In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
The objective of this paper is to effectively detect partial discharges in underground power cables. In this field, we have been usually applied several sensors for such partial discharges. This study used a type of beyond compare antenna based on the influence of background noises. Also, we designed a new structure that is able to easily apply in the adhesion of planar loop types for underground power cables in measurement sensitiveness elevation. A high frequency simulation tool (CST-MWS) was applied to the antenna used in this study, and it was used to evaluate certain characteristics. We fabricated an antenna using the simulation data obtained from a specific test. After checking the sensitivity of this Planar Loop Sensor in the Lab, it was tested in an actual site. This paper analyzed the data as a part of time and frequency domain using an oscilloscope and spectrum analyzer, respectively.
The crustal structure of the Korean Peninsula was investigated by analyzing phase velocity dispersion data of Rayleigh waves. Earthquakes recorded by three component broad-band velocity seismographs during 1999-2004 in South Korea were used in this study. The fundamental mode Rayleigh waves were extracted from vertical components of seismograms by multiple filter technique and phase match filter method. Phase velocity dispersion curves of the fundamental mode signal pairs for 14 surface wave propagation paths on the great circle in the range 10 to 80 sec were computed by two-station method. Treating the shear velocity of each layer as an independent parameter, phase velocity data of Rayleigh wave were inverted. All the result models can be explained by a rather homogeneous crust of shear-wave velocity increasing from 2.8 to 3.25 km/sec from top to about 33 km depth without any distinctive crustal discontinuities and an uppermost mantle of shear-wave velocity between 4.55 and 4.67 km/sec. Our results turn out to agree well with recent study of Cho et al. (2006 b) based on the analysis of seismic background noises to recover short-period (0.5-20 sec) Rayleigh- and Love-wave group velocity dispersion characteristics.
돼지는 꿀꿀거림, 기침, 비명과 같은 다양한 소리로 환경에 대한 반응과 건강 상태를 나타낸다. 돼지 음성의 중요성으로 최근 들어 돼지의 음성은 축산업 종사자에게 매우 중요한 데이터로 활발하게 연구되고 있다. 이를 위해 돼지의 음성 패턴을 분석하여 농장 소음 속에서 돼지의 음성을 구분하고 음성과 기침 소리를 구분하는 경량화 MobileNet 모델을 제안한다. 이 MobileNet은 돈사 내에서 다양한 배경 잡음, 기침 소리 등의 다양한 소리 속에서 돼지의 음성만을 정밀하게 구분하고 분석할 수 있었다. 테스트 결과, 이 모델은 98.2%의 높은 정확도를 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 돼지의 감정 분석, 스트레스 파악 등의 문제 해결을 기대한다.
심각한 사고를 초래하는 석유화학 플랜트의 가스 누출 여부와 위치를 실시간으로 탐지하기 위하여 주변의 여러 기계소음 등으로부터 비정상적 누출 음향을 분리할 수 있는 기법을 제시하였다. LMS 알고리즘을 이용하여 FIR구조의 적응필터와 누출 탐지용 상호상관함수를 이용하여, LABVIEW를 통하여 누출예측프로그램을 개발하였고 직접 제작한 장비를 이용하여 잔향실에서 실험을 수행하였다. 홀 사이즈, 압력, 거리, 주파수를 인자로 하여 비정상적 누출소음에 대한 실험에서 얻어진 데이터를 분석한 결과, 암소음은 1kHz 대역 이하에서 주로 발생하고 누출에 의한 소음신호는 고주파 대역, 특히 16kHz의 대역에서 가장 잘 발생한다는 것을 알게 되었다. 이런 음향기법의 가능성을 확인하기 위해서 실제로 정유공장에서 소음을 측정한 결과, 펌프와 압축기에서의 소음신호가 각각 2kHz, 4.5kHz로 측정됨으로써 주변 환경 소음과 누출음이 구별 가능하고 누출 위치(거리)의 탐지가 가능함을 밝혔다.
관측된 지반진동은 지진원, 지각감쇠 및 지반의 증폭특성 등 3가지 주요 인자로 구성되어 있고 특히 지반증폭 특성은 지진원 및 감쇠특성을 평가할 때 필요하다. 또한 지진재해도를 분석하기 위해 지반의 증폭 특성에 정보가 내진공학 뿐만 아니라 암반공학적 특성 분석에서 필수적이다. 지반의 증폭특성 분석을 위해 분석대상 관측소와 기준 관측소 지반진동의 수평/수직 비를 이용하는 방법을 적용하였다. 기존의 기준관측소의 수직성분 방법에 더하여 새로이 기준관측소의 수평성분 방법을 새로이 시도하였다. 본 연구는 예당저수지 인근에 설치한 4개의 관측소에서 관측된 6개의 가속도 지반진동을 이용하여 각 지반진동의 S파, Coda파 및 배경잡음 각각을 분석한 지반증폭 특성을 상호 비교하였다. 4개 관측소 공통적으로 S파와 Coda파를 이용한 결과는 상호 유사한 지반증폭 특성을 보였다. 다만 배경잡음은 다른 2개 지진 에너지와 비교할 때 전혀 다른 지반증폭 특성을 보였고 이는 배경잡음의 발생 원인이 관측소 마다 서로 다르기 때문으로 입증되었다. 4개 각각의 지진 관측소마다 저주파수 및 고주파수 증폭특성과 관측소 고유의 우월주파수가 서로 상이하여 관측소 고유의 증폭특성을 보여주었다. 또한 본 연구의 결과와 다른 방법의 결과와 비교하면 지반의 동적특성 및 지반분류 연구에 많은 정보를 제시할 수 있다.
