• 전기학회논문지
• /
• 제61권5호
• /
• pp.744-752
• /
• 2012

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.317-320
• /
• 2016

In order to acquire clear images capable of diagnosing cracked tooth by light transmission, the optical properties of LED light source were examined. Based on the results, the prototype which basically consisted of LED light source, bandpass filter and commercial compact camera module was designed and manufactured. The wavelength and optical power of the LED in the prototype were 850 nm and 7 mW/Sr, respectively. In evaluation of the prototype using microscope, the observation of the crack with width of above $17{\mu}m$ was possible. In addition, image analysis to obtain shape information on the observed tooth cracks was carried out.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.637-643
• /
• 2018

블록형 섬광체와 픽셀형 섬광체를 이용한 반응 깊이 측정 검출기를 설계하였으며, 층 구분 능력을 DETECT2000을 사용하여 측정하였다. 블록형 섬광체를 사용하여 민감도를 향상했으며, 반응 깊이를 측정함으로써 공간분해능을 향상했다. 위층은 블록형으로 아래층은 픽셀형 섬광체를 위치시켜 감마선과 반응한 섬광체에서 발생한 빛의 분포를 변화시켰으며, 변화된 빛의 분포의 채널별 신호 특성 분석을 통해 반응 깊이를 측정하였다. 아래층을 픽셀형 섬광체로 구성하여 평면 영상 획득 시 위층의 블록형 섬광체에서도 픽셀형 섬광체의 위치와 비슷한 곳에서 영상을 획득할 수 있었다. 앵거 알고리듬을 사용하여 16채널의 신호를 4개의 채널로 감소시켜, 신호 특성 분석을 용이하게 하였으며, 층 구분은 간단한 알고리듬을 사용하여 측정하였고 층별 약 84%의 측정 정확도를 보였다. 본 검출기를 전임상용 PET에서 사용할 경우 반응 깊이 측정을 통해 검출 시야 외곽에서의 공간분해능을 향상할 수 있을 것이다.

• 한국재료학회지
• /
• 제32권8호
• /
• pp.345-353
• /
• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.148-158
• /
• 2018

광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 포함한 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고 이로부터 텍스트를 추출하는 기술이다. 전체 텍스트 데이터 중 상당히 많은 텍스트 정보가 이미지에 포함되어 있기 때문에 OCR은 데이터 분석 분야에 있어 중요한 전처리 단계를 담당한다. 대부분의 OCR 엔진이, 흰 바탕의 검정 글씨의 단순한 형태를 가진 이미지와 같은, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷한 저 복잡도 이미지에 대해서는 높은 인식률을 보이는 반면, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 고 복잡도 이미지에 대해서는 저조한 인식률을 보이기 때문에, 인식률 개선을 위해 입력 이미지를 OCR 엔진이 처리하기 용이한 이미지로 변형하는 전처리 작업이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 OCR 엔진의 정확성 증대를 위해 텍스트 라인별로 이미지를 분리하고, 영상처리 기법 기반의 CLAHE 모듈과 Two-step 모듈을 병렬적으로 수행하여 텍스트와 배경 영역을 효율적으로 분리한 후 텍스트를 인식한다. 이어서 두 모듈의 결과 텍스트에 대하여 N-gram방법과 Hunspell 사전을 결합한 알고리즘으로 인식률을 비교하여 가장 높은 인식률의 결과 텍스트를 최종 결과물로 선정하는 방법론을 제안한다. 대표적인 OCR 엔진인 Tesseract와 Abbyy와의 다양한 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 모듈이 복잡한 배경을 가진 이미지에서 가장 정확한 텍스트 인식률을 보임을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권4호
• /
• pp.429-442
• /
• 2003

본 논문에서는 우편물 자동처리론 위한 우편영상 인식 시스템을 소개한다. 우편영상 인식 시스템은 서장 우편물을 집배원이 배달하는 순서에 따라 자동으로 구분할 수 있도록 우편영상을 입력으로 받아 수신인 주소를 출력하는 인식 시스템을 말한다. 이 시스템은 수신인 주소영역 추출, 문자열 분리, 문자분할, 문자인식, 그리고 주소해석 모듈로 구성되어 있다. 주소영역 추출을 위해서는 우편물 주소 기입 위치에 대한 경험적 지식을 이용하였으며, 문자열 분리와 문자분한을 위해서는 연결요소 분석과 수직런 분석을 이용하였다. 문자인식에는 신경망 기반 인식기를 이용하였으며, 주소해석을 위해서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하였다. 각 모듈은 독립적으로 구현되었기 때문에 인식 시스템의 성능 개선을 위한 모듈별 최적화가 용이하다는 장점이 있다. 실험에는 대전 유성우체국의 우편물 구분기를 이용하여 실제 우편물에서 수집한 인쇄 우편영상과 필기 우편영상을 이용하였으며, 비교적 우수한 인식 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권10호
• /
• pp.851-861
• /
• 2006

