• 제목/요약/키워드: Weight filter

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필터소재에 따른 담배필터의 생분해성 비교 (Study on bio-degradation of cigarette filter rods with filter materials)

  • 고동균;김수호;신창호;이영택;김정열;김종열
    • 한국연초학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.75-82
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    • 2005
  • This work investigated biodegradability for the cellulose acetate, carbon dual, paper and web used to cigarette filter materials by soil test. Also, because of demanded a lot of the time and effort in case of soil test, the possibility of biodegradation by enzyme was studied. The evaluation of degradation for the filter materials by soil test was examined with the naked eye, electron microscopy and weight loss. The biodegradability according to the filter materials was represented in the order of paper > web > carbon dual > cellulose acetate without relating to the evaluation methods. Experiment of biodegradability by the cellulase(E C 3.2.1.4, Trichoderma viride) among the several biodegradability enzymes was demanded reaction time of the $5\~10$ hours and represented the same result with that of soil test.

마스크의 중심 화소를 고려한 에지 검출에 관한 연구 (A Study on Edge Detection Considering Center Pixels of Mask)

  • 박화정;정회성;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.136-138
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    • 2022
  • 에지 검출은 영상에 대하여 물체의 모양, 위치, 크기 및 재질 등과 같은 정보를 포함하고 있으며, 영상의 특징을 분석할 때 매우 중요한 요소이다. 기존의 에지 검출 방법에는 1차 미분을 이용한 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detect ion filter) 등이 있으며, 2차 미분을 이용한 LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 전체 영상 영역에 대해 고정된 가중치 마스크를 적용하기 때문에 에지 검출 결과가 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마스크 내의 중심 화소를 고려하여 에지 검출 특성을 높이는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 에지 검출 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션 결과 영상을 통해 비교하였다.

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Sparse Reconfigurable Adaptive Filter with an Upgraded Connection Constraint Algorithm

  • Chang, Hong;Hwang, Suk-Seung
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제11권4호
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    • pp.305-309
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    • 2011
  • A sparse reconfigurable adaptive filter (SRAF) based on a photonic switch determines the appropriate time delays and weight values for an optical switch implementation of tapped-delay-line (TDL) systems. It is well known that the choice of switch delays is significantly important for efficiently implementing the SRAF. If the same values exist as calculating the sum of weight magnitudes for implementing the connection constraint required by the SRAF, conventional connection algorithm based on sequentially selection the maximum elements might not work perfectly. In an effort to increase the effectiveness of system identification, an upgraded connection algorithm used progressive calculation to obtain the better solution is considered in this paper. The performance of the proposed connection constraint algorithm is illustrated by computer simulation for a system identification application.

저주파 필터 특성을 갖는 다층 구조 신경망을 이용한 시계열 데이터 예측 (Time Series Prediction Using a Multi-layer Neural Network with Low Pass Filter Characteristics)

  • Min-Ho Lee
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제21권1호
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    • pp.66-70
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    • 1997
  • In this paper a new learning algorithm for curvature smoothing and improved generalization for multi-layer neural networks is proposed. To enhance the generalization ability a constraint term of hidden neuron activations is added to the conventional output error, which gives the curvature smoothing characteristics to multi-layer neural networks. When the total cost consisted of the output error and hidden error is minimized by gradient-descent methods, the additional descent term gives not only the Hebbian learning but also the synaptic weight decay. Therefore it incorporates error back-propagation, Hebbian, and weight decay, and additional computational requirements to the standard error back-propagation is negligible. From the computer simulation of the time series prediction with Santafe competition data it is shown that the proposed learning algorithm gives much better generalization performance.

