• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.102-108
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• 1999

교착어인 한국어를 대상으로 대용량의 대화체 어휘를 포함하는 연속 음성을 인식하는 데에는 인식단위를 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 어절이나 형태소를 사용하는 기존의 음성인식 시스템에서의 난점을 해소하고 새로운 인식단위인 의사형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기와 태거를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 인식의 출력을 인식의 다음 단계인 언어처리부의 처리단위와 일치시킬 수 있으므로 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 일반 형태소를 대상으로 하는 시스템과 동일한 수준의 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1401-1408
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• 2011

본 논문에서는 영상처리용 16개의 처리기를 위한 다중접근기억장치(Multi-Access Memory System) 및 병렬처리기의 칩을 설계하였다. 다중접근기억장치는 병렬접근 메모리 시스템의 한 종류로서 영상의 픽셀 데이터값에 8가지 타입으로 동시 접근이 가능하다. 또한 일정한 간격을 두고 픽셀 데이터값에 접근하는 것이 가능하다. 다중접근기억장치가 내장된 병렬처리기는 실제로 2003년에 구현되어진 적이 있다. 하지만 고해상도 영상을 실시간으로 처리하기에는 그 성능이 미치지 못하였다. 이에 본 논문에서는 이전의 시스템의 메모리 모듈(Memory Module)과 처리기(Processing Element)를 추가 확장하여 보다 개선된 병렬처리 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이전의 시스템보다는 3배, 시리얼 시스템보다는 6배 빠른 속도로 모폴로지컬 클로징(Morphological closing) 알고리즘의 수행이 가능하다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1990년도 추계학술대회
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• pp.110-113
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• 1990

A new approach to impulsive noise rejection and background normalization of digitized electrocardiogram signals is presented using mathematical morphological operators that incoporate the shape information of a signal. A brief introduction to these nonlinear signal processing operators, as well as detailed description of the new algorithm, is presented. Empirical results show that the new algorithm has good performance in impulsive noise rejection and background normalization.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.789-795
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• 2002

컬러 이미지는 Gray Scale 이미지와는 달리 3가지 채널의 조합으로 이루어지고 방대한 정보량 때문에 효과적인 이미지 분할이 어렵다. 본 논문에서는 범용성 있는 Color Morphological Pyramids(CMP)구조를 제안하고, 그를 이용한 이미지 분할을 보인다. 이미지 피라미드 구조는 최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, HSI, CMY 등의 컬러 공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식을 사용하여 새 레벨의 이미지를 생성한 후 이를 이미지 분할한다. 이미지 분할실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.92-98
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• 2019

본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권12호
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• pp.577-582
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• 2002

The objective of this paper is to produce a weighted graph map for path-planning of an autonomous mobile robot(AMR) based on the measurements from a single ultrasonic sensor, which are acquired when the autonomous mobile robot explores unknown indoor circumstance. The AMR navigates in th unknown space by following the wall and gathers the range data using the ultrasonic sensor, from which the occupancy grid map is constructed by associating the range data with occupancy certainties. Then, the occupancy grid map is converted to a weighted graph map suing morphological image processing and thinning algorithms. the path- planning for autonomous navigation of a mobile robot can be carried out based on the occupancy grid map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and primary results are presented in this paper.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.736-739
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• 2006

While hyperspectral data are very rich in information, their processing poses several challenges such as computational requirements, noise removal and relevant information extraction. In this paper, the application of advanced scale-space filtering to selected hyperspectral bands was investigated. In particular, a pre-processing tool, consisting of anisotropic diffusion and morphological leveling filtering, has been developed, aiming to an edge-preserving smoothing and simplification of hyperspectral data, procedures which are of fundamental importance during feature extraction and object detection. Two scale space parameters define the extent of image smoothing (anisotropic diffusion iterations) and image simplification (scale of morphological levelings). Experimental results demonstrated the effectiveness of the developed scale space filtering for the enhancement and smoothing of hyperspectral remote sensing data and their advantage against watershed over-segmentation problems and edge detection.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 1998년도 제28회 추계학술대회
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• pp.115-123
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• 1998

The morphological analysis of wear particle is a very effective means for machine condition monitoring and fault diagnosis. In order to describe morphology of various wear particle, the wear test was carried out under different experimental conditions. And fractal descriptors was applied to boundary and surface of wear particle with image processing system. These descriptors to analyze shape and surface wear particle are shape fractal dimension and surface fractal dimension. The shape fractal dimension can be derived from the boundary profile and surface fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of surface pixel. The morphology of wear particles can be effectively obtained by two fractal dimensions.

• Tribology and Lubricants
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• 제18권2호
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• pp.147-152
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• 2002

The morphological analysis of wear particle is a very effective means fur machine condition monitoring and fault diagnosis. In order to describe morphology of various wear particle, the wear test was carried out under friction experimental conditions. And fractal descriptors was applied to boundary and surface of wear particle with image processing. These descriptors to analyze shape and surface of wear particle are shape fractal dimension and surface fractal dimension. The boundary fractal dimension can be derived from the boundary profile and surface fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of surface pixel. The morphology of wear particles can be effectively obtained by two fractal parameter.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 2001년도 제34회 추계학술대회 개최
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• pp.53-58
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• 2001

Fractal dimension is the method to measure the roughness and the irregularity of something that cannot be defined obviously by Euclidean dimension. And the analysis method of this dimension don't need perfect, accurate boundary and color like analysis lot diameter, perimeter, aspect or reflectivity of wear particles or surface. If we arranged the morphological characteristic of various wear particle by using the characteristic of fractal dimension, it might be very efficient to the diagnosis of driving condition. In order to describe morphology of various wear particle, the wear test was carried out under friction experimental conditions. And fractal descriptors was applied to boundary and surface of wear particle with image processing system. These descriptors to analyze shape and surface wear particle are boundary fractal dimension and surface fractal dimension.