• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3312-3327
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• 2020

Plant diseases are a significant yield and quality constraint for farmers around the world due to their severe impact on agricultural productivity. Such losses can have a substantial impact on the economy which causes a reduction in farmer's income and higher prices for consumers. Further, it may also result in a severe shortage of food ensuing violent hunger and starvation, especially, in less-developed countries where access to disease prevention methods is limited. This research presents an investigation of Directional Local Quinary Patterns (DLQP) as a feature descriptor for plants leaf disease detection and Support Vector Machine (SVM) as a classifier. The DLQP as a feature descriptor is specifically the first time being used for disease detection in horticulture. DLQP provides directional edge information attending the reference pixel with its neighboring pixel value by involving computation of their grey-level difference based on quinary value (-2, -1, 0, 1, 2) in 0°, 45°, 90°, and 135° directions of selected window of plant leaf image. To assess the robustness of DLQP as a texture descriptor we used a research-oriented Plant Village dataset of Tomato plant (3,900 leaf images) comprising of 6 diseased classes, Potato plant (1,526 leaf images) and Apple plant (2,600 leaf images) comprising of 3 diseased classes. The accuracies of 95.6%, 96.2% and 97.8% for the above-mentioned crops, respectively, were achieved which are higher in comparison with classification on the same dataset using other standard feature descriptors like Local Binary Pattern (LBP) and Local Ternary Patterns (LTP). Further, the effectiveness of the proposed method is proven by comparing it with existing algorithms for plant disease phenotyping.

• 한국물환경학회지
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• 제22권6호
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• pp.1068-1074
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• 2006

For receiving water quality protection a control systems of urban drainage for CSOs reduction is needed. Examples in combined sewer systems include downstream storage facilities that detain runoff during periods of high flow and allow the detained water to be conveyed by an interceptor sewer to a centralized treatment plant during periods of low flow. The design of such facilities as storm-water detention storage is highly dependant on the temporal variability of storage capacity available as well as the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage. For the continuous long-term analysis of urban drainage system this study used analytical probabilistic model based on derived probability distribution theory. As an alternative to the modeling of urban drainage system for planning or screening level analysis of runoff control alternatives, this model has evolved that offers much ease and flexibility in terms of computation while considering long-term meteorology. This study presented rainfall and runoff characteristics of the subject area using analytical probabilistic model. Runoff characteristics manifested the unique characteristics of the subject area with the infiltration capacity of soil and recovery of depression storage and was examined appropriately by sensitivity analysis. This study presented the average annual CSOs, number of CSOs and event mean CSOs for the decision of storage volume.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.45-50
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• 2010

영상 보간법은 영상의 해상도를 향상시키기 위해서 사용되는 기술로서 보간 결과 영상에서 나타나는 화질 열화가 아직 까지 해결되지 않은 문제점이다. 이를 위해서 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용한 영상 보간법을 제안하고 제안한 알고리즘을 휴대용 장치에서 구현하였다. 제안하는 방법에서는 획득 저해상도 영상을 더욱 작은 크기로 축소한 후 다시 보간을 거쳐서 나온 영상을 이용해서 에러를 계산하고, 그 결과값을 보간하여 추정 손실 정보를 생성한다. 추정된 손실 정보는 적응적 가중치와 경합하여 최종적으로 보간된 고해상도 C영상에 더해지게 된다. 실험을 통해서 제안한 방볍이 기존의 알고리즘틀 보다 PSNR에서 2dB이상 향상된 것을 알 수 있었다. 또한 휴대용 장치에서 구현하여 실시간 처려가 가능한 것을 확인하였다. 이와 같이 제안한 방법은 영상의 확대와 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있다.

• 한국가스학회지
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• 제17권2호
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• pp.85-89
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• 2013

한국형 LNG선 화물창(KC-1)의 개발은 LNG선의 핵심기술인 화물창시스템의 원천기술을 확보하여 외화절감 및 조선 산업의 경쟁력을 높이는데 그 목적이 있다. 화물창 내부의 액체가 선박의 모션에 의해 생기는 슬로싱 충격 하중에 대한 LNG선의 화물창의 구조 안전성 평가는 중요한 설계 요소가 되었다. 슬로싱 현상에 의한 구조 안전성을 평가하는 가장 이상적인 방법은 유체 영역과 화물창 구조의 상호 작용을 완벽하게 구현하는 것이다. 그러나 유체-구조 연성해석은 방대한 계산 시간과 결과의 정확성을 보장하기 어렵기 때문에 불규칙적인 슬로싱 압력을 삼각파의 형태로 이상화하여 구조 안전성을 평가하였다. 따라서 본 연구에서는 슬로싱 압력은 15/1000초 동안에 최대 10bar의 압력으로 가정한 삼각파로 고려하였고, 해석 결과 한국형 LNG선 화물창(KC-1)의 보냉 판넬은 슬로싱 하중에 대해 구조적으로 건전한 것으로 평가되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.777-782
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• 2020

