본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4042-4059
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2020
The development of new multimedia techniques such as 3D printing is increasingly attracting the public's attention towards 3D objects. An optimized robust and imperceptible watermarking method based on Ant Colony Optimization (ACO) and Weber Law is proposed for 3D polygonal models. The proposed approach partitions the host model into smaller sub meshes and generates a secret watermark from the sub meshes using Weber Law. ACO based optimized strength factor is identified for embedding the watermark. The secret watermark is embedded and extracted on the wavelet domain. The proposed scheme is robust against geometric and photometric attacks that overcomes the synchronization problem and authenticates the secret watermark from the distorted models. The primary characteristic of the proposed system is the flexibility achieved in data embedding capacity due to the optimized strength factor. Extensive simulation results shows enhanced performance of the recommended framework and robustness towards the most common attacks like geometric transformations, noise, cropping, mesh smoothening, and the combination of such attacks.
본 논문에서는 OFDM/HL-16QAM 시스템의 성능을 구하였다. OFDM/HL-16QAM은 계층적 16QAM을 채용하는 OFDM 시스템으로서 열악한 다중경로 페이딩 환경에서 고품질의 고속 데이터 전송이 가능하고 서로 다른 품질의 두 가지 데이터 서비스를 동시에 제공할 수 있는 시스템이다. 성능평가를 위한 무선 채널로서는 AWGN과 다중경로 페이딩이 존재하는 무선 환경을 고려했다. 각각의 채널환경에서의 시뮬레이션을 통해 데이터 전송시의 OFDM/HL-16QAM 시스템에 대해 Eb/No와 반송파 수에 따른 BER 성능을 구해냈고, 이로부터 고품질과 저품질의 데이터 서비스를 모두 만족시키기 위해 요구되는 최소 평균 SNR 값을 제시했다. 이미지 전송에 응용하기 위한 방안으로는, 영상 압축을 위해 DCT 기반의 고정길이 부호기법을 채용하는 OFDM/HL-16QAM 시스템을 제안하고, 수신 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise power Ratio)을 최대화시키는 최적 계층 변조 파라미터를 구했다. 또한, 최적화된 계층 변조 파라미터를 사용하는 경우, 제안한 시스템을 통한 수신 영상 품질이 기존의 OFDM/16QAM 시스템보다 우수하다는 것을 보였고, 시뮬레이션을 통해 수신 영상에 대한 PSNR의 상한과 하한을 구해냈다. 성능분석 결과들로부터 제안한 OFDM/HL-16QAM 시스템이 데이터와 이미지 전송에 적합한 시스템이라는 것을 알 수 있다.
This paper proposes a single accelerometer sensor control algorithm to mobile inverted pendulum, generally called 'Segway', and evaluates the performance of this system comparing to the conventional ones. The commercialized 'Prototype Segway-PT' is initially considered as a next-generation transport vehicle. However, this robot is operated by three gyroscopes and two accelerometers to control the posture and speed, and it requires the complex signal processing for fusing the two sets of data. As the result of this, the growth rate of market size of 'Segway' is slow because of its high price mainly. In this paper, the mobile inverted pendulum is operated by a single accelerometer to simplify the control system to lower the price. Low pass filter is one of the good sensors to reducing the variation of an accelerometer, but it has time delay. This time delay disturbs real-time mobile inverted pendulum control. Like this, other various algorithms are used for this system, but each one has its own weak point. So this paper proposes a new filtering method, median filter and EKF. Median filter is used to image processing to reject impulse elements like salt and pepper noise. As the major performance evaluation parameter for the accelerometer, the high-frequency to low frequency ratio from FFT (Fast Fourier Transform) is used. Effectiveness of the proposed algorithms has been verified through the real experiments and the results are demonstrated.
1. Objective There has been a few trials to diagnose Sasang Constitution by using EEG, but has not been studied intensively. For the purpose of practical diagnosis, the characteristics of EEG for each constitution should be studied first. Recently it has been shown that Sasang Constitution might be related to harm avoidance and novelty seeking in temperament and character profiles. Based on this finding, we propose a visual stimulation method to evoke a EEG response which may discriminate difference between constitutional groups. Through the experiment with this method, we tried to reveal the characteristics of EEG of each constitutional groups by the method of event-related potentials. 2. Methods: We used facial visual stimulation to verify the characteristics of EEG for each constitutional groups. To reveal characteristic in sensitivity and latency of response, we added several levels of noise to facial images. 6 male subjects(2 Taeeumin, 2 Soyangin, 2 Soeumin) participated in this study. All subjects are healthy 20's. To remove artifacts and slow modulation, we removed EOG contaminated data and renormalization is applied. To extract stimulation related components, normalized event-related potential method was used. 3. Results: From Oz channels, it is verified that facial image processing components are extracted. For lower level noise, components related to the visual stimulation were clearly shown in Oz, Pz, and Cz channels. Pz and Cz channels show differences among 3 constitutional groups in maximum around 200 msec. Especially moderate level of noise looks appropriate for diagnosis. 4. Conclusion: We verified that the visual stimulation with facial emotion might be a good candidate to evoke the differences between constitutional groups in EEG response. The differences shown in the experiment may imply that the process of emotion has distinct tendencies in latencies and sensitivity for each consitutional group. And this distinction might be related to the temperament profile of consitutional groups.