영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.241-250
• /
• 2016

AVM(Around View Monitor)시스템은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 한 종류로 운전자가 차량 주변을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 차량 시스템이다. AVM 시스템은 네 개의 카메라에서 입력받은 데이터를 실시간 처리하기 때문에 요구되는 메모리 대역폭이 크다. 특히 입력 영상의 해상도 증가에 따라 메모리 대역폭 수치가 크게 증가하기 때문에, 필요한 메모리 대역폭에 맞는 하드웨어 구조 설계가 필요하다. 본 논문은 설계에 기틀이 될 AVM 시스템 하드웨어 모델 네 종류를 제시한다. 각 모델은 입력 영상으로부터 유효 데이터를 추출하는 모듈의 유무, 영상처리를 위한 LUT 생성 모듈 유무로 결정된다. 논문에서는 모델 별로 상이한 필요 메모리 대역폭과 하드웨어 자원 사용량이 제시된다. 이를 토대로 설계자의 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 구현할 수 있다. 제시한 하드웨어 모델의 검증을 위해 VGA, FHD급 AVM 시스템을 구현하였다. 구현에는 XC7Z045 FPGA, DDR3가 이용되었으며, 30FPS로 동작한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.220-232
• /
• 2012

본 논문에서는 VCS의 지연추적과 프린지 회전 모듈의 문제로 인한 상관결과에 대해 고찰한다. VCS는 FX 형식의 상관기로서 도플러 효과에 의한 전체로부터 도달하는 신호의 지연시간과 프린지 위상을 보정하기 위해 지연추적과 프린지 회전 모듈을 채용하고 있다. 관측데이터는 상관기에서 지연추적과 프린지 회전을 통하여 위상정보도 함께 보정되는데, AIPS에서 상관기보다 장시간의 상관적분을 수행함에 따라 위상이 안정되지 않은 것을 확인하였다. 그리고 상관결과의 해석에서 Delay 값이 정상보다 수십 nsec 정도 오차가 발생하였다. 또한 프린지 회전모듈에서 프린지 초기위상을 결정하지 않아서 상관결과의 위상이 FFT segment 단위로 연결되지 않는 것도 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 지연추적 모듈과 프린지 회전 모듈의 경우 위상보정을 담당하는 모듈의 부호가 반대로 동작하는 것과 관측데이터의 초기위상을 사용하도록 수정하였다. 그리고 프린지 회전 파라미터 계산모듈에 오류가 있는 것을 발견하여 VCS의 로직을 담당하는 프로그램을 개선하였다. 이상의 문제점들에 대해서 상관처리 실험을 통하여 본 논문에서 수정 제안한 알고리즘들이 데이터 해석결과에서 정확함을 확인하여, 개발한 VCS 하드웨어 상관기가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제59권3호
• /
• pp.609-613
• /
• 2010

In this paper, we optimized and simulated the heatsink of 75W LED module for street lighting and evaluated the optical properties with the manufactured heatsink. the structure of LED package make simple as chip and heatslug and thermal flow is analyzed by using the FEM(Finite Element Method) with CFdesign V10. Also, we measured the temperature of heatsink and evaluated the optical properties with infrared thermal image camera and integrated sphere system for luminous flux in $1\;[m^3]$ box. As results, Heatsink optimized in 3 mm pin thickness, 6 mm base thickness and 16 number of pin count by using Heatsink-designer and got the results which is the temperature of $47.37\;[^{\circ}C]$ and thermal resistance of $0.48407\;[W/^{\circ}C]$. In thermal flow simulation, the temperature of heatsink decreased from $51.54\;[^{\circ}C]$ to $51.51\;[^{\circ}C]$ and the temperature of heatsink by the time in real measurement decreased from $47.03\;[^{\circ}C]$ to $46.87\;[^{\circ}C]$. Moreover, we improve 0.68 % in the decreased ratio of the luminous flux.