양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.
본 논문에서는 EEG 신호 기반 기기 또는 소프트웨어를 사용하기 위해 사용자가 본인의 EEG 신호 정확도를 확인하고, 훈련을 통하여 자신의 EEG 신호 정확도를 향상시킬 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 제안한다. 실험 데이터로는 풍경사진을 보며 편안한 상태에서 발생되는 신호와 수학문제를 풀며 집중 시에 발생되는 신호를 사용한다. 입력되는 EEG 신호는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA)을 적용하여 잡음을 최소화하고 대역 통과 필터(Band Pass Filter)를 통하여 베타파(${\beta}$, 14-30Hz)만을 취득한다. 취득한 베타파 대역 데이터에서 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS) 알고리즘을 통하여 특징 정보를 추출하고 지지 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)에 적용하여 분류한다. 분류된 결과는 사용자가 바로 확인할 수 있으며 훈련 전 피험자의 평균 정확도는 79.21%이었던 반면, 연속적인 훈련으로 최고 91.67%의 정확도를 보였다. 이처럼 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 소프트웨어는 사용자가 직접 자신의 EEG 신호 정확도를 향상키기는 훈련을 통하여 정확도 향상이 가능하고, EEG 신호 기반으로 이루어진 BCI 시스템의 효율적인 사용을 기대할 수 있다.
항공 레이저 스캐너(ALS)로부터 획득한 라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물을 모델링하기 위해서 널리 사용되고 있으며, 특히 정밀 3차원 건축물 및 도시모델, 엄밀정사영상 등 고품질의 공간정보를 효율적으로 구축하기 위하여 라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링에 관한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 불규칙적으로 분포된 고밀도의 라이다 데이터로부터 객체를 3차원으로 모델링하기 위해서는 시스템 캘리브레이션, 노이즈 제거 및 지면과 객체를 분리하기 위한 필터링, 객체의 종류 및 특성에 따른 데이터 분류, 기하학적 특성 및 동질성에 기반한 데이터 분할, 분할면의 군집화 및 묘사, 분할면의 재구성과 조합에 의한 모델링, 품질검사 등 일련의 복잡한 과정들이 수반된다. 라이다 데이터를 이용한 많은 모델링 방법들은 데이터 분할 과정을 포함하고 있지만, 본 논문에서는 라이다 데이터를 분할하지 않고 객체를 구성하는 중요하고 대표적인 특징점들을 추출하여 건물 모델링에 활용하는 방법을 제안하고 있다. 복잡하고 다양한 건물 형태를 시뮬레이션한 데이터와 실제 데이터에 적용하여 제안한 방법의 타당성 및 정확도를 검증하였다.
Balaei, Asghar T.;Dempster, Andrew G.;Barnes, Joel
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.347-352
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2006
Narrowband interference can severely degrade the performance of GPS receivers. Detecting the presence of interference and then characterizing it can lead to its removal. Receivers can be reconfigured to focus on other signals or satellites that are less vulnerable to that interference at that moment. Using hardware reconfigurability of FPGA receivers and characterizing the effect of narrowband interference on the GNSS signal quality lead us to a new RFI mitigation technique in which the highest quality and less vulnerable signal can be chosen at each moment. In the previous work [1], the post processing capability of a software GPS receiver, has been used to detect and characterize the CW interference. This is achieved by passing the GPS signal and the interference through the correlator. Then, using the conventional definition of C/No as the squared mean of the correlator output divided by its variance, the actual C/No for each satellite is calculated. In this work, first the 'Exclusion zone' for each satellite signal has been defined and then by using some experiments the effects of different parameters like signal power, jamming power and the environmental noise power on the Exclusion zone have been analyzed. By monitoring the Doppler frequency of each satellite and using the actual C/No of each satellite using the traditional definition of C/No and actual data from a software GPS receiver, the decision to reconfigure the receiver to other signal can be made.
