Self Organizing Map (SOM) is a neural network that is effective in classifying patterns that form the feature map by extracting characteristics of the input data. In this study, we propose an algorithm to determine the cell formation and the machine layout within the cell for the cell formation problem with operation sequence using the SOM. In the proposed algorithm, the output layer of the SOM is a one-dimensional structure, and the SOM is applied to the parts and the machine in two steps. The initial cell is formed when the formed clusters is grouped largely by the utilization of the machine within the cell. At this stage, machine cell are formed. The next step is to create a flow matrix of the all machine that calculates the frequency of consecutive forward movement for the machine. The machine layout order in each machine cell is determined based on this flow matrix so that the machine operation sequence is most reflected. The final step is to optimize the overall machine and parts to increase machine layout efficiency. As a result, the final cell is formed and the machine layout within the cell is determined. The proposed algorithm was tested on well-known cell formation problems with operation sequence shown in previous papers. The proposed algorithm has better performance than the other algorithms.
본 연구에서는 의료영상 저장 및 전송 시스템에 필수적인 무손실 의료영상 압축 기법을 제안하였다. 의료영상은 방사선 영상 중에서 유방영상(mammography)과 자기공명영상을 사용하였으며, 이들 영상을 무손실로 압축하기 위하여 영역성장에 의한 영상분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원 영상이 에러 영상과 불연속 계수 영상, 그리고 상위 비트 데이터 등 세 가지의 부 영역으로 분할되도록 하였다. 그리고 영역성장 과정 후 생성된 불연속 계수 영상 데이터와 에러 영상을 국제 이진영상압축 표준이며 그레이코드(graycode)화된 영상의 압축에 적합한 JBIG(Joint Bi-level Image expert Group) 알고리듬을 이용하여 압축시켰다. 제안한 알고리듬과 타 연구에서 사용된 기법들을 비교 검토 한 결과 제안한 무손실 압축 기법을 적용하여 얻어지는 압축율은 JBIG, JPEG, LZ 기법에 비해 평균적으로 각각 3.7%, 7.9%, 23.6% 정도 개선됨을 알 수 있었다.
In this paper, an algorithm to update a codebook using a neural network in consecutive images, is proposed. With the Kohonen's self-organizing feature map, we adopt the iterative technique to update a centroid of each cluster instead of the unsupervised learning technique. Because the performance of this neural model is comparable to that of the LBG algorithm, it is possible to update the codebooks of consecutive frames sequentially in TV and to realize the hardwadre on the real-time implementation basis.
This paper presents a tracking algorithm, which is insensitive to light conditions. The proposed algorithm uses the depth information as well as the intensity information to track objects reliably. Specifically we use a disparity map to detect an object and employ the intensity histogram to track the motion of the object. Simulation results demonstrate the performance of the proposed algorithm.
In this paper, the general formula of disparity estimation based on Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) algorithm is derived and implemented with simplified probabilistic models. The probabilistic models are independence and similarity among the neighboring disparities in the configuration.The formula is the generalized probabilistic diffusion equation based on Bayesian model, and can be implemented into the some different forms corresponding to the probabilistic models in the disparity neighborhood system or configuration. And, we proposed new probabilistic models in order to simplify the joint probability distribution of disparities in the configuration. According to the experimental results, the proposed algorithm outperformed the other ones, such as sum of swuared difference(SSD) based algorithm and Scharstein's method. We canconclude that the derived formular generalizes the probabilistic diffusion based on Bayesian MAP algorithm for disparity estimation, and the propsoed probabilistic models are reasonable and approximate the pure joint probability distribution very well with decreasing the computations to 0.01% of the generalized formula.
One of the challenging tasks in visual inspection using CCD camera is to identify surface defects in an image with complex textured backgeound. In microscopic view, the surface of real objects shows regular or random textured patterns. In this paper, we present a visual inspection algorithm to extract abnormal surface defects in an image with textured background. The algorithm uses the space and frequency information at the same time by introducing the Dominant Frequency Map(DFM) which can describe the frequency characteristics of every small local region of an input image. We demonstrate the feasibility and effectiveness of the method through a series of real experiments for a 14" TV CRT mold. The method successfully identifies a variety of infinitesimal defects, whose size is larger than $50\mu\textrm{m}$, of the mold. The experimental results show that the DFM based method is less sensitive to the environmental changes, such as illumination and defocusing, than conventional vision techniques.ques.
