• 제목/요약/키워드: Operation algorithm

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대비 지도와 움직임 정보를 이용한 동영상으로부터 중요 객체 추출 (Salient Object Extraction from Video Sequences using Contrast Map and Motion Information)

  • 곽수영;고병철;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권11호
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    • pp.1121-1135
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    • 2005
  • 본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.

시각 동기화 오차가 SAR 영상에 미치는 영향 분석 및 보상 (Analysis and Compensation of Time Synchronization Error on SAR Image)

  • 이수정;박우정;박찬국;송종화;배창식
    • 한국항공우주학회지
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    • 제48권4호
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    • pp.285-293
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    • 2020
  • 본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이다) 영상 품질을 향상시키기 위해 EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) 통합 항법 시스템에서 발생하는 시각 동기화 오차의 영향을 분석하고 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용한다. SAR 요동 측정 알고리즘으로 항체의 위치를 추적하기 위한 EGI와 추가적으로 안테나에 장착된 IMU를 결합하는 EGI/IMU 통합 항법 시스템이 많이 이용된다. 이와 같은 EGI/IMU 통합 항법 시스템에서 센서간의 시계가 동기화되지 않을 경우 시각 동기화 오차가 발생한다. 시각 동기화 오차가 항법 및 SAR 영상에 미치는 영향 분석을 통해 시각 동기화 오차가 SAR 영상 품질을 악화시키는 것을 확인하였다. 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용하고, 적용한 결과 SAR 영상 품질이 저하되지 않음을 확인하였다. 또한 기동에 따른 시각 동기화 오차 추정 성능과 가관측성을 분석하여 시각 동기화 오차를 효과적으로 추정하기 위해서는 회전 기동과 같은 시간에 따라 변화하는 기동이 필요함을 보였다. 따라서, SAR 영상에 미치는 시각 동기화 오차의 영향을 줄이기 위해서는 SAR 구간 전에 회전 기동 등 시간에 따라 변화하는 기동을 수행하여 시각 동기화 오차를 보상해 주어야 한다.

지역사회 중심 가정간호사업 운영연구(가정간호사업 운영을 위한 정보전달체계 개발Ⅱ) (An Operations Study on the Home Care Nursing Delivery System)

  • 박정호;김매자;홍경자;한경자;박성애;윤순녕;이인숙;조현;방경숙
    • 가정∙방문간호학회지
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    • 제5권
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    • pp.20-31
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    • 1998
  • The purpose of this study was to develop the framework of community-based home care nursing delivery system, and to examine the validity of it. For these, home care nursing study team of College of Nursing, Seoul National University has studied home care nursing system since September, 1996, and has operated home care center since August, 1997. This study has been supported by the Korean Sience Foundation. We organized Committee of rules, and Clinical specialist consultant group for more efficient running of the home care center. In nursing station, research assistant controlled general work, and 5 home care nurses were hired for home visiting. We developed the Standards for operations, that included criteria for clients, central supply system of nursing materials, central management of nursing care cost, advertisement, patient referral system, and so forth. In our center, 108 patients enrolled, and neurologic disorders including cerebrovascular accident, and cancer were the most prevailing diseases. We tried to overcome the limitations of hopital -based home care, and to provide more accessible, efficient, safe, and stable home care nursing. Therefore, we were referred clients from patients and families, public health care center, industries, as well as from hospitals. Meanwhile, we developed home care recording system and assessment-intervention algorithm for various diseases for quality control and standardization. Also, we did continuing education, and tried to detect problems and to find solutions by regular meeting between the committee of rules and home care nurses. As the results of this study, several limitations of operation were found. First, it was difficult to manage and communicate with the doctor in the emergency situation, Second, we spent too much time for trasnsportation, because only five nurses covered all areas of Seoul and nearby cities. Third, preparation for special care of home care nurses were lacked. Forth, criteria for termination of care and frequency of home visit were ambiguous. Fifth, some difficulties were found in retrospective payment system. And finally, interconnection with home care machinery company were needed. Strategies for solving these problems were suggested.