디지털 영상처리는 의료산업, 위성사진, 공장자동화 영상인식 등 넓고 다양한 분양에 활용되고 있다. 하지만 이러한 영상 데이터는 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 열화가 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 AWGN, salt and pepper 잡음이 대표적이다. AWGN에 훼손된 영상을 복원하기 위한 공간영역 방법에는 MF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 기존의 방법들은 에지와 같은 상세 정보를 훼손하는 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 AWGN 환경에서 국부 마스크의 에지 크기에 따라 화소 방향에 따른 가중치 필터, 공간 가중치 필터 및 평균 필터의 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
x본 논문에서는 키넥트(Kinect) 시스템에서 획득한 깊이 영상으로부터 convex-hull을 이용한 기하학적 특징 기반의 손 모양 인식 기법을 제안한다. 키넥트 시스템은 깊이 영상과 사용자의 골격 정보를 제공하는 카메라로 손 영역 검출에 유용하게 활용할 수 있다. 제안하는 기법에서는 키넥트로 획득한 깊이 영상에서 손 영역을 검출하고, 이 손 영역의 convex-hull을 구한다. 손 모양에 따라서 변하는 convex-hull에서 잡음으로 생긴 경계점 및 인식에 불필요한 경계점을 일련의 기법을 통해 제거한다. 추려진 경계점을 통해 재구성된 convex-hull을 특정 다각형으로 판단하고, 이 다각형의 내각의 합을 이용하여 손 모양을 인식하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 인식하고자 하는 모델에 대하여 높은 인식률을 보여준다는 것을 확인하였고, 단순히 특정 방향으로 고정된 손 모양뿐만 아니라 같은 모양이나 방향이 틀어진 손 모양에 대해서도 우수한 인식 성능을 확인하였다.
The Korea Atomic Energy Research Institute has developed an advanced fast reactor concept, KALIMER-600, which satisfies the Generation IV reactor design goals of sustainability, economics, safety, and proliferation resistance. The concept enables an efficient utilization of uranium resources and a reduction of the radioactive waste. The core design has been developed with a strong emphasis on proliferation resistance by adopting a single enrichment fuel without blanket assemblies. In addition, a passive residual heat removal system, shortened intermediate heat-transport system piping and seismic isolation have been realized in the reactor system design as enhancements to its safety and economics. The inherent safety characteristics of the KALIMER-600 design have been confirmed by a safety analysis of its bounding events. Research on important thermal-hydraulic phenomena and sensing technologies were performed to support the design study. The integrity of the reactor head against creep fatigue was confirmed using a CFD method, and a model for density-wave instability in a helical-coiled steam generator was developed. Gas entrainment on an agitating pool surface was investigated and an experimental correlation on a critical entrainment condition was obtained. An experimental study on sodium-water reactions was also performed to validate the developed SELPSTA code, which predicts the data accurately. An acoustic leak detection method utilizing a neural network and signal processing units were developed and applied successfully for the detection of a signal up to a noise level of -20 dB. Waveguide sensor visualization technology is being developed to inspect the reactor internals and fuel subassemblies. These research and developmental efforts contribute significantly to enhance the safety, economics, and efficiency of the KALIMER-600 design concept.
지능형 교통체계구축과 교통 혼잡이 증가하면서 이용자는 과거보다 양질의 통행시간정보를 요구하고 있다. 기존 연구에서는 단속류, 연속류 모두 AVI검지기 자료를 이용한 이상치제거 및 통행시간 산출에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 현재 한국도로공사에서는 TCS(Toll Collection System)를 기반으로 정보제공을 준비 중에 있으며, TCS 데이터는 운전자가 실제교통상황을 경험한 동적특성을 가진 통행시간이 수집된 자료로 통행시간 추정자료로 잠재력이 크다. 그러나 '시간처짐현상'이 발생하고 속도위반, 휴게소, 고장 등으로 인해 평균통행시간보다 작거나 큰 이상치와 결측데이터가 존재하여 기존 방법을 적용하는데 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 TCS 데이터에 맞는 이상치제거 및 결측보정 알고리즘을 개발하였다. 기존알고리즘과 비교한 결과 개발 알고리즘이 더 효과적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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