• 한국정밀공학회지
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• 제20권7호
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• pp.138-146
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• 2003

A critical issue in area-based stereo matching lies in selecting a fixed rectangular window size. Previous stereo methods doesn't deal effectively with occluding boundary due to inevitable window-based problems, and so give inaccurate and noisy matching results in areas with steep disparity variations. In this paper, a variable window approach is presented to estimate accurate, detailed and smooth disparities for three-dimensional structure reconstruction. It makes the smoothing of depth discontinuity reduced by evaluating corresponding correlation values and intensity gradient-based similarity in the three-dimensional disparity space. In addition, it investigates maximum connected match candidate points and then devise the novel arbitrarily shaped variable window representative of a same disparity to treat with disparity variations of various structure shapes. We demonstrate the performance of the proposed variable window method with synthetic images, and show how our results improve on those of closely related techniques for accuracy, robustness, matching density and computing speed.

• Steel and Composite Structures
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• 제25권1호
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• pp.67-78
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• 2017

In this study, free vibration of functionally graded (FG) micro/nanobeams based on nonlocal third-order shear deformation theory and under different boundary conditions is investigated by applying the differential quadrature method. Third-order shear deformation theory can consider the both small-scale effects and quadratic variation of shear strain and hence shear stress along the FG nanobeam thickness. The governing equations are obtained by using the Hamilton's principle, based on third-order shear deformation beam theory. The differential quadrature (DQ) method is used to discretize the model and attain the natural frequencies and mode shapes. The properties of FG micro/nanobeam are assumed to be chanfged along the thickness direction based on the simple power law distribution. The effects of various parameters such as the nonlocal parameter, gradient index, boundary conditions and mode number on the vibration characteristics of FG micro/nanobeams are discussed in detail.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권7호
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• pp.1234-1242
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• 2003

In this paper we present a simple and efficient robust optimal design formulation for MEMS structures and its application to a resonant-type micro probe. The basic idea is to use the gradient index (GI) to improve robustness of the objective and constraint functions. In the robust optimal design procedure, a deterministic optimization for performance of MEMS structures is followed by design sensitivity analysis with respect to uncertainties such as fabrication errors and change of operating conditions. During the process of deterministic optimization and sensitivity analysis, dominant performance and uncertain variables are identified to define GI. The GI is incorporated as a term of objective and constraint functions in the robust optimal design formulation to make both performance and robustness improved. While most previous approaches for robust optimal design require statistical information on design variations, the proposed GI based method needs no such information and therefore is cost-effective and easily applicable to early design stages. For the micro probe example, robust optimums are obtained to satisfy the targets for the measurement sensitivity and they are compared in terms of robustness and production yield with the deterministic optimums through the Monte Carlo simulation. This method, although shown for MEMS structures, may as well be easily applied to conventional mechanical structures where information on uncertainties is lacking but robustness is highly important.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.178-185
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• 2021

Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권7호
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• pp.739-744
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• 2012

유전 알고리즘은 전역 최적해(global optimum)를 찾는 좋은 방법 중에 하나로 변화율(gradient)을 기반으로 하는 방법들과 달리 민감도 해석이 요구되지 않으므로 민감도 해석이 어려운 초고주파 영역에서의 설계 문제에 적합하다. 본 연구에서는 나노개구 격자의 위상화적화를 유전 알고리즘과 ON/OFF 방법에 기반하여 수행하였다. 연구의 목적을 나노개구 격자의 측정영역에서 투과효율을 최대화 하는 것으로 하고, 모든 해석 및 최적화 과정은 COMSOL 프로그램과 Matlab 프로그램의 연동에 의하여 수행되었다. 최종 제시된 설계는 기본 모델 대비 약 21%의 성능 향상을 나타내었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.51-58
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• 2012

볼록총채벌레는 최근 감귤원 해충 피해의 주요 해충으로 인식되어 주기적인 예찰이 이루어지고 있으나 성충의 크기가 0.8mm 정도로 작아 육안 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 예찰 트랩에 포집된 볼록총채벌레를 자동으로 판별하기 위한 후보 영역 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 히스토그램 기반의 템플릿 매칭으로 그레이 이미지와 그레디언트 이미지를 합성한 이미지를 사용하였다. 50 배율의 광학 현미경으로 영상을 획득 하였고, 제안한 방법의 객관적인 성능 판별을 위해 기존 방법[8]과 노이즈 제거 이미지를 이용한 히스토그램 기반 템플릿 매칭방법 그리고 그레디언트 이미지를 이용한 히스토그램 기반 템플릿 매칭 방법들과 비교 실험을 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 전처리[8] 방법 보다 약 14.42% 향상된 성능을 보였고, 노이즈 제거 이미지를 이용한 방법보다 41.63%, 그레디언트 이미지를 이용한 방법보다 21.17% 높은 성능을 보였다.

• 한국재료학회지
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• 제33권2호
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• pp.54-62
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• 2023

The most comprehensive and particularly reliable method for non-destructively measuring the residual stress of the surface layer of metals is the sin²ψ method. When X-rays were used the relationship of ε_φψ-sin²ψ measured on the surface layer of the processing metal did not show linearity when the sin²ψ method was used. In this case, since the effective penetration depth changes according to the changing direction of the incident X-ray, σ_φ becomes a sin²ψ function. Since σ_φ cannot be used as a constant, the relationship in ε_φψ-sin²ψ cannot be linear. Therefore, in this paper, the orthogonal function method according to Warren's diffraction theory and the basic profile of normal distribution were synthesized, and the X-ray diffraction profile was calculated and reviewed when there was a linear strain (stress) gradient on the surface. When there is a strain gradient, the X-ray diffraction profile becomes asymmetric, and as a result, the peak position, the position of half-maximum, and the centroid position show different values. The difference between the peak position and the centroid position appeared more clearly as the strain (stress) gradient became larger, and the basic profile width was smaller. The weighted average strain enables stress analysis when there is a strain (stress) gradient, based on the strain value corresponding to the centroid position of the diffracted X-rays. At the 1/5 I_max max height of X-ray diffraction, the position where the diffracted X-ray is divided into two by drawing a straight line parallel to the background, corresponds approximately to the centroid position.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2002년도 학술발표회 논문집
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• pp.195-198
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• 2002

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.177-187
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• 2014

본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.