본 논문에서는 블러와 조명 변화에 강인한 바코드 디코딩 방법을 제안한다. 제안하는 디코딩 방법은 블러에 강인 디코딩과 빠른 연산속도를 위해 블러 영역과 비블러영역을 나누어 임계값을 연산하는 부분 지역 임계값 이진화 방법을 사용하였다. 또한 노이즈 데이터에 의한 인식 실패를 막기 위해서 동일한 엘리먼트 개수를 가지는 라인의 픽셀 너비를 모두 합한 면적 데이터를 이용하여 군집분류를 수행하는 k-means 알고리즘 기반의 디코더를 구현하였다. 다양한 악조건 환경에서 촬영된 샘플을 이용하여 실험 결과, 평균 98.47%로 높은 성공률을 보였으며 3개의 비교 프로그램 보다 성공률이 높았다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권5호
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pp.645-652
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2010
본 연구의 목적은 다양한 분위기 압력 하에서 커먼레일 디젤인젝터를 통해 분사되는 비증발 디젤 분무특성에 관한 연구이다. 디젤분무의 거시적 특성으로 분무관통거리와 분무각을 음영사진과 이미지프로세싱으로 연구하였다. 수치해석은 상용 CFD프로그램인 AVL-FIRE를 사용하였다. 분열모델은 WAVE모델을 사용하였으며 표준 $k-{\varepsilon}$난류모델을 적용하였다. 분무각과 Zeuch법을 적용한 연료 분사율을 수치해석의 입력값으로 사용하였다. 분무관통거리를 실험값과 비교하여 좋은 결과를 얻었고 수치해석을 통하여 노즐팁 하류방향으로 분무의 각 구간별 액적입경분포를 알아보았다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.10-17
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2017
We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.
Modern society shares new culture derived from the fusion of various cultures unlike the past culture regulating one phenomenon of certain field as the representative icon of the era. Especially, the phenomenon of globalization acts as the catalytic agent to receive coexistence of variousness easily. Especially, in fashion industry, these flows and the view of naturalism are harmonized and new fashion trend called 'Ethnic' was embossed. As it reflects internal spirit of human being that wants to return to the memory due to expansion of material civilization, the interest in the designer pursuing it is increasing. This study tries to consider the Ethnic style displayed by Chinese American designer, Anna Sui, who pursues the eastern style with full wit and individuality. Anna Sui, who was praised by New York Times for 'the superb harmony of houte couture style and up-to-date style', created another fashion trend, romanticism in New York and she is the worldwide designer representing Ethnic. Like it, the consideration on her Ethnic style reanalyzing as eastern style provides guidance to check how designer's fashion philosophy appears in one category of America and China and new study material that enables us to understand the third world culture code as well as Anna Sui. This confirmation has the meaning as the basic material for the endless challenge to the new style that fashion will go on in the future. Anna Sui was confirmed to have been recognized as a designer who represented the ethnic collection in the United States, exerting the influence with her unique oriental background. Moreover, her design could identify the pivotal point of ethnic image by developing her unique style which is distinct from other designers in terms of silhouette, color, fabric, detail, and so on. This kind of study can provide the basic data required to understand the fashion world of designer in the future.
이 논문에서는, 2D-DCT, 양자화, AC/DC 예측블록, 스캔 변화, 역 양자화, 2D-IDCT로 이루어진 DCTQ 모듈의 효율적인 구조를 제안한다. 이 모듈은 1064 cycle 안에 매크로블록을 처리할 수 있도록 설계하였으며, MPEG-4 Video codec에서 30frame 의 CIF 영상에 대하여 동시에 encoder와 decoder를 처리할 수 있다. 단지 하나의 1D-DCT와 IDCT core 가 2-D DCT/IDCT 대신에 사용되며, 1 bit serial 분산산술방식을 이용하여 1-D DCT/IDCT를 구현하였다. 또한 파워소모를 줄이기 위해 움직임 예측에서 얻을 수 있는 SAE 값을 이용한 DCT와 양자화 모듈을 동작을 시키지 않는 방식을 제안하였다. 그리고 AC/DC 예측방법을 위한 메모리를 줄일 수 있도록 AC/DC 예측블록을 위한 메모리 구조 및 접근방법을 제안하였다. 그 결과, 하드웨어의 재 사용성이 놀아지고 파워소모가 작아짐을 알 수 있었다. 제안된 설계는 27㎒로 돌아가며, 실험결과 DCT와 IDCT 는 IEEE 기준을 만족함을 알 수 있었다.