탄성파 탐사 영상에 적절한 평활화 기법을 적용하게 되면 무작위 잡음이 제거되고 신호의 연속성이 증가되어 보다 정밀한 해석을 할 수 있다. 자료의 특성을 해치지 않으면서 효율적으로 탄성파 탐사자료를 평활화 하기 위해서 최근까지 활발하게 연구 및 사용되고 있는 방법 중 하나가 SOF-EP (Structure-Oriented Filter-Edge Preserving) 기법이다. 이 기법은 자료의 진폭이 큰 곳에서 작은 곳으로 확산되는 원리를 이용하며, 수평층과 같은 연속성이 있는 구조에서는 층을 따라 확산 혹은 평활화가 일어나게 해줌으로써 층 내의 연속성을 증가시키고 무작위 잡음을 제거하는 효과를 가져온다. 또한, 단층과 같은 불연속적인 주요 구조 경계에서의 확산 혹은 평활화를 막기 위하여 연속성 결정 인자를 설정함으로써 평활화 기법의 정밀성을 높일 수 있다. 하지만, 연속성 결정인자를 계산하기 위하여 사용되어 온 구조지향 닮음(structure-oriented semblance) 기법의 경우, 사용하는 필터의 크기나 자료의 양에 따라 많은 시간이 소요되기 때문에 효율성이 떨어지는 한계를 가진다. 이 연구에서는 먼저 SOF-EP 기법을 구현하고, 현장자료에 단계적으로 적용함으로써 그 효용성을 확인하였으며 다음으로 효율적으로 연속성 결정인자를 계산할 수 있는 모서리 반응 기법(corner response method)을 제안 및 적용하여 기존의 방법과 비교하였다. 그 결과 약 6000배 이상 계산 시간을 단축할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 Rib Rando Phantom을 이용하여 겨드랑 첫 번째, 두 번째 갈비뼈 골절이 선예하게 나타나는 영상의 검사방법을 연구하였다. 팬톰의 자세와 엑스선관 각도를 수직, 머리쪽 5°, 다리쪽 5°로 변경하여 검사하였다. 획득한 영상을 방사선사가 주관적으로 영상평가 하였으며, 평가 데이터를 SPSS ver. 3.0으로 분석하였다. ImageJ Program을 이용하여 신호대잡음비(SNR)를 계산하였다. 그 결과 Cronbach Alpha 값이 0.789로 유의하게 높았다. 신호대잡음비(SNR)의 결과는 갈비뼈 앞쪽의 경우 엑스선관을 머리쪽으로 5° 기울여 검사 시 6.038, 갈비뼈 뒤쪽의 경우 엑스선관을 다리쪽으로 5° 기울여 검사 시 7.860으로 가장 높았다. 겨드랑 갈비뼈의 촬영기법으로 앞쪽 검사는 골절된 부위를 거상하고 엑스선관 각도를 머리쪽으로 5° 주며, 뒤쪽 검사는 골절된 부위를 밀착하여 엑스선관 각도를 발쪽으로 5° 기울여 검사한다면 선예한 영상을 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.
국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.
동화상의 부호화 효율향상을 위하여 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하여 영역 분할하는 방법을 제안한다. 유전적 알고리즘은 함수치만을 이용하여 큰 탐색공간으로부터 최적의 조합을 축차적으로 찾아내는 방법이다. 이동추정과 영역분할을 동시에 진행함으로써, 이동 벡터를 화면내의 작은 블록이나 화소의 각각에 할당하고, 그것을 부호화 정보량과 신호 대 잡음비의 관계로부터 최적화 문제로 변환할 수 있다. 즉, 이동보상예측 부호화에는 영역분할과 이동 추정은 서로 밀접하게 관계되어 있다. 이것은 부호량과 S/N비를 최적화하는 것으로서 화면 속의 각 블록에서 이동 벡타를 최적의 상태로 배치하는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 최적인 영역분할 결과를 얻기 위하여 GA의 데이터형과 그 데이터의 처리 방법에 대해서 검토하였다. 또한, 테스트 화상을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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