• 제목/요약/키워드: Channel Image

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유효 화소를 이용한 고밀도 임펄스 잡음 제거 필터 알고리즘 (High Density Impulse Noise Reduction Filter Algorithm using Effective Pixels)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.1320-1326
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    • 2018
  • 디지털 영상장비는 4차 산업혁명의 중요한 요소로, 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 디지털 영상장비의 데이터는 사용 환경 및 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 출력과 처리 과정에 영향을 끼치며 오차를 유발하여 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 채널 전송 과정에서 주로 발생하는 잡음인 임펄스 잡음을 제거하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 방향성 마스크를 이용한 유효 화소의 탐색으로 영상 복원이 진행되며, 검출된 유효 화소에 따라 구해진 추정치의 비교 분석을 통해 최종 출력을 계산한다. 기존 방법과 제안하는 알고리즘의 비교를 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 성능을 확인하기 위해 PSNR 및 프로파일을 통하여 분석하였다.

매끄러운 하상의 개수로에서 PIV 기법을 이용한 연직유속분포의 실험적 연구 (Experimental Study on Vertical Velocity Distribution in the Open Channel with Smooth bed Using PIV Technique)

  • 변현혁;윤병만;지운
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.614-614
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    • 2012
  • 개수로에서 혹은 수리구조물 주변에서의 흐름 및 난류 특성을 파악하기 위해서는 연직유속분포 및 수심별 평면유속분포의 측정이 필요하다. 유속분포를 측정하기 위한 방법은 음파 도플러 유속계(ADV:Acoustic Doppler Velocimetry)를 사용하는 방법과 PIV 기법을 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 ADV는 한 지점의 유속을 시간변화에 따라 연속적으로 측정할 수 있어 난류특성의 정량적인 해석에 장점이 있으나 동시간에 여러 지점을 측정할 수 없기 때문에 난류의 공간적인 문제를 해석함에 있어서 한계가 있다. 그러나, 입자영상유속계(PIV:Particle Image Velocity)는 측정하고자 하는 단면에서 연직 횡단면의 유속분포 및 수심별 평면 유속분포 흐름장 측정이 가능하여 난류흐름의 공간적인 문제를 해석하는데 효과적일 뿐만 아니라 영상간의 시간간격을 짧게 하고, 촬영시간을 충분히 길게 한다면 개수로 내 난류특성 분석도 가능하다. 이에 본 연구의 목적은 PIV 기법을 이용하여 매끄러운 하상의 개수로에서 연직유속분포를 측정하고 그 특성을 정량적으로 분석하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포와 3차원 전자식 유속계를 이용하여 측정한 연직유속분포를 비교 분석하였다. 둘째, 후류법칙에 의해 계산된 연직유속분포와 PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포의 비교를 위해 각각의 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)를 계산하고 비교하였다. 마지막으로 각 흐름 조건에 따라 수심의 변화를 주어 연직유속분포를 PIV 기법으로 측정한 후 개수로의 수심변화에 따른 연직유속의 특성을 분석하였다. 분석 결과, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속 성분에 비해 3차원 전자식 유속계로 측정한 연직유속 성분이 작게 나타났고 바닥에서부터 0.2h 지점까지는 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)가 후류법칙과 잘 맞는 경향을 보였으나 0.2h 지점부터 수표면까지는 유속이 감소하는 현상이 나타났다.

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PET-MR 시스템에 적용을 위한 실리콘 광증배센서의 온도 변화에 따른 성능 열화 분석 (An Analysis on Performance Degradation of Silicon Photomultipliers over Temperatures Variation for PET-MR Application)

  • 박경진;김형택;임경택;조민식;김기윤;조규성
    • 방사선산업학회지
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    • 제9권3호
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    • pp.143-151
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    • 2015
  • A PET-MR system is particularly useful in diagnosing brain diseases. We have developed a prototype positron emission tomography (PET) system which can be inserted into the bore of a whole-body magnetic resonance imaging (MRI) system that enables us to obtain PET and MRI images simultaneously with a reduced cost. Silicon photomultipliers (SiPM) are appropriated as a PET detector at PET/MR system because detectors have a high gain and are insensitive to magnetic fields. Despite of its improved performance compared to that of PMT-based detectors, there is a problem of the photo-peak channel shift which is due to the increase of the temperature inside the ring detector. This problem will occur decreasing sensitivity of the PET and image distortion. In this paper, I quantitative analyze parameters of the KAIST SiPM depending on temperature by experiments. And I designed cooling methods in consideration of the degradation of sensors for correction of the temperature in the PET gantry. According to this research, we expect that distortive images and degradation of the sensitivity will not be occurred with using the above idea to reduce heat even if the PET system operates for a long time.

