 강인한 실시간 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 매 프레임마다 가장 적절한 임계값을 적용시키기 위해 적응적 임계값을 사용하고 투사변환을 통해 영상의 왜곡을 보정한다. 이 후, 관심영역을 지정하고 에지를 검출해 실시간적으로 차선을 검출한다. 형태학적 처리의 유무에 따른 차선 검출 정확도와 연산 속도를 비교한다. 실험 결과 제안한 알고리즘을 통해 98.8%의 차선 검출율과 프레임 당 36.72ms의 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1418-1426
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• 2009

주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.321-327
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• 2015

본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제7권2호
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• pp.141-148
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• 2004

일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.55-62
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• 2014

본 논문에서는 기존의 주기적 링크 상태 갱신 기법의 장점인 링크 상태 갱신(Link State Update : LSU) 메시지 수 제어 기능과 적응형 링크 상태 갱신 기법의 장점인 라우팅 성능을 가지는 하이브리드 링크 상태 갱신 기법(Hybrid LSU)을 제안한다. Hybrid LSU 기법은 네트워크 트래픽 정보를 기반으로 임계값이 변하는 적응형 링크 상태 갱신 기법을 가지고 있으며 플로우의 요구 대역폭 정보를 통해 LSU 메시지 전송 중요도를 판단하고 단위 시간 당 업데이트 비율에 따라 LSU 메시지 전송 여부를 판단하여 LSU 메시지 수를 제어할 수 있는 메커니즘을 포함한다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 기법과 본 논문에서 제안하는 Hybrid LSU 기법을 MCI 네트워크상에서 라우팅 블록율과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수 등을 성능 평가 항목으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과 트래픽 부하가 높아질수록 라우팅 블록율 성능은 그대로 유지하면서 평균 LSU 메시지의 개수를 기존의 적응적 링크 상태 갱신 기법에 비해 10% 정도 줄일 수 있었고 이를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.