영상 기기의 기계적인 문제로 인해 실험 데이터에 발생한 잡음으로 인한 인식 오류를 최소화하기 위해서 영상복원 과정을 거친다. 영상 복원 방법은 실험 데이터를 구성하는 각각의 픽셀에 대해 Direct Neighbor와 Indirect Neighbor의 개수와 위치를 조사해서 잡음을 해결한다. 결과적으로, 영상 복원 과정을 통해 실험 데이터에 발생한 잡음을 최대한 제거하고, 영역 단위로 학습 데이터와 실험 데이터의 차이를 계산해서 잡음에 의한 인식 오류 가능성을 낮춤으로써 만족할만한 인식 결과를 얻을 수 있다.
The prediction of protein secondary structure has been an important bioinformatics tool that is an essential component of the template-based protein tertiary structure prediction process. It has been known that the predicted secondary structure information improves both the fold recognition performance and the alignment accuracy. In this paper, we describe several novel ideas that may improve the prediction accuracy. The main idea is motivated by an observation that the protein's structural information, especially when it is combined with the evolutionary information, significantly improves the accuracy of the predicted tertiary structure. From the non-redundant set of protein structures, we derive the 'potential' parameters for the protein secondary structure prediction that contains the structural information of proteins, by following the procedure similar to the way to derive the directional information table of GOR method. Those potential parameters are combined with the frequency matrices obtained by running PSI-BLAST to construct the feature vectors that are used to train the support vector machines (SVM) to build the secondary structure classifiers. Moreover, the problem of huge model file size, which is one of the known shortcomings of SVM, is partially overcome by reducing the size of training data by filtering out the redundancy not only at the protein level but also at the feature vector level. A preliminary result measured by the average three-state prediction accuracy is encouraging.
Kim, Myung-Soo;Baek, Tae-Hyun;Morimoto, Yoshiharu;Fujigaki, Motoharu
비파괴검사학회지
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제25권3호
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pp.171-177
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2005
Phase-shifting method using Fourier transform (PSM/FT) has been applied to measurement of in-plane displacement of a specimen. Thirty-two interference fringe patterns each of which has different phase of ${\pi}/16$ radian have been gathered from a specimen with in-plane displacement. Low-pass filtering by 2-D Fourier transform is used to suppress spatial noise of the fringe patterns. ${\alpha}-directional$ Fourier transform for PSM/FT is performed by use of the low-pass filtered 32 fringe patterns. Two kinds of specimens are used for experiment. One is a rectangular steel plate and the other one is a rectangular steel plate containing a circular hole at the center. In-plane displacement of each specimen is measured by PSM/FT, and calculated by finite element method (ANSYS) for comparison. The results are quite comparable, so that PSM/FT can be applied to measurement of in-plane displacement.
항공 대잠수함전에 사용되는 방향주파수분석저장 소노부위 (DIFAR Sonobuoy)에 방위정보를 제공하는 플럭스-게이트 콤파스의 위상감응검출 (PSD) 회로 설계와 구현에 관해서 기술하였다. PSD 회로는 쌍동-T RC 회로망을 갖는 능동형 대역필터로 구성하였다. PSD 회로에 대한 성능실험 결과, 대역통과 필터가 지구자장 방향에 비례하는 2Fe의 2차 고조파 신호를 효과적으로 걸러냄을 확인하였다. 그 결과 방위 신호 정보를 획득할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1635-1656
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2023
In Bayesian multi-target tracking, the Poisson multi-Bernoulli mixture (PMBM) filter is a state-of-the-art filter based on the methodology of random finite set which is a conjugate prior composed of Poisson point process (PPP) and multi-Bernoulli mixture (MBM). In order to improve the random finite set-based filter utilized in multi-target tracking of sensor scanning, this paper introduces the Poisson multi-Bernoulli mixture filter into time-matching Bayesian filtering framework and derive a tractable and principled method, namely: the time-matching Poisson multi-Bernoulli mixture (TM-PMBM) filter. We also provide the Gaussian mixture implementation of the TM-PMBM filter for linear-Gaussian dynamic and measurement models. Subsequently, we compare the performance of the TM-PMBM filter with other RFS filters based on time-matching method with different birth models under directional continuous scanning and out-of-order discontinuous scanning. The results of simulation demonstrate that the proposed filter not only can effectively reduce the influence of sampling time diversity, but also improve the estimated accuracy of target state along with cardinality.
최근 가상현실(VR, Virtual Reality) 등 가장 많은 분야에서 가장 활발히 응용되고 있는 영상매체 중 하나가 전방위 영상 또는 파노라마 영상이다. 이 영상은 다양한 방법으로 획득된 영상들을 스티칭하여 생성하는데, 그 과정에서 스티칭에 필요한 특징점들을 추출하는데 가장 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 현재 가장 널리 사용되고 있는 SIFT 특징점을 추출하는 연산시간을 감소하는 것에 목적을 두고 SIFT 특징점들을 추출에 관여하는 파라미터들을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 파라미터는 가우시안 필터링에 사용되는 가우시안 커널의 초기 표준편차, 국소극점을 추출하기 위한 가우시안 차영상군의 수, 그리고 옥타브 수의 세 가지이다. SIFT 알고리즘으로는 이 알고리즘을 제안한 Lowe 방식과 컨볼루션 캐스캐이드(convolution cascade) 방식인 Hess 방식을 고려한다. 먼저 각 파라미터 값이 연산시간에 미치는 영향을 분석하고, 실제 스티칭 실험을 수행하여 각 파라미터가 스티칭 성능에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 두 분석결과를 토대로 성능저하 없이 연산시간을 최소로 하는 파라미터 값들을 추출한다.
