섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 논리연산을 이용한 주행차량들의 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 XOR(Exclusive OR)연산을 행함으로써 차영상을 구하였고, Laplacian 필터링, AND 연산, 팽창(dilation)연산 등을 이용하여 주행차량들에 대해서만 에지들을 추출하고 이들을 영상분할 함으로써 기존방법에 비해 평활화 단계에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다 또한 분할된 영상으로부터 컬러 등 주행차량의 특징을 직접 추출 가능토록 하였다. 30fps로 90,000프레임 이상 촬영 된 주행차량들을 대상으로 제안된 알고리즘의 우수성을 보였다
The purpose of this paper was to present the method of progress efficiency of morphosyntaxical analyzer for French information processing in the view of multilingual information processing. This study indicated that he method prohibit the additional useless word type by decomposing word type by decomposing works which were created by morphological amalgamation. Findings also suggested the need of preprocessing in order to decrease the overload of morphosyntaxical analysis algorithm. In addition, general rules were proposed to divide word form and to decompose complex sentence.
A lot of time is required in order to the process of loop repeating the preprocessing operated in the software. Specially in the preprocessing, most of the time is used for the noise elimination such a software algorithm component of a noise elimination hardware, this can operate quickly the process.
This paper proposes a preprocessing method for tracking aircraft's take-off and lading. The method uses accumulative difference image technique for segmenting the object from the background, and obtains the centroid of the object exactly using centroid method. Then the moving object is analyzed and represented with the information such as feature point, velocity, and distance. A simulation result reveals that the proposed algorithm has good performance in segmenting and tracking the aircraft.
온라인 필기체 문자 인식은 필기의 순서와 획의 위치를 알 수 있어 신경망을 이용한 자소의 효과적인 분할로 큰 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보와 시간적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Watershed 알고리즘을 오프라인 필기체 한글 문자 인식 전처리에 적용하였다. 여기서 Watershed 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 Watershed 알고리즘 4단계에서 효과적인 적용방법을 제시하였다. 효과적으로 구성된 Watershed 알고리즘을 전처리에 적용함으로써 영상 향상과 이진화에 좋은 결과를 얻었다. 실험에서는 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 평가했다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.08초, 본 논문 방법은 평균 0.86초의 수행 시간이 걸렸다. 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 기존의 방법에 비하여 문자의 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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pp.59-63
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2010
The shortest path between two points inside a simple polygon P is a minimum-length path among all paths connecting them which don't pass by the exterior of P. A linear time algorithm for computing the shortest path in a general simple polygon requires triangulating a given polygon as preprocessing. The linear time triangulating is known to very complex to understand and implement it. It is also inefficient in case that the input without very large size is given because its time complexity has a big constant factor. Two points of a polygon P are said to be L-visible from each other if they can be joined by a simple chain of at most two rectilinear line segments contained in P completely. An L-visible polygon P is a polygon such that there is a point from which every point of P is L-visible. We present the customized optimal shortest path algorithm for an L-visible polygon. Our algorithm doesn't require triangulating as preprocessing and consists of simple procedures such as construction of convex hulls and operations for convex polygons, so it is easy to implement and runs very fast in linear time.
Due to the continued demand for high-definition video, video compression technology is steadily developing and the High Efficiency Video Coding standard was established in 2013. However, despite the development of this compression technology, it is very difficult to smoothly transmit VGA-level videos in Ultra-narrowband environments. In this paper, the target information preprocessing algorithm is presented for smooth transmission of target images moving in forest or open-terrain in Ultra-narrowband environment. In addition, for algorithm verification, the target information preprocessing algorithm was simulated and the simulated results were compared with the video compression result without the algorithm being applied.
본 논문은 Syntactic법에 의한 한글의 인식 algorithm에 대하여 논한 것으로 인식절차는 크게 나누어 전처리, graph화, 분할의 3단계로 구성되어 있다. 전처리과정에서는 Hilditch의 thinning algorithm을 이용하여 입력문자의 골격패턴을 얻었다. graph화 단계에서는 세선화패턴으로 부터 4종류의 특징점을 추출하여 입력패턴을 기본패턴의 구성관계로 나타냈다. 분할단에서는 tree문법에 의한 패턴해석을 수행, 입력패턴을 구성하는 각 자모를 순차적으로 추출하였다. 본 algorithm의 효용성을 검토하기 위하여 전자계산기를 이용, 511자의 인쇄체 한글에 대하여 인식실험을 행하였다. 그 결과 약 90%의 정인식율을 얻었다.
In this paper, we implement a recipe recommendation system using ingredient harmonization analysis based on recipe data. The proposed system receives an image of a food ingredient purchase receipt to recommend ingredients and recipes to the user. Moreover, it performs preprocessing of the receipt images and text extraction using the OCR algorithm. The proposed system can recommend recipes based on the combined data of ingredients. It collects recipe data to calculate the combination for each food ingredient and extracts the food ingredients of the collected recipe as training data. And then, it acquires vector data by learning with a natural language processing algorithm. Moreover, it can recommend recipes based on ingredients with high similarity. Also, the proposed system can recommend recipes using replaceable ingredients to improve the accuracy of the result through preprocessing and postprocessing. For our evaluation, we created a random input dataset to evaluate the proposed recipe recommendation system's performance and calculated the accuracy for each algorithm. As a result of performance evaluation, the accuracy of the Word2Vec algorithm was the highest.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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