SPOT/VEGETATION 영상을 이용한 눈과 구름의 분류 알고리즘 (SPOT/VEGETATION-based Algorithm for the Discrimination of Cloud and Snow)

  • 한경수;김영섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.235-244
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    • 2004
  • 본 연구는 SPOT-4 위성의 VEGETATION-1 센서의 가시 채널, 근적외 채널, 단파 적외채널 자료를 이용하여 눈과 구름을 구별하기 위해 새롭게 제시된 알고리즘을 평가하기 위한 것이다. 눈과 구름의 마스크를 위해 전통적으로 이용되고 있는 임계치 방법들은 본 연구에서 좋은 결과를 보여 주지 못하였다 따라서 K-means 군집화 방법이 이러한 임계치 방법 대신 본 연구에서 사용되었다. 군집화에서는 두 임계치 알고리즘을 통합하여 적설과 구름을 그룹화 시켜 동시에 추출한 화소들을 적용하였다. 이것은 전체 영상을 군집화에 적용시킬 때와 비교해 군집화의 과정을 단순화시키고 나아가 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 얻어진 결과를 임계치 방법이 적용되었을 때의 결과와 비교함과 동시에 VEGETATION 자료의 분별능력을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용하였을 때, 구름과 눈의 분별 능력은 상당히 향상되었다. 분별 오차는 임계치 방법을 사용하였을 때 보다 구름에 대해 19.4% 적설에 대해 9.7% 정도 감소하였다.

A review on deep learning-based structural health monitoring of civil infrastructures

  • Ye, X.W.;Jin, T.;Yun, C.B.
    • Smart Structures and Systems
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    • 제24권5호
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    • pp.567-585
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    • 2019
  • In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

수중 음향 통신에 있어서 변형된 파형 정형 필터의 성능 평가 (Performance evaluation of a modified waveform shaping filter for the underwater acoustic communication)

  • 박규칠;정현수;박지현
    • 한국음향학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.114-119
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    • 2019
  • 천해에서 전송되어진 음향 신호는 해수면 및 바닥과 같은 경계로부터의 다중 반사파에 의해 많은 영향을 받는다. 경계로부터의 매우 큰 반사 신호는 심볼 간 간섭을 일으켜 수중 음향 통신의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 일반적으로 이러한 종류의 음향 채널에서 반사된 신호를 방지하기 위해 파형 정형 필터를 사용되고 있다. 특히 상승 코사인 필터가 널리 사용되며, 이 필터는 전송 신호의 대역폭을 제한하는 데에도 사용된다. 본 연구에서는 천해에서 영상 데이터 전송을 위한 상승 코사인 필터를 평가하며, 이를 바탕으로 새로운 수정된 상승 코사인 필터를 제안하고 평가 하였다. 수중 음향 통신 시뮬레이션에 사용된 통신 시스템은 직교 위상천이변조(Quadrature Phase Shift Keying, QPSK) 시스템이고, 송수신 거리와 심볼율을 달리하여 수행한 결과, 최저 1.0 %에서 최고 32 %의 에러 감소율을 보였다.

소상공인 패션판매업자의 온라인 판매채널 연구: 포털쇼핑몰과 패션쇼핑몰(종합물/전문몰)을 중심으로 (An investigation into the Online Sales Channels of Small Business Fashion Retailers on Portal Shopping and Fashion Shopping Malls)