디지털 비디오 압축 기술은 대역폭과 저장 공간이 제한되는 멀티미디어 데이터의 효율적인 전송과 저장을 가능하게 하는 중요한 역할을 해왔다. JVT가 제안한 새로운 비디오 코딩 표준인 H.264/AVC는 압축 성능에 있어서 이전의 표준들을 훨씬 능가하고 있다. 특히 비디오 및 이미지 압축 응용에서 가변길이 부호는 중요한 역할을 한다. H.264/AVC 표준은 엔트로피 코딩 방식으로서 CAVLC를 채택하였다. H.264/AVC의 CAVLC는 많은 메모리 액세스를 필요로 한다. 이는 메모리 액세스시에 상당한 전력을 소비하기 때문에 DMB와 비디오 폰 서비스와 같은 응용을 위해서는 심각한 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해, 산술연산에 근거한 메모리 사용없는 coeff_token, level 및 run_before 디코딩을 구현하고, total_zero 가변길이 디코딩시에만 필요한 메모리의 70%만 사용하여 구현하는 가변길이 디코딩 기법을 제안한다.
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능에 대한 교육이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 강의식 교육은 지식의 전달을 목적으로 두고 있어 인공지능 분야에서 요구하는 능동적인 문제해결 능력과 인공지능 활용능력을 기르는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 학습자가 제시된 문제를 해결하는 과정에서 학습이 이루어지는 문제 중심학습 기반 교육 방안을 제안한다. 학습자들에게 제공되는 문제는 완성된 하나의 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3가지 종류로 구성된다. 분류 모델, 분류 모델의 학습 데이터, 분류된 결과에 따라 실행될 블록 코드. 해당 프로젝트는 동작은 하지만 각각의 구성요소들이 낮은 동작 수준을 보이도록 설계되어 있다. 이를 해결하기 위해 학습자들은 테스팅을 통해 프로젝트의 문제점을 찾고 토론을 통해 해결책을 찾아 좀 더 높은 동작 수준으로 개선하는 과정을 거치며 컴퓨팅 사고력 향상을 기대할 수 있다.
본 연구는 우리나라에 출원된 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허의 기술 융복합 분석에 관한 것으로 사회 연결망 분석(Social Network Analysis)을 이용하여 핵심 기술간 관계를 분석하고 시각화하였다. 사회 연결망 분석을 실시한 결과 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허에서 상호 기술 네트워크를 구성하는 핵심 IPC 코드는 G06Q, G06F, G06N, G16H, G10L, H04N, G06T, A61B 등으로 조사되었다. 특히 [G06Q-G06F], [G06Q-G06N] 등 데이터 처리 관련 기술 융복합과 [G06Q-G10L], [G06Q-H04N], [G06Q-G06T] 등 음성과 이미지 신호가 중요하게 융합되어 있음을 확인할 수 있다. 본 연구 방법을 활용하면 전자상거래 관련 특허의 미래 기술 트렌드를 확인하고 새로운 비즈니스 모델을 창안할 수 있다.
Yumi Lee;Ji Won Choi;Lior Braunstein;Choonsik Lee;Yeon Soo Yeom
Journal of Radiation Protection and Research
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제49권1호
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pp.50-64
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2024
Background: The reference dose coefficients (DCs) of the International Commission on Radiological Protection (ICRP) have been widely used to estimate organ doses of individuals for risk assessments. This approach has been well accepted because individual anatomy data are usually unavailable, although dosimetric uncertainty exists due to the anatomical difference between the reference phantoms and the individuals. We attempted to quantify the individual variation of organ doses for photon external exposures by calculating and comparing organ DCs for 30 individuals against the ICRP reference DCs. Materials and Methods: We acquired computed tomography images from 30 patients in which eight organs (brain, breasts, liver, lungs, skeleton, skin, stomach, and urinary bladder) were segmented using the ImageJ software to create voxel phantoms. The phantoms were implemented into the Monte Carlo N-Particle 6 (MCNP6) code and then irradiated by broad parallel photon beams (10 keV to 10 MeV) at four directions (antero-posterior, postero-anterior, left-lateral, right-lateral) to calculate organ DCs. Results and Discussion: There was significant variation in organ doses due to the difference in anatomy among the individuals, especially in the kilovoltage region (e.g., <100 keV). For example, the red bone marrow doses at 0.01 MeV varied from 3 to 7 orders of the magnitude depending on the irradiation geometry. In contrast, in the megavoltage region (1-10 MeV), the individual variation of the organ doses was found to be negligibly small (differences <10%). It was also interesting to observe that the organ doses of the ICRP reference phantoms showed good agreement with the mean values of the organ doses among the patients in many cases. Conclusion: The results of this study would be informative to improve insights in individual-specific dosimetry. It should be extended to further studies in terms of many different aspects (e.g., other particles such as neutrons, other exposures such as internal exposures, and a larger number of individuals/patients) in the future.
본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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