본 연구에서는 해안 디지털 비디오를 이용하여 쇄파지역에서의 파랑궤적을 원격으로 측정하는 기술을 제안한다. 쇄파에 의해 발생하는 거품은 비디오 이미지로부터 파랑속성을 측정하는데 큰 오차를 야기한다. 이러한 이유로, 본 연구는 이미지 상에서 파랑신호와는 다른 거품 노이즈를 제거하기 위한 고급 영상처리기술과 쇄파지역에서 파랑속성을 효과적으로 측정하는데 필요한 파랑궤적을 검출하는 방법에 초점을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구는 100 m 이상 거리범위의 쇄파지역에서 3 Hz 주파수로 촬영한 해안 비디오 자료를 이용한다. 비디오 원 영상으로부터 고주파수의 특성을 가지는 거품신호를 제거하기 위하여 이미지 프레임 후방차분과 방향성 로패스 이미지 필터를 통하여 비디오 이미지를 영상처리한다. 개별의 쇄파 파랑궤적은 레이돈 변환 선인식 알고리듬을 이용하여, 거품 노이즈가 제거된 해안선 수직방향 이미지 Timestack상에 적용하여 검출된다. 이 이미지 Timestack의 물리적 공간차원은 2차원 공간-시간 도메인으로 표현된다. 비디오 자료로부터 측정된 유효 파랑궤적의 개수는 실측자료로부터 얻어진 파랑개수의 약 2/3이다.
지문인식 분야는 크게 지문의 분류(classification)와 정합(matching)으로 연구되고 있다. 분류는 일반적으로 좌제상문, 우제상문, 와상문, 궁상문, 솟은궁상문 등 크게 5종류로 나누며, 특정인의 지문이 어떤 분류에 속하는 지를 결정하는 것은 대형지문 데이터베이스에서 인덱스로 사용하여 매칭 시간의 단축과 정확도를 높여 주는데 있다. 기존의 지문분류는 특이점이라 불리는 핵과 삼각점의 개수 및 위치에 의한 분류방법이 주를 이루고 있는데, 이러한 방법은 지문분류의 정확성이 떨어지고, 특히 품질이 나쁜 지문이나 부분지문 등에서는 분류가 어려워 정확성이 더욱 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 품질이 나쁜 지문이나 부분지문가지도 방향성과 주파수 선택력이 강한 Gabor 필터의 특징을 이용하여 지문분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명하고자 한다.
본 논문에서는 H.264/AVC 비디오 코덱용 디블록킹 필터의 병렬 알고리즘을 제안한다. 디블록킹 필터는 BS(boundary strength)에 따라 다른 필터 연산을 수행하며, 각 필터 연산은 다양한 조건 연산을 필요로 한다. 또한 각 경계면의 연산 순서가 정해져 있기 때문에 병렬 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터 알고리즘은 최근에 소개된 1-D CGRA (coarse grained reconfigurable architecture)인 PRAGRAM (pipelined reconfigurable arrays with assistant manager groups)에서 처리된다. 디블록킹 필터 연산은 PRAGRAM의 단방향 파이프라인 PE 배열 구조를 이용하여 각 필터 연산을 고속으로 수행하고, dynamic reconfiguration 및 conditional reconfiguration을 이용하여 필터 선택과 조건 연산을 효율적으로 처리한다. 디블록킹 필터의 병렬 알고리즘은 매크로블록 당 225 사이클을 소요한다. 이는 동작주파수 150 MHz에서 full HD급 영상을 처리할 수 있는 성능이다.
현재 멀티미디어 기술의 발달로 인하여 영상의 전처리 및 후처리 과정을 이용한 수정 작업으로 고품질의 영상 표현 및 다양한 영상 처리가 가능하다. 영상 처리 기법 중에서 이방성 확산의 경우 영상의 스페클 노이즈 제거, 에지 검출, 영상 분할 등에 응용할 수 있는 효과적인 확산 필터링으로 활용되고 있다. 하지만 전통적인 이방성 확산은 십자형 커널을 기반으로 하고 있기 때문에 확산 필터링을 반복 적용하면 영상의 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 십자형 커널 기반의 이방성 확산 문제점을 해결하기 위하여 기울기의 방향성에 기반한 새로운 이방성 확산 방식을 제안한다. 제안된 방식은 십자형 커널을 확장하여 대각선 방향 정보를 포함한 8방향의 정방형 커널을 기반으로 작은 기울기를 갖는 방향으로 이방성 확산을 적용한다. 제안된 방식의 실험 결과 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점을 해결하면서 임펄스성 노이즈를 제거하여 고품질의 영상을 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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