• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.171-176
• /
• 1987

Wiener filtering method was applied to the dual energy imaging procedure in digital radiography(D.R.). A linear scanning photodiode arrays with 1024 elements(0.6mm H 1.3mm pixel size) were used to obtain chest images in 0.7 sec. For high energy image acquisition, X-ray tube was set at 140KVp, 100mA with a rare-earth phosphor screen. Low energy image was obtained with X-ray tube setting at 70KVp, 150mA. These measured dual energy images are represented in the vector matrix notation as a linear discrete model including the additive random noise. Then, the object images are restored in the minimum mean square error sense using Wiener filtering method in the transformed domain. These restored high and low energy images are used for computation of the basis image decomposition. Then the basis images are linearly combined to produce bone or tissue selective images. Using this process, we could improve the signal to noise ratio characteristics in the material selective images.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.129-135
• /
• 2017

Purpose: This article provides step-stress accelerated degradation test (ADT) plans based on the Wiener process. Method: Step-stress levels and the stress change times are determined based on the D-optimality criteria to develop test plans. Further, a simple grid search method is provided for obtaining the optimal test plan. Results: Based on the solution procedure, ADT plans which include the stress levels and change times are developed for conducting the reliability test. Conclusion: Optimal step-stress ADT plans are provided for the case where the number of measurements is small.

• 한국음향학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.191-199
• /
• 2008

본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권12호
• /
• pp.261-269
• /
• 2013

본 연구에서는 자극에 대한 유발전위 발현시점의 변화와 유발전위에 혼입된 무작위 잡음을 시간지연현상과 자음혼입 가법모형으로 모델링 하였다. 동기시점 불일치에 따른 평균화 처리과정의 유발전위 신호의 왜곡을 개선하기 위하여 시간지연추정을 잡음제거 위너필터에 결합한 복합적 시간지연보상-잡음개선 위너필터-앙상블평균 처리기법 (DWEA: Delay compensated Wiener filtered ensemble averaging)을 적용하였다. 제시한 방법의 성능은 임의의 시간지연과 크기의 변화를 변화시킨 백색잡음 데이터를 합성한 대리모의실험을 통하여 검증하였다. 모의실험데이터에 대하여 DWEA 방법이 위너필터링앙상블평균 방법과 기존의 앙상블평균방법보다 우수 하였다. DWEA 방법은 10% MSE 오차한계에 대하여 잡음이득 7까지 동작 가능하였다. 실험결과를 통하여 DWEA 방법은 잡음의 혼입과 동기 불일치 현상을 보이는 유발전위의 신호개선의 가능성을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.524-529
• /
• 2004

In this paper, We described the method which developed the optimal control system for air separation unit to change production rates frequently and rapidly. Control models of the process were developed from actual plant data using subspace identification method which is developed by many researchers in resent years. The model consist of a series connection of linear dynamic block and static nonlinear block (Wiener model). The model is controlled by model based predictive controller. In MPC the input is calculated by on-line optimization of a performance index based on predictions by the model, subject to possible constraints. To calculate the optimal the performance index, conditions are expressed by LMI(Linear Matrix Inequalities).In order to access at the Bailey DCS system, we applied the OPC server and developed the Client program. The OPC sever is a device which can access Bailey DCS system.The Client program is developed based on the Matlab language for easy calculation,data simulation and data logging. Using this program, we can apply the optimal input to the DCS system at real time.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.1641-1648
• /
• 2017

본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제45권1호
• /
• pp.53-67
• /
• 2013

This study aimed to develop a model to accurately predict the acceleration of structural systems during an earthquake. The acceleration and applied force of a structure were measured at current time step and the velocity and displacement were estimated through linear integration. These data were used as input to predict the structural acceleration at next time step. The computation tool used was the Volterra/Wiener neural network (VWNN) which contained the mathematical model to predict the acceleration. For alleviating problems of relatively large-dimensional and nonlinear systems, the VWNN model was utilized as the signal processing tool, including the Taylor series components in the input nodes of the neural network. The number of the intermediate layer nodes in the neural network model, containing the training and simulation stage, was evaluated and optimized. Discussions on the influences of the gradient descent with adaptive learning rate algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm, both for determining the network weights, on prediction errors were provided. During the simulation stage, different earthquake excitations were tested with the optimized settings acquired from the training stage to find out which of the algorithms would result in the smallest error, to determine a proper simulation model.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.372-377
• /
• 2009

본 연구에서는 무선망에서 모바일 터미널의 호가 요구하는 무선자원의 예측방법으로 위너모델에 의한 예측방법, MMOSPRED 예측방법, 신경망기법에 의한 예측방법 과 이들 예측방법을 이용한 호 수락제어기법의 성능을 평가한다. 호 수락제어는 무선자원을 핸드오프호에 우선적으로 할당하는 핸드오프호 우선수락방법을 사용하며, 이를 위해 핸드오프호가 필요로 하는 자원의 양을 예측하여 예약하고, 나머지 용량으로 신규호의 수락/거절을 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 자원예측방법들에 의한 자원예측의 정확성(예측오차)과 예측된 자원을 이용한 핸드오프호의 손실확률 및 신규호의 차단확률을 비교한다. 그 결과 자원예측 방법에 의해 핸드오프호의 요구자원량을 정확히 예측함으로써 핸드오프호의 손실확률과 신규호의 차단확률이 감소하였고, 위너모델에 의한 자원예측 및 호 수락제어의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.264-270
• /
• 2016

In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and estimate the height of the detected objects. We separate the foreground using Gaussian mixture model and the pedestrian is detected using the conditions such as the width-height ratio and the size of the candidate objects. In order to obtain the optimal model for estimating the height of pedestrian, we get many training data from the pedestrian whose height is known. Using these training data, we designed optimal Wiener height estimator and used to estimate the height of pedestrians. The height of the pedestrian at various distance is estimated and the accuracy is evaluated. In the experimental results, proposed method shows that it can estimate the height of pedestrian for various positions effectively.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제12C권1호
• /
• pp.69-76
• /
• 2005

무선 셀룰러 망에서 제한된 무선자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 기존의 방법보다 정확히 예측함으로써 자원의 낭비를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 위너모델을 개선한 기존의 방법은 현재의 핸드오프 호가 사용하는 자원의 양(대역폭)을 토대로 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 예측함으로써 이웃 셀의 트래픽 정보를 이용하여 자원의 양을 예측하는 방법보다 자원예측을 위한 처리과정이 훨씬 간단하다. 그러나 기존의 방법에서는 실제 요구한 양과 예측한 자원의 양의 차이인 자원의 예측 오차량의 크기가 예측시점의 경과에 따라 증가하여 자원의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 예측시점의 경과에 따라 예측 오차량의 크기를 감소시키는 감소 지수 파라메타를 도입하여 기존방법의 자원낭비를 줄였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 원하는 핸드오프 호 손실률에서 핸드오프 호가 필요로 하는 자원의 양을 정확히 예측함으로써 자원의 이용률에서 성능이 우수함을 보인다.