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제품데이터품질(PDQ) 평가에 따른 함정 제품모델의 형상 품질검증 자동화 초기 시스템 (Initial System for Automation of PDQ-based Shape Quality Verification of Naval Ship Product Model)

  • 오대균;황인혁;류철호;이동건
    • 해양환경안전학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.113-119
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    • 2014
  • 우리 해군은 함정 제품모델(Naval Ship Product Model, NSPM)을 중심으로 하는 협업 제품개발 환경 구축을 통해 설계 데이터의 재사용성과 M&S의 활용도를 높이고 있다. 그 결과 설계결과의 신뢰성이 높아지고 있으며, 이를 활용한 운영, 건조 시뮬레이션을 통해 소요군의 요구사항이 면밀히 반영되도록 하는 연구도 진행 중에 있다. 이에 따라 설계 데이터의 DB 구축 및 그 품질에 대한 중요성이 부각되고 있으나, 그와 관련된 연구는 초기상태에 머물러 있는 실정이다. 본 연구에서는 저자들의 선행연구 결과인 함정 제품모델의 품질검증 방법론에 기초하여 함정 제품모델을 구성하고 있는 형상요소의 구체적인 품질검증 방안과 이를 자동화하기 위한 연구를 수행하였다. 함정 제품모델 데이터 중 상대적으로 중요하며, 검증과정에 많은 시간이 소요되고 있는 선각모델을 사례연구 대상으로 정의하였으며, 자동차산업에서 사용되고 있는 제품데이터품질(Product Data Quality, PDQ)을 형상검증 기준으로 활용하였다. 최종적으로 선각모델의 형상 품질검증을 위한 기준과 알고리즘을 제안하였으며 이에 기반 한 초기 시스템을 개발하였다.

약한 레이블을 이용한 확장 합성곱 신경망과 게이트 선형 유닛 기반 음향 이벤트 검출 및 태깅 알고리즘 (Dilated convolution and gated linear unit based sound event detection and tagging algorithm using weak label)

  • 박충호;김동현;고한석
    • 한국음향학회지
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    • 제39권5호
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    • pp.414-423
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    • 2020
  • 본 논문은 약한 레이블 기반 음향 이벤트 검출을 위한 시간-주파수 영역분할 맵 추출 모델에서 발생하는 희소성 및 수용영역 부족에 관한 문제를 완화 시키기 위해, 확장 게이트 선형 유닛(Dilated Convolution Gated Linear Unit, DCGLU)을 제안한다. 딥러닝 분야에서 음향 이벤트 검출을 위한 영역분할 맵 추출 기반 방법은 잡음 환경에서 좋은 성능을 보여준다. 하지만, 이 방법은 영역분할 맵을 추출하기 위해 특징 맵의 크기를 유지해야 하므로 풀링 연산 없이 모델을 구성하게 된다. 이로 인해 이 방법은 희소성과 수용영역의 부족으로 성능 저하를 보이게 된다. 이런 문제를 완화하기 위해, 본 논문에서는 정보의 흐름을 제어할 수 있는 게이트 선형 유닛과 추가의 파라미터 없이 수용영역을 넓혀 줄 수 있는 확장 합성곱 신경망을 적용하였다. 실험을 위해 사용된 데이터는 URBAN-SED와 자체 제작한 조류 울음소리 데이터이며, 제안하는 DCGLU 모델이 기존 베이스라인 논문들보다 더 좋을 성능을 보였다. 특히, DCGLU 모델이 자연 소리가 섞인 환경인 세 개의 Signal to Noise Ratio(SNR)(20 dB, 10 dB, 0 dB)에서 강인하다는 것을 확인하였다.

An adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning

  • Cao, Chenglong;Gan, Quan;Song, Jing;Yang, Qi;Hu, Liqin;Wang, Fang;Zhou, Tao
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제52권11호
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    • pp.2452-2459
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    • 2020
  • Neutron spectrum is essential to the safe operation of reactors. Traditional online neutron spectrum measurement methods still have room to improve accuracy for the application cases of wide energy range. From the application of artificial neural network (ANN) algorithm in spectrum unfolding, its accuracy is difficult to be improved for lacking of enough effective training data. In this paper, an adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning was developed. The model of ANN was trained with thousands of neutron spectra generated with Monte Carlo transport calculation to construct a coarse-grained unfolded spectrum. In order to improve the accuracy of the unfolded spectrum, results of the previous ANN model combined with some specific eigenvalues of the current system were put into the dataset for training the deeper ANN model, and fine-grained unfolded spectrum could be achieved through the deeper ANN model. The method could realize accurate spectrum unfolding while maintaining universality, combined with detectors covering wide energy range, it could improve the accuracy of spectrum measurement methods for wide energy range. This method was verified with a fast neutron reactor BN-600. The mean square error (MSE), average relative deviation (ARD) and spectrum quality (Qs) were selected to evaluate the final results and they all demonstrated that the developed method was much more precise than traditional spectrum unfolding methods.

적응형 총변이 기법을 이용한 가우시안 잡음 제거 방법: CBCT 치과 영상에 적용 (Gaussian Noise Reduction Method using Adaptive Total Variation : Application to Cone-Beam Computed Tomography Dental Image)

  • 김중혁;김정채;김기덕;유선국
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제49권1호
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    • pp.29-38
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    • 2012
  • 의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.

리드 스위치 센서를 이용한 원격 검침용 상수도 계량기에서 채터링 오차 감소 방안 연구 (Reduction of Chattering Error of Reed Switch Sensor for Remote Measurement of Water Flow Meter)

  • ;김희식
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제44권4호통권316호
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    • pp.42-47
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    • 2007
  • 상수도 원격 검침에서는 리드 스위치의 채터링 오차를 감소시키기 위한 센서 연구 및 개선이 필요하다. 센서의 동작은 전기적 펄스를 발생시키기 위한 영구 자석 주각의 접근에 의한 기계적 접촉스위치처럼 나타낼 수 있다. 대부분 회전 또는 전달 이동을 잡기 위해 사용되고 수류 측정 장치에 적용하기 위해서는 높은 신뢰성이 필수이다. 동작 형태를 간단히 설명하게 되면 미터기 작동 모터 끝에 달려있는 작은 자석이 미터기 회전에 의해 리드 스위치 내부에 있는 두 개의 스프링과 기계적 접촉 형식으로 반복적으로 떨어지게 된다. 즉 수류량에 따라 펄스의 수가 증가하는 것이다. 이렇게 측정된 값은 무선 이동 통신을 통해 서버로 전달되게 된다. 문제는 자석과 리드 스위치가 만나는 지점에서 스위치가 멈추게 되면 떨리면서 펄스가 잘못 올라가는 오차가 생기는 것이다. 이러한 오차를 감소시키기 위해 보통 소프트웨어적인 방법을 사용한다. 필터 알고리듬을 사용하는것과 통계적인 보정방법을 사용하는 것이 그러한 예이다. 하지만 그러한 방법보다는 하드웨어적으로 문제를 해결하는 것이 오차를 줄일 수 있는 더 직접적인 방법이다. 본 논문에서는 기계적인 이력현상의 특성을 이용하여 리프 스프링 구조의 변화로 오차를 감소시키는 연구를 수행하였다.

차세대 웹을 위한 SWRL 기반 역방향 추론엔진 SMART-B의 개발 (Development of an SWRL-based Backward Chaining Inference Engine SMART-B for the Next Generation Web)

  • 송용욱;홍준석;김우주;윤숙희;이성규
    • 지능정보연구
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    • 제12권2호
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    • pp.67-81
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    • 2006
  • 현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

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다중 얼굴 특징 추적을 이용한 복지형 인터페이스 (Welfare Interface using Multiple Facial Features Tracking)

  • 주진선;신윤희;김은이
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권1호
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    • pp.75-83
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    • 2008
  • 본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.