• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2001년도 춘계학술대회 논문집(한국공작기계학회)
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• pp.239-243
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• 2001

Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.171-175
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• 2000

Neural networks are in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 추계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.108-112
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• 2000

Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1677-1684
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• 1996

The theory of optimal stack filtering has been used in difference of estimates(DoE) approach to the detection of intensity edges in noisy image. In this approach, stack filters are applied to a noisy image to obtain local estimates of the dilated and eroded versions of the noise-free image. Thresholding the difference between these two estimates produces the estimated edge map. In this paper, the DoE approach is modified by imposing a symmetry condition of the data used to train the two stack filers. Under this condition, the stack filters obtained are duals of each other. Only one filter must therefore be trained;the other is simply its dual. They also produce statistially unbiased estimates. This new technique is called the symmetric Difference of Estimates (SDoE) approach.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.420-427
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• 2010

This paper describes a localization method based on Monte Carlo Localization approach for a mobile robot. The method uses range data which are measured from ultrasound transmitting beacons whose locations are given a priori. The ultrasound receiver on-board a robot detects the range from the beacons. The method requires several beacons, theoretically over three. The method proposes a sensor model for the range sensing based on statistical analysis of the sensor output. The experiment uses commercialized beacons and detector which are used for trilateration localization. The performance of the proposed method is verified through real implementation. Especially, it is shown that the performance of the localization degrades as the sensor update rate decreases compared with the MCL algorithm update rate. Though the method requires exact location of the beacons, it doesn't require geometrical map information of the environment. Also, it is applicable to estimation of the location of both the beacons and robot simultaneously.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.91-95
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• 2000

위성영상을 이용한 해안선의 추출은 연안 지형의 변화감지의 조간대의 DEM 생성 등 지구과학적인 활용 외에도 지형도와 해도의 수정에도 활용될 수 있다. 바람이 세거나 파랑이 높을 때 돌아오는 레이다의 신호는 육지와 구별이 어렵고 또한 speckle 잡음으로 인하여 SAR를 이용한 해안선 추출은 광학자료에서 사용하는 thresholding 방법이나 간단한 edge detector 등의 방법을 적용하여 좋은 결과를 얻는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 SAR 자료를 이용하여 빠르고 정확하게 해안선을 추출할 수 있는 ratio에 기초한 해안선 추출 방법인 MSP-PoA(Maximum Stregth Edged Pruning Ratio of Average)을 경남 낙동강 하구지역의 인공해안선에 대해 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과는 매우 만족할 만 하나, 육지와 해수의 점이적인 특성을 나타내는 조간대가 분포하는 전남 곰소만 지역에서는 SAR intensity의 변화가 크지 않아서 만족할 만한 결과를 얻을 수 없었다. 이러한 지역에 대해서는 SAR의 위상정보를 이용하는 interferogram의 정확도를 정량적으로 평가하는데 사용되는 coherence map을 구하여 해안선을 추출하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.83-90
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• 2011

In cell biology area, microscopy enables detecting objects inside cells that are stained or fluorescently tagged. It is disadvantageous for observing these objects because of the noisy characteristics of their environmental surrounding. In this paper, a framework is proposed to increase the throughput and reliability for analysis of these images. First, we apply adaptive beamlet transform to extract edges meaningfully followed by orientation, location, and length in different scales. Then, a post-process is implemented to extend and map them onto original image. Our proposed scheme is compared with Canny edge detector and conventional beamlet transform from four evaluation aspects. It produces better results when experiments are conducted on real images. Much better results for observing internal parts make this framework competitive for analysis of cell images.

• 새물리
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• 제68권11호
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• pp.1275-1280
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• 2018

We demonstrated transmission direct phase-measuring deflectometry (DPMD) with a specular phase object having discontinuous surfaces by using two displays and a two-dimensional array detector for display and by recording the distorted fringe patterns. Three-dimensional (3D) information was obtained by calculating the height map directly from the phase information. We developed a mathematical model of the phase-height relationship in transmission DPMD. Unlike normal transmission deflectometry, this method supports height measurement directly from the phase. Compared with other 3D measurement techniques such as interferometry, this method has the advantages of being inexpensive and easy to implement.