본 논문에서는 도플러 레이다와 음성 센서를 이용한 CNN 기반 HMI 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. 단일 센서 모니터링의 한계를 극복하기 위해 제안된 HMI 시스템은 두 센서의 데이터를 융합 처리하여 분류 성능을 개선했다. 제안된 시스템은 다양한 노이즈 환경에서 단일 레이다 및 음성 센서 기반 분류기에 비해 3.5% 및 12% 향상된 성능을 나타냈다. 또한, CNN의 복잡한 연산부를 가속하기 위해 설계된 하드웨어를 FPGA 디바이스 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 결과, 제안된 HMI 가속 플랫폼은 단일 소프트웨어 기반 구조에 비해 연산 시간을 95% 단축 가능한 것을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권4호
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• pp.1-6
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• 2005

적대적 환경에서 임무를 수행하는 비행체의 레이다 포착에 관련된 스텔스 기술이 주요 설계 문제로 부각되고 있다. 레이다 회피 기능을 증대시키는 방안들을 분석하기 위해서는 Maxwell 방정식을 해석하는 기법이 필요한데, 본 연구에서는 기본 수치기법으로 다학제 최적설계 연구에 적합한 CFD 기법을 이용하였다. 시간 영역 전자기장 데이터를 DFFT 알고리즘을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 근방-원방 변환에 기초한 Green 함수 관계식을 사용하여 RCS 특성을 예측하였다. 검증을 위해 완전전도 실린더 주위 TE 모드를 고려하였으며, CFD 기법을 원용한 CEM 코드의 가능성을 확인하기 위해 비행체 날개단면 주위의 전자기 산란 현상을 계산하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.53-60
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• 2012

최근접 이웃 분류에서 입력 데이터의 클래스는 선택된 근접 학습 데이터들 중에서 가장 빈번한 클래스로 예측된다. 최근접분류 학습은 학습 단계가 없으나, 준비된 데이터가 모두 예측 분류에 참여하여 일반화 성능이 학습 데이터의 질에 의존된다. 그러므로 학습 데이터가 많아지면 높은 기억 장치 용량과 예측 분류 시 높은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분리 경계면에 위치한 학습 데이터들로 구성된 새로운 학습 데이터를 생성시켜 분류 예측을 수행하는 프로토타입 선택 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 분리 경계 영역에 위치한 데이터를 Tomek links와 거리를 이용하여 선별하며, 이미 선택된 데이터와 클래스와 거리 관계 분석을 이용하여 프로토타입 집합에 추가 여부를 결정한다. 실험에서 선택된 프로토타입의 수는 원래 학습 데이터에 비해 적은 수의 데이터 집합이 되어 최근접 분류의 적용 시 기억장소의 축소와 빠른 예측 시간을 제공할수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.81-91
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• 1994

벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1153-1161
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• 2005

가장 최근에 표준화된 H.264 동영상 압축 부호화 방식은 이전의 비디오 부호화 방식에 비해 율-왜곡 관점에서 높은 성능을 보이지만 더불어 부호기의 복잡도가 상당히 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 H.264 비디오 부호화에서 인터/인트라 예측을 위한 적응적이고도 효율적인 복잡도 감소 알고리즘을 제시한다. 제안하는 인터 예측 알고리즘은 효율적이고 간단한 모드 결정 방법을 제시하며 그에 따른 움직임 추정 기법을 적응적으로 적용하여 복잡도를 감소시킨다. 또한 인트라 예측에서 기존에 계산된 최소 율-왜곡 비용을 인트라 $16{\times}16$과 인트라 $4{\times}4$ 모드 결정에 이용하여 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전체 부호화 시간을 최대 $60.9\%$까지 감소시키는데 비해 PSNR이나 비트율에는 거의 손실을 발생시키지 않는 장점이 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.237-246
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• 2001

본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.