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광섬유센서를 이용한 고속주행 트럭의 축중 측정에 관한 연구 (Study on the High Speed WIM(Weigh-in-Motion) Measurement with Optical Fiber Sensor System)

  • 조성규;김기수;배병우
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.451-460
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    • 2003
  • In this paper, high speed fiber optic sensor weigh-in motion (WIM) system is proposed. Bragg gratings which have several advantages such as good reproducibility and good multiplicity compare to other optical fiber sensors are used for the system. Fabry-Perot filter for the signal process, which cannot be used in the high speed measurement because of the limitation in fast operation of PZT, is excluded. A new signal processing system which employs bandwidth filter is proposed and bridge type new sensor package design is also proposed. Design of the mold supporter is modified to round shape and then supporting points do not change. The data from the fiber sensors show identical and linear behavior to the axle weight. The proposed fiber optic WIM system is tested in the laboratory and experimented with actual trucks. The new concept of calibration is introduced and calculated by the experiments. The calibrated weight data show good approximations to real axial weights regardless the velocities of the truck.

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고밀도 임펄스 잡음에 훼손된 영상 복원을 위한 적응형 가중치 필터 알고리즘 (Adaptive Weight Filter Algorithm for Restoration Images Corrupted by High Density Impulse Noise)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.1483-1489
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.

AWGN 환경에서 쿼드트리 분할을 사용한 변형된 가우시안 필터 알고리즘 (Modified Gaussian Filter Algorithm using Quadtree Segmentation in AWGN Environment)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권9호
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    • pp.1176-1182
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    • 2021
  • 최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, AI 객체인식의 기반이 되는 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 영상의 잡음 수준을 고려하지 않아 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 잡음 수준을 판단하여 가중치를 결정하는 변형된 가우시안 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 쿼드트리 분할을 사용하여 영상의 AWGN에 대한 잡음추정치를 구하여 가우시안 가중치와 화소가중치를 정하며, 로컬마스크와 컨벌루션하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 성능을 확인하였다.

가우시안 잡음환경에서 영상복원을 위한 개선된 적응 가중치 필터 (An Improved Adaptive Weighted Filter for Image Restoration in Gaussian Noise Environment)

  • ;황용연;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.623-625
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    • 2012
  • 가우시안 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원은 영상처리분야에서 가장 중요한 과제이다. 가우시안 잡음을 제거하기 위해, 가우시안 필터, 평균 필터, 가중치 필터 등 다양한 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해, 마스크내의 각 화소들의 공간 거리와 추정된 잡음분산 등을 고려한 적응 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고, 판단기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.

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Visual Attention Model Based on Particle Filter

  • Liu, Long;Wei, Wei;Li, Xianli;Pan, Yafeng;Song, Houbing
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권8호
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    • pp.3791-3805
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    • 2016
  • The visual attention mechanism includes 2 attention models, the bottom-up (B-U) and the top-down (T-D), the physiology of which have not yet been accurately described. In this paper, the visual attention mechanism is regarded as a Bayesian fusion process, and a visual attention model based on particle filter is proposed. Under certain particular assumed conditions, a calculation formula of Bayesian posterior probability is deduced. The visual attention fusion process based on the particle filter is realized through importance sampling, particle weight updating, and resampling, and visual attention is finally determined by the particle distribution state. The test results of multigroup images show that the calculation result of this model has better subjective and objective effects than that of other models.

적응비중화 시그마필터에 의한 영상향상 (Image Enhancement Using Adaptive Weighted Sigma Filter)

  • 황재호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권2호
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    • pp.19-26
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    • 2007
  • 시그마필터는 특성화된 근접분포구도로 시그마 값을 국부통계값들로부터 산출한다. 표준평균필터를 교정하여 잡음을 제거하는 동시에 에지를 보존하도록 설계되어 있으나 미세부분 향상에는 취약하다. 종래의 시그마 접근들도 잡음제거에 치중되어 있었을 뿐 특징구역의 향상은 소홀하였다. 본 논문은 국부통계값들과 함수 부합을 활용한 적응영상향상 알고리즘을 제안한다, 이들 값들은 영상향상의 적응 실현에 유용하여 잡음을 평활시키고 영상의 미세부분을 향상한다. 국부적응처리를 위하여 매 이동창에서 평가척도를 만족하는 파라미터가 추정되고 비중화된다. 그리고 실험 결과는 제안된 방식의 효능을 보여준다.