패턴인식은 주위 환경을 관찰하는 방법, 배경으로부터 관심있는 패턴을 구분하는 방법, 소리를 얻는 방법, 그리고 패턴 범주들 중에서 타당한 결정을 얻는 방법에 관한 연구이다. 패턴인식 시스템을 설계할 때 필수적으로 1) 데이터의 획득과 전처리, 2) 데이터의 표현, 3) 결정방법 선택과 같은 세 가지 사항을 고려해야한다. 그 이유는 영상을 획득하기 위한 센서의 선택, 전처리 기법, 표현 기법, 의사결정 모델에 따라 인식의 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 컬러영상은 다양한 컬러 패턴으로 구성된다. 대부분의 패턴인식 방법은 훈련되어진 컬러정보를 사용하여 컬러의 특징을 추출한다. 본 논문은 몇 가지 제한된 컬러를 가진 영상으로부터 특정한 컬러 패턴을 적응적으로 추출한다. 컬러 패턴의 수가 한정되어 있기 때문에 영상에서 컬러의 분포가 유사하다. 그러나, 영상에 잡음이나 열화가 존재하면, 그 분포가 변화한다. 그러므로 이미 알고 있는 컬러정보를 가지고 특정한 컬러의 특징을 추출할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 유사한 컬러 패턴을 가진 영상에 대하여 특정한 컬러의 특징을 적응적으로 추출함으로서 인식의 오류를 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 열화가 적은 표본영상을 사용하고, 잡음과 열화가 포함된 여섯 가지의 검사영상을 사용한다. 결론적으로 제안한 방법이 통계적인 패턴인식의 결과보다 정확한 결과를 보여준다.
'Semantic gap' has been a year-old problem in automatic video summarization, which refers to the gap between semantics implied in video summarization algorithms and what people actually infer from watching videos. Using the external EEG bio-feedback obtained from video watchers as a solution of this semantic gap problem has several another issues: First, how to define and measure noises against ERP waveforms as signals. Second, whether individual differences among subjects in terms of noise and SNR for conventional ERP studies using still images captured from videos are the same with those differently conceptualized and measured from videos. Third, whether individual differences of subjects by noise and SNR levels help to detect topic-irrelevant shots as signals which are not matched with subject's own semantic topical expectations (mis-match negativity at around 400m after stimulus on-sets). The result of repeated measures ANOVA test clearly shows a 2-way interaction effect between topic-relevance and noise level, implying that subjects of low noise level for video watching session are sensitive to topic-irrelevant visual shots, while showing another 3-way interaction among topic-relevance, noise and SNR levels, implying that subjects of high noise level are sensitive to topic-irrelevant visual shots only if they are of low SNR level.
자궁경부암은 다른 암과 달리 전암(前癌) 단계가 존재하므로 조기 발견할 경우에 생존율이 높다. 그러나 의사나 병리학자가 하루에 검진할 수 있는 양은 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 세포 도말 검사에 사용되는 자궁 경부진 세포에서 핵을 추출하는 방법을 제안한다. 조기 자궁 경부 세포진 영상에서 핵의 추출은 영상의 배경 그리고 핵과 세포질 영역의 구분이 중요하기 때문에 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정하고, 명암도의 분포가 가장 작은 B채널에서 $3{\times}3$ 마스크를 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상을 이진화하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 세포 객체를 추출한다. 추출된 세포 객체 중에서 군집화된 세포 영역에 대해서는 R 채널의 명암도 값을 반복 이진화에 적용하여 핵 영역을 추출한다. 실제 진단 세포학에서 사용하는 자금경부 세포진 400 배율 영상을 대상으로 실험한 결과, 45개의 세포 영역 중에서 40개의 핵이 추출되었다.
최근, 생체 정보를 이용하여 개인의 신원을 확인하기 위해 근적외선 LED와 CCD 카메라를 이용한 지정맥 인식기술 연구되고 있다. 지정맥 인식은 손가락의 두께, 주변 광, 체온카메라 등의 잡음으로부터 정맥과 배경 이미지를 분리하는 방법에 따라 성능의 차이가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 NIR LED와 CCD 카메라로 촬영된 지정맥 영상으로부터 지정맥 회전, ROI 검출, 필터뱅크를 이용한 정맥 증강 기법을 제안하고 실험을 통하여 그 성능을 평가하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 지정맥 회전과 ROI 검출의 정확도가 99.8%를 보였다. 그리고 필터뱅크를 이용한 정맥 증강처리에서는 제안된 방법이Retinex 알고리즘 보다 우수한 대비 성능을 보였다. 이 실험의 결과로부터 제안된 방법을 정맥인식의 전처리 과정에 적용한다면, 보다 나은 인식률을 제공할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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