A series of study has been conducted to develop a multi-purpose fruit grader using a black & white image processing system equipped with a 550 nm interference filter. A device and high performance algorithms were developed for sizing and color grading of Fuji apple in the previous study. In this study an emphasis was put on finding correlations between weights of several kinds of fruits and their area fractions(AF), and on compensating the blurring effect upon sizing and color grading by conveying speed of fruit. Also, the effect of orientation and direction of fruit on conveyor during image forming was analyzed to identify any difficulty (or utilizing an automatic fruit feeder. The results are summarized as follows. 1. The correlation coefficients(r) between the weights of fruits and their image sizes were 0.984~0.996 for apples, 0.983~0.990 for peachs, 0.995 for tomato, 0.986 for sweet persimmon and 0.970~0.993 for pears. 2. It was possible to grade fruits by color with the area weighted mean gray values(AWMGV) based on the mean gray valves of direct image and the compensated values of reflected image of a fruit, and also possible to sort fruits by size with AF. Accuracies in sizing and color grading ranged over 81.0% ~95.0% and 82.0% ~89.7% respectively as compared with results from sizing by electronic weight scale and grading by expert. 3. The blurring effect on the sizing and color grading depending on conveying speed was identified and regression equations were derived. 4. It was found that errors in sizing and coloring grading due to the change in direction and orientation of Fuji apple on the conveyor were not significant as far as the stem end of apple keeping upward.
Since the eco-era is getting closer, the importance of noise reducing in the passenger cars of high-speed train is very important. The active noise control is best choice to reduce low frequency noise because the passive one is too heavy for high speed trains where weight is so critical. Also ANC is able to reduce the ambient noise when the environmental-factor changes. To reduce a three-dimensional closed-space sound field like a car of a high-speed rail is hard to do using single channel ANC control system. We used multi-channel FXLMS algorithm which calculation speed is fast and the secondary path estimation is possible in order to take into account the physical delay in electro acoustic hardware control loudspeaker and power amplifier. Firstly, we have measured interior noise of KTX and estimated noise path in KTX test-bed. However there was some problem related to algorithm divergence and increasing the filter order. We have made a simulation of interior environment of KTX car by using three frequency bands of 120Hz, 280Hz, 360Hz as the most important for KTX ANC system. During this research the interior noise reduction of KTX car was made by using the multi-channel FXLMS algorithm. Reduction performance was evaluated and compared each other for open space section and tunnel section. in-situ experiment for the KTX noise reduction by proposed ANC was performed based on data obtained in simulation and they were compared for open space section and tunnel section as well.
Characterization of reliable field-scale root-zone soil moisture (RZSM) variability contribute to effective hydro-meterological monitoring. Although a promising cosmic-ray neutron probe (CRNP) holds the pontential for field-scale RZSM measurement, it is often restricted at deeper depths due to the non-unique sensitivity of CRNP-measured fast neutron signal to other hydrogen pools. In this study, a merging framework relied on coupling cosmic-ray soil moisture with a representative additional RZSM, was introduced to scale shallower CRNP effective depth to represent root-zone layer. We tested our proposed framework over a densely vegetated region in South Korea covering a network of one CRNP and nine in-situ point measurements. In particular, cosmic-ray soil moisture and ancillary RZSM retrieved from the most time stable location were considered as input datasets; whereas the remaining point locations were used to generate a reference RZSM product. The errors between these two input datasets and the reference were forecasted by a linear autoregressive model. A linear combination of forecasts was then employed to compute a suitable weight for merging two input products from the predicted errors. The performance of merging framework was evaluated against reference RZSM in comparison to the two original products and a commonly used exponential filter technique. The results of this study showed that merging framework outperformed other products, demonstrating its robustness in improving field-scale RZSM. Moreover, a strong relationship between the quality of input data and the performance merging framework in light of CRNP effective depth variation has been also underlined via the merging framework.
잡음 제거는 디지털 영상처리 과정에서 필수적으로 이루어지며, 다양한 분야에서 그 목적과 환경에 맞는 알고리즘을 개발하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분 및 고주파 성분의 잡음 제거에 다소 미흡한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 성분을 보존하기 위해 잡음 판단에 따른 잡음 밀도에 따라 마스크의 범위를 확장하였다. 선택된 마스크는 임펄스 잡음을 제외한 내부 화소의 메디안 값과 표준편차를 기준으로 화소 범위가 설정된다. 그리고 화소 범위에 존재하는 화소는 거리에 따른 가중치를 적용하여 최종 출력 계산에 사용하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 잡음 제거성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다.