화상 처리 방법은 최근 다양한 기법을 적용하여 지도 정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 GIS(Geographic Information System) 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 방안으로, 기존 지도 도형이나 수 작업에 의해 작성된 도면을 컴퓨터로 스케닝하여 각종 도로 정보 인식 추출하는 방법을 제안하였다. 이러한 화상 정보 인식 방안간으로 많은 알고리듬들이 제시되고 있지만, 실제로 그 활용 면에서, 인식 분석 처리 과정이 매우 복잡함으로 인하여 충분히 반영되지 못하고 있는 한계성을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 지도 화상을 스케닝하여 도로 정보를 효율적으로 분리추출하기 위하여 $3{\times}3$ 방향성 구조요소, 즉 수리 형태학적 기법에서 Erosion과 Dilation 그리고 Opening과 Closing, 최적의 Structuring Element를 적용하여, 대상 화상인 지도에서 최적의 도로정보와 문자열간의 특징 분리 추출의 유효성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 Max-Log-MAP 알고리듬을 바탕으로 Gray 부호화된 직교 QAM 신호를 위한 비트별 연판정 계산식의 실제 구현 방법을 제안한다. 비트별 연판정 계산식의 구현은 변조 차수, 심벌간의 거리 등 송수신 시스템이 서로 공유하는 정보들과 수신된 심벌 값만을 이용한다. 또한, 위상 변위기(phase shifter) 등 직교 변/복조에 사용되는 소자들의 비 이상적 특성으로 인해 발생되는 I/Q 위상 불균형을 갖는 QAM 신호의 반복 복호 성능을 비트별 연판정 방법을 이용하여 분석한다.
본 논문은 에지 방향 벡터(edge direction vector, EDV)가 이용된 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 제안하는 필터는 움직임이나 장면 전환이 많은 영역에서 높은 효율을 보이는 알고리듬이다. EDV는 소벨 마스크가 이용된 에지 맵을 통과하면서 계산되는데, 에지 방향을 정교하게 구하는데 이용된다. 제안된 EDV에 기반한 디인터레이싱 방식은 먼저 다섯 개의 방향, 즉 $26.5^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, 그 리고 $153.5^{\circ}$ 위에 있는 픽셀 사이 밝기 차이를 조사한다. 그 차이값들은 소벨 마스크를 거치면서 에지 방향의 각도와 확신도 값을 반환한다. 에지 방향 각도와 확신도 파라미터에 기반하여 최종 보간 방식이 정해진다. 제안하는 방식은 기존 방식보다 안정적이고 에지의 방향을 더욱 정교하게 찾는다는 특징이 있다. 실험결과 제안한 방식은 주관적 화질 뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
디지털 통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 Turbo Code의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버와 복호기에서 수행되는 반복 복호에 의해 결정된다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해 수신 과정에서 많은 지연 시간이 요구되는데 이는 주로 인터리버의 크기에 의존하게 된다. 또한 Turbo Code는 페이딩 채널 상에서도 신뢰성 있는 강력한 코딩 기법으로 알려져, 최근 ITU 등에서 IMT2000과 같은 차세대 이동 통신에서 채널 코드의 표준으로 채택되었다. 따라서 본 논문에서는 기존의 블럭 인터리버를 변형한 인터리버와 MAP(Maximum A Posteriori)알고리듬을 이용한 병렬 구조의 터보 복호기를 제안하였다. 무선 멀티미디어 통신에서 실시간 음성 및 비디오 서비스를 제공할 때 CDMA 환경에서의 AWGN과 페이딩 채널에 대해 가변 복호방법을 이용하여 감소된 복호지연의 관점에서 컴퓨터 모의실험을 통해 성능 분석을 하고 기존의 다른 방법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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