• 핵의학기술
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• 제19권2호
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• pp.87-92
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• 2015

SPECT에서 Uniformity는 균일한 방사능을 갖는 선원에 대하여 균일한 영상을 제공하는 능력이다. 영상에서 다양한 이유로 불균일이 발생하게 되고, 불균일은 artifacts를 발생시켜 임상적으로 진단하는데 영향을 줄 수 있다. Uniformity correction map은 검사에 사용되는 방사성 동위원소를 이용하여 영상에서 Uniformity의 변동폭을 최소화 시켜주는 역할을 한다. 본원에서 시행되고 있는 $^{201}Tl$을 이용한 심근 SPECT에서는 $^{99m}Tc$으로 기본 설정되어 있는 Uniformity correction map을 사용하고 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$ 두 가지 핵종으로 Uniformity correction map을 각각 설정하였을 때 영상의 질에 차이가 있는지 비교 분석하고, 영상의 질을 최적화 할 수 있는 방법에 대하여 모색해 보고자 한다. 장비는 GE Ventri Gamma camera, Flood phantom, Jaszczak ECT phantom을 이용하였다. 실험에 앞서 Collimator를 제거한 상태에서 Detector 표면 중심으로부터 2.5 m 떨어진 지점에 1 cc 주사기에 $^{99m}Tc$ 25.9 Mbq, $^{201}Tl$ 14.8 Mbq의 방사성 동위원소를 주입한 point source를 이용하여 장비사에서 권고하는 $6{\times}10^7count$로 $^{99m}Tc$와 $^{201}Tl$ 각각의 방사성 동위원소로 Uniformity Mapping을 실시하였다. Flood phantom에는 $^{201}Tl$ 21.3 kBq/mL, Jaszczak ECT phantom에는 $^{201}Tl$ 33.4 kBq/mL를 주입하여 phantom을 제작하였다. Flood Phantom으로 획득된 데이터는 Xeleris ver 2.05 프로그램을 이용하여 Integral uniformity, Differential uniformity을 두 가지 항목에 대하여 분석하였다. Jaszczak ECT Phantom으로 획득된 데이터를 본원에서 자체 개발한 Interactive Data Language 프로그램에 입력하여 Integral uniformity, Contrast, Coefficient of variation, Spatial Resolution을 4가지 항목에 대하여 분석하였다. Flood phantom test 에서는 $^{99m}Tc$에서의 Flood I.U값은 3.6%, Flood D.U값은 3.0%으로 나타났고, $^{201}Tl$ Flood I.U값은 3.8%, Flood D.U값은 2.1%으로 나타났다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Flood I.U값은 감소하였으나 Flood D.U은 향상되어 Flood 영상에서는 크게 영상의 질이 개선되었는지는 알 수 없었다. 반면 Jaszczak ECT Phantom test에서는 $^{99m}Tc$에서의 SPECT I.U값은 13.99%, Coefficient of variation값은 4.89%, contrast값은 0.69, $^{201}Tl$에서의 SPECT I.U값은 11.37%, Coefficient of variation값은 4.79%, contrast값은 0.78로 나타났으며, 육안 분석을 실시한 Spatial Resolution 항목에서는 육안으로 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Spatial Resolution 을 제외한 SPECT I.U, Coefficient of variation, Contrast 세 항목에서 각각 18%, 2%, 13%의 향상된 수치를 보였다는 점에서 영상의 질이 개선되었음을 알 수 있었다. Uniformity correction map이 영상의 질을 크게 좌우할 수 없으나, 개선의 효과를 가져다 준다는 점에서 임상적으로 진단에 영향을 주는지 또한 다른 검사에서 또 다른 방사성 동위원소로 Uniformity correction map을 설정했을 경우 영상의 질을 개선시킬 수 있는지에 관하여 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.372-378
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• 2014

방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.