본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
전자기학의 분야에서 와전류를 이용한 응용 분야는 매우 다양하다. 예를 들면, 핵을 이용한 원자력 발전소의 증기 발생 튜브 또는 비행기의 엔진이나 날개 부분의 결함 등을 자기적 특성을 이용하여 비파괴 검사를 하는 등의 일이다. 와전류의 특성을 결정짓는 가장 중요한 인자 중 하나가 바로 센서 측정 거리 (lift-off)인데 이것은 와전류를 측정한 센서와 피검사 물체간의 물리적인 공간거리를 뜻한다. 이 인자는 와전류 신호의 특성을 정확하게 분석해내는데 매우 중요함에도 불구하고 실제 필드에서는 모든 경우마다 그 정확한 값을 측정해내기가 힘들 뿐더러 일정한 거리를 상시 유지 하기도 어렵다. 따라서 자기적 신호의 하나인 와전류로 하여금 다양한 상황에서의 lift-off로 변화에도 영향을 받지 않고 일정한 특성을 유지하게끔 해주는 기술이 필요하다. 이 논문은 다양한 lift-off로부터 얻어진 와전류를 보상하여 일정한 성질을 유지하도록 하는 기법을 설명하고 있다. 다양한 lift-off로 부터 얻어진 와전류들은 신호 획득 거리가 0인 이상적 상태의 신호들로 보상 변환 되어 다음 단계인 피검사 시료상의 결함 또는 흠집의 물성이나 특성 파악에 계속해서 쓰이게 된다.
이 논문에서는 크기와 영상 평면상에서 회전 (in-plane rotation) 변화를 가지는 정면 얼굴 영상의 인식성능을 향상시키기 위하여, 새로운 템플릿 (template) 기반 접근 방법들을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위한 템플릿들은 크기와 회전 변화가 다른 다수의 영상들을 선형 또는 비선형 연산에 의하여 생성된다. 얼굴의 크기와 영상 평면에서 회전 변화에 무관한 얼굴의 특징을 추출하기 위하여 어파인 (affine) 변환, 로그폴라 (log-polar) 사상, 그리고 로그폴라 영상에 기반한 FFT들이 이용된다. 제안된 방법들은 인식률과 수행 시간 측면에서 비교된다. 실험 결과로부터 제안된 템플릿을 이용한 방법들의 인식률이 한 장의 영상으로 생성된 템플릿을 이용한 방법들의 인식률보다 우수함을 나타낸다. 어파인 변환을 이용한 방법의 인식률이 로그폴라 사상을 이용한 방법과 로그폴라 영상에 기반한 FFT 방법의 인식률보다 우수하며, 수행 시간 측면에서는 로그폴라 사상을 이용한 방법이 가장 빠르다.
본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.
Near-rings considered are right near-rings and R is a near-ring. $J_0^r(R)$, the right Jacobson radical of R of type-0, was introduced and studied by the present authors. In this paper $J_1^r(R)$ and $J_2^r(R)$, the right Jacobson radicals of R of type-1 and type-2 are introduced. It is proved that both $J_1^r$ and $J_2^r$ are radicals for near-rings and $J_0^r(R){\subseteq}J_1^r(R){\subseteq}J_2^r(R)$. Unlike the left Jacobson radical classes, the right Jacobson radical class of type-2 contains $M_0(G)$ for many of the finite groups G. Depending on the structure of G, $M_0(G)$ belongs to different right Jacobson radical classes of near-rings. Also unlike left Jacobson-type radicals, the constant part of R is contained in every right 1-modular (2-modular) right ideal of R. For any family of near-rings $R_i$, $i{\in}I$, $J_{\nu}^r({\oplus}_{i{\in}I}R_i)={\oplus}_{i{\in}I}J_{\nu}^r(R_i)$, ${\nu}{\in}\{1,2\}$. Moreover, under certain conditions, for an invariant subnear-ring S of a d.g. near-ring R it is shown that $J_2^r(S)=S{\cap}J_2^r(R)$.
Jang, Hyo Seon;Kim, Sang Kyun;Lee, Ji Sang;Yoo, Su Hong;Hong, Seung Hwan;Kim, Mi Kyeong;Sohn, Hong Gyoo
한국측량학회지
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제38권5호
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pp.477-486
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2020
Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.
We report the solid-liquid phase equilibria on the $GdBa_2Cu_3O_{7-{\delta}}$ (GdBCO) stability phase diagram in low oxygen pressures ($PO_2$) ranging from 1 to 100 mTorr. On the basis of the GdBCO stability phase diagram experimentally determined in low oxygen pressures, the isothermal sections of three different phase fields on log $PO_2$ vs. 1/T diagram were schematically constructed within the $Gd_2O_3-Ba_2CuO_y-Cu_2O$ ternary system, and the solid-liquid phase equilibria in each phase field were described. The invariant points on the phase boundaries include the following three reactions; a pseudobinary peritectic reaction of $GdBCO{\leftrightarrow}Gd_2O_3$ + liquid ($L_1$), a ternary peritectic reaction of $GdBCO{\leftrightarrow}Gd_2O_3+GdBa_6Cu_3O_y$ + liquid ($L_2$), and a monotectic reaction of $L_1{\leftrightarrow}GdBa_6Cu_3O_y+L_2$. A conspicuous feature of the solid-liquid phase equilibria in low $PO_2$ regime (1 - 100 mTorr) is that the GdBCO phase is decomposed into $Gd_2O_3+L_1$ or $Gd_2O_3+GdBa_6Cu_3O_y+L_2$ rather than $Gd_2BaCuO_5+L$ well-known in high $PO_2$ like air.
프랙탈 기하는 재료의 파괴거동과 같은 자연계에 존재하는 불규칙한 현상을 비정수의 프랙탈 차원으로 정량화할 수 있다. 이런. 프랙탈 차원에 기초하면 프랙탈 도형은 도형의 일부를 확대하면 전체와 같아지는 자기상사성 특성을 지닌다. 프랙탈적 해석방법을 시멘트 복합체의 파괴시의 균열성장거동에 적용하여 복합체의 미세구조와 파괴거동과의 관계를 알아볼 수 있다. 본 연구의 목적은 시멘트 복합체의 파괴시 소산되는 에너지와 균열의 프랙탈 차원과의 관계를 알아보는데 있다. 시멘트 복합체의 파괴실험을 실시하여 파괴에너지를 측정한 후, 파괴시 형성된 균열형상의 프랙탈 차원을 박스계수법을 통해 산정하고 그 관계를 알아보았다. 실험결과 프랙탈 차원과 파괴에너지의 관계는 비례관계를 나타냈으며 파괴에너지에 대한 프랙탈 차원의 정량적 평가가 가능하다고 사료된다.
본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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