An object recognition and restoration using ultrasound sensors and neural networks are presented. The planar arrangement of the sensor is used to reduce the interference effects between sensors. The SOFM(Self-Organizing Feature Map) Neural Network and SCL(Simple Competitive Learning) method are learned with the acquired data. Lab experiments were performed that the object can be recognized ed the resolutions of the object can be enhanced by using the small number of the ultrasound array and neural networks.
본 논문에서는 오차역전파알고리즘에 의한 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상 성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 먼저, 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 백색잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성 신호를 강조한다. 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호는 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 입력으로 하는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서는 심층 신경망을 이용하여 손상된 음성파일을 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 다루는 음성파일 복원은 기존의 파일 카빙(file carving) 기반의 복원과는 다른 개념으로, 기존 기법으로는 복원할 수 없었던 손실된 정보를 복원하는 것이 목적이다. 새로운 복원 기법을 수행하는 과정에서 필요한 작업이지만 사람이 직접 수행할 수 없거나 너무 많은 시간이 소요되는 작업을 심층 신경망을 활용해 자동화할 수 있는 방안을 제안하였으며 관련한 실험을 진행하였다. 실험 결과, 심층 신경망을 활용해 음성, 비음성 분류나 음성파일 부호화 방식의 식별이 가능해 기존 파일 카빙 기반 방법이 복원하지 못하는 파일을 복원할 수 있었다.
영상 흐려짐은 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림 등의 요인으로 발생하는 현상이다. 최근 합성곱 심층신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 활용하여 흐려짐 현상을 복원하는 연구가 활발하게 진행되었으며, 원본과 정답 영상의 차이를 이용하여 복원 과정을 가이드하는 방법이 뛰어난 성능을 보였다. 본 논문에서는 왜곡 정보를 기반으로 흐려진 영상 복원 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 학습 시, 원본과 정답 영상 차이에 대한 이진화를 수행하여 복원 과정을 가이드 할 수 있도록 하는 트랜스포머(Transformer) 기반 신경망 모듈을 설계하였다. 제안하는 방법은 학습 과정에서 잠재 특징을 기반으로 전역적 추론을 통해 예측한 왜곡 위치 정보 분포를 흐려짐 복원 과정에 반영한다. 다양한 영상 흐려짐 복원 신경망에 제안하는 모듈을 적용하여 복원 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 기존의 방법론에서 발생되는 경로들의 편중현상과 이에 따른 블록킹 확률이 증대되는 문제를 완화시키고 자원의 사용 효율성을 확대하여 망의 신뢰성과 효율성을 높이기 위한 경로분산 방법론을 연구하였다. 즉, 경로계산 시 링크점유율을 고려한 경로계산식으로 임의의 링크에 트래픽이 집중되는 것을 막을 수 있는 보다 효과적인 경로계산법을 제안하였다. 또한 발생할 수 있는 연결장애에 대해 효과적으로 대응하여 빠르게 연결설정하는 방안에 대해 연구하였다.
Whenever faults(a fault) occur(s) in a particular section of a distribution system, some of loads get disconnected and are left unsupplied. Service should be restored to these affected load points as quickly as possible through network reconfiguration. An efficient technique is presented in this paper for this purpose. Network reduction and strategy testing the voltage and current constraints are the main contributions of this paper.
The optimal operation in distribution system is to select tie switches considering important elements(Load balance, Loss minimization, Voltage drop, Restoration index..) in distribution system. Optimal Tie Switches Selection is very important in operation of distribution system because that is closely related with efficiency and reliability. In this paper, a new algorithm considering important elements is proposed to find optimal location of tie switches. In the case study, the proposed algorithm has been testified using real distribution network of KEPCO for verifying algorithm and complex network for applying future distribution network.
본 연구에서는 생존 트래픽의 비율로 정의되는 생존도가 아닌 트래픽의 중요도에 따라 통신재난의 영향을 평가할 수 있는 척도로서 새로운 통신만 생존도 평가모형을 제시한다. 제시하는 생존도 평가척도에 근거하여 장애발생시 우회경로를 발견하고 복구 트래픽을 할당하는 최적화 모형을 수립한다. 최적화 모형은 신호복구수준과 트래픽 분할에 따라 구분되면 이들은 모두 정확한 해를 구하기 어려운 혼합정수계획문제로 표현된다. 따라서 모형별로 휴리스틱 해법을 제시하고 노드 10개, 링크 17개의 망에 적용하여 결과를 비교한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.653-669
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2024
Dynamic scene deblurring is a complex computer vision problem owing to its difficulty to model mathematically. In this paper, we present a novel approach for image deblurring with the help of the sharp reference image, which utilizes the reference image for high-quality and high-frequency detail results. To better utilize the clear reference image, we develop an encoder-decoder network and two novel modules are designed to guide the network for better image restoration. The proposed Reference Extraction and Aggregation Module can effectively establish the correspondence between blurry image and reference image and explore the most relevant features for better blur removal and the proposed Spatial Feature Fusion Module enables the encoder to perceive blur information at different spatial scales. In the final, the multi-scale feature maps from the encoder and cascaded Reference Extraction and Aggregation Modules are integrated into the decoder for a global fusion and representation. Extensive quantitative and qualitative experimental results from the different benchmarks show the effectiveness of our proposed method.
This study was carried out to assess the riparian vegetation health in the fluctuation area and vicinity of reservoirs. The results of this study could be a basic data to improve the ecological function and establish green-network of waterside ecosystem. The study site is Daecheong lake reservoirs which the representative landscape of Geum river and with great number of visitors near metropolitan city. The 6 survey plots of 2 survey area were selected, survey area 1 had 4 survey plots and survey area 2 had 2 survey plots, and to compare the study results 4 control plots were selected in Gyeongcheon reservoir. The main dominant specie of survey sites was Salix koreensis in tree and subtree layer, were Salix koreensis and Salix glandulosa. in shrub layer. 2 survey plots of Samjeongdong and Kyeongcheon reservoir were assessed as 'Good', 2 survey plots of chudong were assessed as 'Fair' in vegetation health assessment. In the fluctuation area from flood water level to low water level, 58 populations of Salix koreensis were found in survey sites and Salix koreensis, Salix glandulosa and Acer tataricum subsp. ginale were found in control sites. The most adequate species at the condition affected by inundation impacts would be Salix koreensis and Salix glandulosa was more healthy at the area less affected by inundation. This study was carried out the vegetation health assessment on Daecheong reservoir which has been advanced natural succession for more than 30 years after the construction. Further, it should carry continuously out the research on the planting model of the waterside ecosystem for ecological restoration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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