In this paper, a new stacked element pressure sensor has proposed for heartbeat and respiration measurement. This device can be directly attached to an individual's chest; heartbeat and respiration are detected by the pulsatile vibration and deformation of the chest. A key feature of the device is the simultaneous measurement of heart rate and respiration. The structure of the sensor consists of two stacked elements, in which one element includes one polyvinylidene fluoride (PVDF) thin film bonded on polydimethylsiloxane (PDMS) substrate. In addition, for the measurement and signal processing, the electric circuit and the filter are simply constructed with an OP-amp, resistance, and a capacitor. One element (element1, PDMS) maximizes the respiration signal; the other (element2, PVDF) is used to measure heartbeat. Element1 and element2 had sensitivity of 0.163V/N and 0.209V/N, respectively, and element2 showed improved characteristics compared with element1 in response to force. Thus, element1 and element2 were optimized for measuring respiration heart rate, respectively. Through mechanical and vivo human tests, this sensor shows the great potential to optimize the signals of heartbeat and respiration compared with commercial devices. Moreover, the proposed sensor is flexible, light weight, and low cost. All of these characteristics illustrate an effective piezoelectric pressure sensor for heartbeat and respiration measurements.
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
모바일 컴퓨팅 분야에서 사용되는 저장장치는 저전력, 경량화, 내구성 등을 갖추어야 하며 사용자에 의해 생성되는 대용량 데이터를 효과적으로 저장 및 관리할 수 있어야 한다. 낸드 플래시 메모리는 모바일 컴퓨팅 분야에서 저장장치로 주로 사용되고 있다. 낸드 플래시 메모리는 구조적 특징 때문에 데이터 갱신요청 시 제자리 덮어쓰기가 불가능하여 데이터 갱신요청이 자주 발생하는 요청과 그렇지 않은 요청을 정확히 구분하여 각 블록에 저장 및 관리함으로써 해결할 수 있다. 이러한 데이터 갱신요청에 분류기법을 핫 데이터 식별 기법이라고 하며 현재 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문은 더 정확한 핫 데이터 검증을 위해 카운팅 필터를 사용하여 데이터 갱신요청 발생을 연속적으로 기록하고 또한 특정 시간 동안 요청된 갱신요청이 얼마나 자주 발생하는지를 고려하여 핫 데이터를 검증한다.
현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 위한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 강하게 나타나는 AWGN을 제거하기 위해 블록매칭에 따라 입력화소의 주변에서 비슷한 패턴을 가진 영역을 선별하여 유사성이 높은 화소를 분류한다. 선별된 화소는 로컬 스티어링 커널로 구한 가중치를 적용하여 추정값을 정하며, 센터마스크의 표준편차에 따라 입력화소값을 가감하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR을 사용하여 비교 분석하였다.
Among the elderly, fatal injuries and deaths are significantly attributed to falls. Therefore, a pre-impact fall detection system is necessary for injury prevention. In this study, a robust threshold-based algorithm was proposed for pre-impact fall detection, reducing false positives in highly dynamic daily-living movements. The algorithm was validated using public datasets (KFall and FARSEEING) that include the real-world elderly fall. A 6-axis IMU sensor (Movella Dot, Movella, Netherlands) was attached to S2 of 20 healthy adults (aged 22.0±1.9years, height 164.9±5.9cm, weight 61.4±17.1kg) to measure 14 activities of daily living and 11 fall movements at a sampling frequency of 60Hz. A 5Hz low-pass filter was applied to the IMU data to remove high-frequency noise. Sum vector magnitude of acceleration and angular velocity, roll, pitch, and vertical velocity were extracted as feature vector. The proposed algorithm showed an accuracy 98.3%, a sensitivity 100%, a specificity 97.0%, and an average lead-time 311±99ms with our experimental data. When evaluated using the KFall public dataset, an accuracy in adult data improved to 99.5% compared to recent studies, and for the elderly data, a specificity of 100% was achieved. When evaluated using FARSEEING real-world elderly fall data without separate segmentation, it showed a sensitivity of 71.4% (5/7).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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