  • 손미영
    • Human Ecology Research
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    • 제59권4호
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    • pp.449-463
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    • 2021
  • The aim of this study was to analyze the perceptions and entering status of small business online fashion retailers on portal shopping and fashion shopping malls. Case studies were conducted on a total of 10 research samples. The results were as follows: first, regarding the strategic factors of online fashion stores, 'price competitiveness' is important, especially in portal shopping and low-cost brands; 'product assortment' is important but not essential in all platforms; and 'differentiation' is important to continuously secure loyal customers in fashion shopping malls. Customer satisfaction leads to customer loyalty, and customer loyalty affects the sales conversion rate and brand growth of online sales channels. Factors that promoted sales activities in online sales channels were exposure, advertisements, SNS, events, special exhibitions, and events. Hindrance factors were low price competition, overheated competition, and the MD of sales channels. Second, the research samples used multiple online sales channels, including portal shopping malls and fashion shopping malls, in addition to their own malls. The selection factors were platform reputation and commission, branding, and customer inflow through exposure. Portal shopping malls were perceived as providing easy access, advertising/customer communication, exposure/search, price competitiveness, scalability, and intense competition, whereas fashion shopping malls were perceived as providing a brand image and concept, brand promotion, high commissions, difficult entry, and low profits. The factors for success in portal shopping malls were exposure/search, price competitiveness, and brand recognition, whereas the factors for success in fashion shopping malls were differentiation, brand, exposure/advertisement, product assortment, and MD.

센서 및 통신 응용 핵심 소재 In0.8Ga0.2As HEMT 소자의 게이트 길이 스케일링 및 주파수 특성 개선 연구 (Gate length scaling behavior and improved frequency characteristics of In0.8Ga0.2As high-electron-mobility transistor, a core device for sensor and communication applications)

  • 조현빈;김대현
    • 센서학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.436-440
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    • 2021
  • The impact of the gate length (Lg) on the DC and high-frequency characteristics of indium-rich In0.8Ga0.2As channel high-electron mobility transistors (HEMTs) on a 3-inch InP substrate was inverstigated. HEMTs with a source-to-drain spacing (LSD) of 0.8 ㎛ with different values of Lg ranging from 1 ㎛ to 19 nm were fabricated, and their DC and RF responses were measured and analyzed in detail. In addition, a T-shaped gate with a gate stem height as high as 200 nm was utilized to minimize the parasitic gate capacitance during device fabrication. The threshold voltage (VT) roll-off behavior against Lg was observed clearly, and the maximum transconductance (gm_max) improved as Lg scaled down to 19 nm. In particular, the device with an Lg of 19 nm with an LSD of 0.8 mm exhibited an excellent combination of DC and RF characteristics, such as a gm_max of 2.5 mS/㎛, On resistance (RON) of 261 Ω·㎛, current-gain cutoff frequency (fT) of 738 GHz, and maximum oscillation frequency (fmax) of 492 GHz. The results indicate that the reduction of Lg to 19 nm improves the DC and RF characteristics of InGaAs HEMTs, and a possible increase in the parasitic capacitance component, associated with T-shap, remains negligible in the device architecture.

시간영역 유도분극 자료의 Cole-Cole 역산 (Spectral Inversion of Time-domain Induced Polarization Data)

  • 김연정;조인기
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제24권4호
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    • pp.171-179
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    • 2021
  • 시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다.

IPA 분석을 통한 패션 소상공인 디자이너 브랜드를 위한 패션테크 개발 우선순위 도출 (Study on the Priorities of Fashion Technology Development for Small-Scale Fashion Designer Brands using IPA Analysis)

  • 장세윤;이유리;김하연
    • 패션비즈니스
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    • 제26권4호
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    • pp.64-82
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    • 2022
  • This study aimed to explore fashion technologies for small-scale designer brands and reveal the priorities of the derived fashion technologies. Interviews were conducted with owners of 15 designer brands to explore fashion technologies needed in the field based on the business operation stage (study 1), and an online survey of owners of 61 designer brands was conducted to verify their priorities (study 2). A total of 12 fashion technologies were derived from study 1, including 2 market analysis stages, 6 season planning stages, and 4 product operation stages. In study 2, importance and satisfaction were measured with 12 fashion techniques derived from study 1, and importance-performance analysis (IPA) was performed. The technologies of product management with image tagging and sales channel matching were considered to be the fashion technologies that should be developed first. Second, in the case of maintenance, demand prediction and price determination were applicable. Third, over-effort avoidance was revealed through market analysis and design generation. Finally, in automatic product detail page creation and digital marketing, development was the lowest priority. The results of this study are expected to provide insight into priority areas for fashion technology developers and policy departments providing emerging brand support.