이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제9권1호
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pp.100-110
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2008
It is not easy to monitor and identify all engine faults and conditions using conventional fault detection approaches like the GPA (Gas Path Analysis) method due to the nature and complexity of the faults. This study therefore focuses on a model based diagnostic method using Neural Network algorithms proposed for fault detection on a turbo shaft engine (PW 206C) selected as the power plant for a tilt rotor type unmanned aerial vehicle (Smart UAV). The model based diagnosis should be performed by a precise performance model. However component maps for the performance model were not provided by the engine manufacturer. Therefore they were generated by a new component map generation method, namely hybrid method using system identification and genetic algorithms that identifies inversely component characteristics from limited performance deck data provided by the engine manufacturer. Performance simulations at different operating conditions were performed on the PW206C turbo shaft engine using SIMULINK. In order to train the proposed BPNN (Back Propagation Neural Network), performance data sets obtained from performance analysis results using various implanted component degradations were used. The trained NN system could reasonably detect the faulted components including the fault pattern and quantity of the study engine at various operating conditions.
차세대 대부분의 무선 통신 시스템에서는 심각한 페이딩을 극복하기 위하여 터보부호와 같은 연판정 입출력을 반복적으로 사용하는 오류정정부호화 방식을 사용하는 동시에, 시공간부호를 활용하여 다이버시티 이득을 얻고자 한다. 그러므로 수신단에서 시공간부호에서 검출된 신호는 연판정 출력 형태로 오류정정 복호기에 전달되어야 한다. 본 논문에서는 QAM과 같은 고차원 변조방식을 사용하여 시공간부호화와 반복 복호를 사용하는 오류정정부호화 방식이 결합된 경우에 성능의 극대화를 위하여 최적의 연판정 검출 방법을 제시한다. 터보부호를 사용하는 시스템에서 여러 가지 시공간부호화 방식과 고차원 변조 방식이 결합될 경우 여러 가지 연판정 검출 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하여, 제안된 방식이 적은 복잡도로 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문은 주성분 분석에 의한 특징 탐색 기법의 가속화 방법을 제안하고 있다. 특징 탐색이란 주어진 영상이 찾고자 하는 특징을 포함하고 있는지의 여부를 판단하고, 만일 그 특징이 포함되어 있다면 그 위치와 영역을 결정하는 방법이다. 탐색 대상으로 하는 얼굴 또는 특징의 위치와 스케일을 미리 알 수 없으므로 모든 위치에서 다양한 스케일의 특징에 대한 존재 가능성을 계산해야하는데 이것은 방대한 공간에서의 탐색문제이다. 본 논문에서는 다단계 예측맵과 윤곽선 예측맵을 이용함으로써 탐색공간을 축소하고 빠른 얼굴 및 특징 탐색을 가능케하는 방법을 제안하고 있다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 전역탐색방법에 비하여 계산량을 10%이하로 줄일 수 있었다.
Symmetry is easily found in animals and plants as well as in artificial structures. It is useful not only for human cognitive process but also for image understanding by computer. Application areas include face detection and recognition, indexing of image database, image segmentation and detection, and analysis of medical images. The method used in this paper extracts edges, and the perpendicular bisector of any pair of selected edge points is considered to be a candidate axis of symmetry. The coefficients of the perpendicular bisectors are accumulated in the coefficient space. Axis of symmetry is determined to be the line for which the histogram has maximum value. This method shows good results, but the usefulness of the method is restricted because the amount of computation increases proportional to the square of the number of edges. In this paper, an acceleration method is proposed which performs $2^{2n}$ times faster than the original one. Experiment on 20 test images shows that the proposed method using level-3 image segmentation performs 63.9 times faster than the original method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.980-998
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2023
In Low Earth Orbit (LEO) satellite networks, satellites operate fast and the inter-satellite link change period is short. In order to sense the spectrum state in LEO satellite networks in real-time, a space-based satellite network intelligent spectrum sensing algorithm based on artificial neural network (ANN) is proposed, while Geosynchronous Earth Orbit (GEO) satellites are introduced to make fast and effective judgments on the spectrum state of LEO satellites by using their stronger arithmetic power. Firstly, the visibility constraints between LEO satellites and GEO satellites are analyzed to derive the inter-satellite link building matrix and complete the inter-satellite link situational awareness. Secondly, an ANN-based energy detection (ANN-ED) algorithm is proposed based on the traditional energy detection algorithm and artificial neural network. The ANN module is used to determine the spectrum state and optimize the traditional energy detection algorithm. GEO satellites are used to fuse the information sensed by LEO satellites and then give the spectrum decision, thereby realizing the inter-satellite spectrum state sensing. Finally, the sensing quality is evaluated by the analysis of sensing delay and sensing energy consumption. The simulation results show that our proposed algorithm has lower complexity, the sensing delay and sensing energy consumption compared with the traditional energy detection method.
영상유고감지시스템은 터널내 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 화재(연기) 등 돌발 상황시에 초동감지 목적의 감지시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 및 복층터널 등에서 중요성이 부각되고 있다[1] 그러므로 본 논문에서는 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하는 것의 타당성을 검증하기 위하여 본 시스템이 설치된 국도, 고속국도 터널을 대상으로 장기간 로그데이터 분석을 실시한 내용과 실험 결과를 소개하고, 이를 바탕으로 기존 영상유고감지시스템의 문제점 도출과 개선방안 그리고 일반터널과는 상이한 복층터널 설계에 대한 이해를 통해 복층터널 특성반영 방안에 대하여 몇가지 사항을 제안하였다.
본 논문에서는 GPS 위성시계의 갑작스런 주파수 도약이 발생하였을 때 이를 즉시 검출할 수 있는 기법을 제시한다. GPS 위성은 정밀 위치와 시각 정보를 제공하기 위해 원자시계를 장착하고 있으나, 위성 원자시계는 장기적으로는 이차 함수의 형태를, 단기적으로는 주기가 일정치 않은 주기함수의 형태를 보이면서 가끔씩 신호에 갑작스런 도약 현상이 발생한다. 위성 시계의 이상 현상은 GPS 측정치에 큰 오차를 수반하기 때문에, 실시간 정밀 위치 응용분야에서는 위성시계 이상 신호를 즉시 검출할 수 있는 기법이 요구된다. 이를 위해 다양한 신호처리 분야에서 특정한 신호를 검출하는데 활용되고 있는 Teager 에너지를 적용하였으며, 그 결과 시계 도약 현상을 효과적으로 검출할 수 있었고, 일반적인 위성시계 도약 검출 기법과의 비교를 통해 제시한 기법의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.
영상센서 기반의 충돌회피 시스템을 구성하기 위해서는 수 픽셀 이내의 낮은 신호대잡음비 환경에서 다수의 표적을 탐지할 수 있는 알고리듬이 필요하다. 이처럼 영상 내에서 희미하게 나타나는 잠재적인 표적과 잡음을 구분하기 위한 방법으로서 연속적인 영상 정보를 효율적으로 처리하는 Track-Before-Detect (TBD) 알고리듬이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 TBD 알고리듬을 확장하여 다수 표적 탐지 요구조건을 만족시키기 위한 두 가지 방식의 기법을 제시하였다. 첫 번째 방식은 동적 계획법과 K-평균 클러스터링 기법에 기반을 두고 있으며 두 번째 방식은 은닉 마르코프 모델에 Sub-Window 기법을 적용하였다. 제안한 방식의 성능 및 차이점은 수치해석 결과를 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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