• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1073-1081
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• 2009

본 논문에서는 망막혈관의 밝기를 저하시킴으로써 맥락막혈관을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 맥락막혈관신생 현상은 실명과 관련이 있는 것으로 알려져 있으며 이 현상의 주요 특징은 맥락막에 새로운 혈관의 발생이다. 인도시아닌 형광안저 조영영상에서 맥락막혈관의 밝기보다 망막혈관의 밝기가 더 크기 때문에 맥락막혈관을 관찰하기가 어렵다. 따라서 정화한 진단을 위해서는 영상에서 맥락막혈관의 밝기가 향상될 필요가 있다. 제안한 향상 방법은 3단계에 걸쳐 수행된다. 먼저, 다중크기 향상기법, 히스테리시스 문턱화, KNN 분류법을 이용하여 망막혈관을 검출하고 이로 부터 망막혈관 마스크영상을 만든다. 그런 다음, 마스크영역이 없애질 때까지 마스크영역과 제안한 선택적 영역침식방식을 이용하여 망막혈관의 밝기를 저하시킨다. 최종적으로 처리된 영상에 대하여 맥락막혈관의 밝기를 향상시켰다. 실험을 통하여 제안한 방법이 안정적이고 효과적임을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1814-1828
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• 2021

Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.180-186
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• 2004

음성 신호에 존재하는 잡음은 음성 인식기의 성능을 현저하게 감소시킨다. 이것은 잡음이 훈련 조건과 인식 조건 사이의 불일치를 가져오기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 불일치를 최소화하기 위해서 통계적 특징벡터의 추출방법을 개선하기 위한 방법을 연구하였다. 밴드 SNR에 따라 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 조절하는 기존의 멀티 밴드 잡음 차감법 (MSS)을 개선하기 위하여 잡음 정규화 상수를 이용하여 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 보다 정확하게 조절하는 방법 (M-MSS)을 제시하였다. 다음으로, 기존의 통계적 특징벡터 추출방법 (SFE)에서 잡음 차감법을 파워 스펙트럼 영역에 적용함으로써 성능을 개선하였다(M-SFE). 마지막으로, 위의 두 가지 방법의 장점을 결합하기 위해서 밴드 SNR에 근거한 통계적 특징벡터 추출방법 (MMSS-MSFE)을 제안하였다. 제안된 방법들은 다양한 잡음 환경 하에서 화자독립 고립 단어 인식으로 성능을 평가하였다. 기본적인 잡음 차감법 (SS)에 비하여 M-MSS, M-SFE와 MMSS-MSFE의 평균 에러율은 각각 18.6%, 15.1%와 33.9% 감소하였다. 위의 결과로부터 제안한 방법이 잡음에 강인한 음성인식을 위해 매우 효과적임을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.129-136
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• 2011

본 논문에서는 입력신호에 따라 효율적인 부호화를 위해 다중모드를 가지는 초광대역 부호화기를 제안하였다. 최근에 개발된 G.718기반의 초광대역 확장 코덱은 초광대역에 존재하는 오디오 신호를 부호화하기 위하여 Generic모드와 Sinusoidal모드로 신호를 분류하여 부호화 하지만, 현악기, 관현악기와 같은 오디오 신호에 존재하는 멀티플 피치 및 하모닉 성분과 타악기와 같은 오디오 신호에 존재하는 Individual-Line 성분을 효율적으로 부호화하지 못하였다. 제안하는 방법은 오디오 신호에 존재하는 하모닉과 Individual-Line성분의 특징을 고려하여 모드를 세분화하였다. 성능평가를 위하여 객관적인 평가로 MDCT 도메인에서 SNR을 이용하였으며 MUSHRA 테스트를 통해 주관적인 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 G.718 초광대역 부호화기보다 Individual-Line신호 경우 약 3dB, 하모닉 신호의 경우 약 0.8dB 높은 SNR을 보였으며 MUSHRA 테스트 역시 평균 5점 음질 향상을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.51-61
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• 2017

본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.

