최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.
IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.
ANOVA is widely used for measurement system analysis. It assumes that the measurement error is normally distributed, which may not be seen in some industrial cases. In this study, the estimates of the measurement system variability and PTR (precision-to-tolerance ratio) are obtained by using weighted standard deviation for the case where the measurement error is non-normally distributed. The Standard Bootstrap method is used for estimating confidence intervals of measurement system variability and PTR. The point and confidence interval estimates for the cases with normally distributed measurement error are compared to those with non-normally distributed measurement errors through computer simulation.
ANOVA is widely, used for measurement system analysis. It assumes that the measurement error is normally distributed, which nay not be seen in some industrial cases. In this study the estimates of the measurement system variability and PTR (precision-to-tolerance ratio) are obtained by using weighted standard deviation for the case where the measurement error is non-normally distributed. The Standard Bootstrap method is used foy estimating confidence intervals of measurement system variability and PTR. The point and confidence interval estimates for the cases with normally distributed measurement error are compared to those with non-normally distributed measurement errors through computer simulation.
GPS 신호의 주요 오차 요인 중 전리층 지연 오차는 신호 주파수에 따라 지연량이 달라지는 특성을 가진다. 이중 주파수 사용자는 L1, L2 주파수의 의사거리 측정치의 차이 값을 이용하여 보정하게 되는데, 이렇게 추정된 전리층 지연 추정치에는 의사거리 잡음에 의한 오차가 포함되게 되므로 일반적으로 필터를 통해 의사거리 측정치를 평활화 시킨 후 전리층 지연을 계산하게 된다. Weighted hatch filter는 측정치의 잡음 수준을 고려하여 최적의 평활화 된 의사거리 측정치를 계산해 낼 수 있으나, 이를 이용하기 위해서는 측정치 잡음에 대한 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 NDGPS 기준국들에 대하여 측정치 잡음 모델링을 수행하였다. 그리고 모델링 결과를 바탕으로 weighted hatch filter를 구성하여 평활화 된 의사거리 측정치 및 전리층 지연을 추정한 결과 필터를 적용하지 않은 것에 비하여 전리층 지연 오차의 표준편차가 1/25 가량으로 줄어드는 것을 확인하였다.
In this study, we showed a comparison and analysis making use of DWI(diffusion weighted image) using early diagnosis of cerebral Infarction and with the classified T2 weighted image, FLAIR images signal intensity for brain infarction period. period of cerebral infarction after the condition of a disease by ischemic stroke. To compare 3 types of image, we performed polynomial warping and affined transform for image matching. Using proposed algorithm, calculated signal intensity difference between T2WI, DWI, FLAIR and DWI. The quantification values between hand made and calculated data are almost the same. We quantified the each period and performed pseudo color mapping by comparing signal intensity each other according to previously obtained hand made data, and compared the result of this paper according to obtained quantified data to that of doctors decision. The examined mean and standard deviation for each brain infarction stage are as follows ; the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and T2WI for each period are $197.7{\pm}6.9$ in hyperacute, $110.2{\pm}5.4$ in acute, and $67.8{\pm}7.2$ in subacute. And the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and FLAIR for each period are $199.8{\pm}7.5$ in hyperacute, $115.3{\pm}8.0$ in acute, and $70.9{\pm}5.8$ in subacute. We can quantificate and decide cerebral infarction period objectively. According to this study, DWI is very exact for early diagnosis. We classified the period of infarction occurrence to analyze the region of disease and normal region in DW, T2WI, FLAIR images.
Purpose: Fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) imaging can be obtained faster with shorter repletion time (TR), but it gets noisier. We hypothesized that shorter-TR FLAIR obtained at 3 tesla (3T) with a 32-channel coil may be comparable to conventional FLAIR. The aim of this study was to compare the diagnostic value between conventional FLAIR (TR = 9000 ms, FLAIR9000) and shorter-TR FLAIR (TR = 6000 ms, FLAIR6000) at 3T in terms of diffusion-weighted imaging-FLAIR mismatch. Materials and Methods: We recruited 184 patients with acute ischemic stroke (28 patients < 4.5 hours) who had undergone 5-mm diffusion-weighted imaging (DWI) and two successive 5-mm FLAIR images (no gap; in-plane resolution, $0.9{\times}0.9mm$) at 3T with a 32-channel coil. The acquisition times for FLAIR9000 and FLAIR6000 were 108 seconds (generalized autocalibrating partially parallel acquisitions [GRAPPA] = 2) and 60 seconds (GRAPPA = 3), respectively. Two radiologists independently assessed the paired imaging sets (DWI-FLAIR9000 and DWI-FLAIR6000) for the presence of matched hyperintense lesions on each FLAIR imaging. The signal intensity ratios (area of DWI lesion to contralateral normal-appearing region) on both FLAIR imaging sets were compared. Results: DWI-FLAIR9000 mismatch was present in 39 of 184 (21.2%) patients, which was perfectly the same on FLAIR6000. Three of 145 patients (2%) with DWI-matched lesions on FLAIR9000 had discrepancy on FLAIR6000, showing no significant difference (P > 0.05). Interobserver agreement was excellent for both DWI-FLAIR9000 and DWI-FLAIR6000 (k = 0.904 and 0.883, respectively). Between the two FLAIR imaging sets, there was no significant difference of signal intensity ratio (mean, standard deviation; $1.25{\pm}0.20$; $1.24{\pm}0.20$, respectively) (P > 0.05). Conclusion: For the determination of mismatch or match between DWI and FLAIR imaging, there is no significant difference between FLAIR9000 and FLAIR6000 at 3T with a 32-channel coil.
잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.
Arc must be stable during welding first of all other factors for obtaining sound weldment, especially in the automation of welding process. Arc stability is somewhat sophisticated phenomenon which is not clearly defined yet. In consumable electrode welding, the voltage and current variation due to metal transfer enables to assess arc stability. Recently, statistical analyses of the voltage and current waveform factors are performed to assess the degress of arc stability which is assessed and controlled by operator's own experience by now. But, considering the increasing need and the trend of automation of welding process, it is necessary to monitor arc stability in real-time. In this sutdy, the modified stability index composed of two voltage and current wvaeform factors (arc time and short circuit time) reduced from four factors (arc time, short circuit time, average arc current and average short circuit current) in Mita's index by the welding electrical circuit modeling is proposed and verified by experiments to be well estimating arc stability in the static sense. Also, the recursive calculation form estimating present arc stability in the dynamic sense is developed for real-time estimation. The results of applying the recursive index during welding show good estimation of arc stability in real-time. Therefore, the results of this study offers the mean for real-time control arc stability.
최근 LIS/GIS측량과 지적조사 등의 분야에서는 위성측위시스템(GPS릿 활용이 보편화됨에 따라 지역측지계에서 지구중심좌표계로 변환하기 위한 국가변환요소를 필요로 하고 있다. 이 논문에서는 벳셀타원체 기준의 한국측지좌표와 WGS84좌표간의 변환요소를 가중변수에 의한 최소제곱해법에 따라 결정하였다. 국가기준점망의 31개 측점에 대한 GPS관측으로부터 결정된 지심3차원좌표의 GPS성과와 실용성과 또는 정밀1차성과간의 기준계 변환요소는 표준편차 1미터 이내이며 벳셀지오이드고를 고려할 때 GPS기선해석을 위한 초기좌표결정과 중축척지도의 변환과 LIS/GIS 데이터베이스의 수정에 이용할 수 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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