• 한국추진공학회지
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• 제20권4호
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• pp.40-49
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• 2016

본 연구의 목적은 저선회 모델 연소기에서 저선회 연소의 특성을 확인하는 것이다. 이를 위해 선회각도에 따른 화염의 형상 및 안정화 영역, 배기성능에 대한 평가가 실험적으로 수행되었다. 저선회 연소의 큰 특징은 화염이 부상되어 존재하게 되는데, 이러한 부상화염은 확대유동과 예혼합 화염의 전파특성이 절묘하게 결합되어 발생하게 된다. 본 연소기에서 이러한 부상화염의 특징을 속도 유동장을 통하여 확인하였으며 화염을 가시화하여 나타내었다. 가시화된 화염은 열용량과 당량비에 따라 분류하였다. 선회각도의 변화에 따른 연구를 통해 선회각도만으로도 희박 가연한계를 확장시킬 수 있음을 보였다. 또한 선회각도가 증가할수록 혼합이 향상되고 체류시간이 짧아져 NOx와 CO의 배출이 감소되는 것으로 확인되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.701-720
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• 2023

Aerial objects are more challenging to segment than normal objects, which are usually smaller and have less textural detail. In the process of segmentation, target objects are easily omitted and misdetected, which is problematic. To alleviate these issues, we propose local aggregation feature pyramid networks (LAFPNs) and pyramid integrated context modules (PICMs) for aerial object segmentation. First, using an LAFPN, while strengthening the deep features, the extent to which low-level features interfere with high-level features is reduced, and numerous dense and small aerial targets are prevented from being mistakenly detected as a whole. Second, the PICM uses global information to guide local features, which enhances the network's comprehensive understanding of an entire image and reduces the missed detection of small aerial objects due to insufficient texture information. We evaluate our network with the MS COCO dataset using three categories: airplanes, birds, and kites. Compared with Mask R-CNN, our network achieves performance improvements of 1.7%, 4.9%, and 7.7% in terms of the AP metrics for the three categories. Without pretraining or any postprocessing, the segmentation performance of our network for aerial objects is superior to that of several recent methods based on classic algorithms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.49-56
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• 2023

Machine learning methods diversely applied to the Internet of Things (IoT) field have been successful due to the enhancement of computer processing power. They offer an effective way of detecting malicious intrusions in IoT because of their high-level feature extraction capabilities. In this paper, we proposed a novel feature selection method for malicious intrusion detection in IoT by using an evolutionary technique - Genetic Algorithm (GA) and Machine Learning (ML) algorithms. The proposed model is performing the classification of BoT-IoT dataset to evaluate its quality through the training and testing with classifiers. The data is reduced and several preprocessing steps are applied such as: unnecessary information removal, null value checking, label encoding, standard scaling and data balancing. GA has applied over the preprocessed data, to select the most relevant features and maintain model optimization. The selected features from GA are given to ML classifiers such as Logistic Regression (LR) and Support Vector Machine (SVM) and the results are evaluated using performance evaluation measures including recall, precision and f1-score. Two sets of experiments are conducted, and it is concluded that hyperparameter tuning has a significant consequence on the performance of both ML classifiers. Overall, SVM still remained the best model in both cases and overall results increased.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.229-229
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• 2012

Adhesion of Copper film on the aluminum oxide layer formed by anodizing an aluminum plate was enhanced by applying ion beam mixing method. Forming an conductive metal layer on the insulating oxide surface without using adhesive epoxy bonds provide metal-PCB(Printed Circuit Board) better thermal conductivities, which are crucial for high power electric device working condition. IBM (Ion beam mixing) process consists of 3 steps; a preliminary deposition of an film, ion beam bombardment, and additional deposition of film with a proper thickness for the application. For the deposition of the films, e-beam evaporation method was used and 70 KeV N-ions were applied for the ion beam bombardment in this work. Adhesions of the interfaces measured by the adhesive tape test and the pull-off test showed an enhancement with the aid of IBM and the adhesion of the ion-beam-mixed films were commercially acceptable. The mixing feature of the atoms near the interface was studied by scanning electron microscopy, Auger electron spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1788-1793
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• 2003

The present of state is situation that is realized by necessity of maintenance of public security about great many information is real condition been increasing continually in knowledge info-age been situating in wide field of national defense, public peace, banking, politics, education etc. Also, loss or forgetfulness, and peculation by ID for individual information and number increase of password in Internet called that is sea of information is resulting various social problem. By alternative about these problem, including Biometrics, several authentication systems through sign(Signature), Smart Card, Watermarking technology are developed. Therefore, This paper shows that extract factor that efficiency can get into peculiar feature in physical features for good fingerprint recognition algorithm implementation with old study finding that take advantage of special quality of these fingerprint.