• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1136-1141
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• 2014

This paper proposes a new contact type ball tracking sensor to improve the control performance of a low cost ball-and-beam system. It is well-known that the impulsive measurement noise contained in ball position measurement is one of the factors which severely degrades the ball-and-beam control performance. The impulsive ball position measurement noises often appear under the sporadical ball floating on the beam. This fact motivates us to devise a simple analog preprocessing circuit to determine whether the ball loses the contact or not. Once the abnormal ball position measurement is detected, the design problem of the ball tracking sensor can be cast into the typical state estimation problem with missing data. In order to tackle the real-time implementation issue, a steady-state Kalman filter is applied to the problem. Through the experimental results, the usefulness of the proposed scheme is demonstrated.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권4호
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• pp.1-6
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• 2011

본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.511-515
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• 1999

음성의 인식율 저하는 주로 잡음에 의해 발생하고, 이러한 요인을 제거하기 위해 주로 필터뱅크를 사용하여 왔지만, 본 논문은 2 차원 선형예측이라는 영상 특징 추출 방법을 이용하여 잡음에 강인한 숫자 음 인식을 시도하였다. 먼저, 음성에 대한 인식결과를 도출하기 위해, 13 차 선형예측 계수를 이용하여 인식을 시도하였다. 이 때, 잡음을 추가한 음성을 이용하여 시험한 결과, 5 개의 숫자음, ‘영’, ‘사’, ‘오’, ‘육’, ‘구’에서 인식결과의 저하를 볼 수 있었다. 이러한 결과를 향상시키기 위해 2 차원 선형예측 계수를 추가한 인식기 입력 데이터를 구현하였다. 이 때, 선형예측 계수는 각 프레임별로 추출하였고, 음성데이터와 합한 영상 데이터를 가지고 인식 실험을 실시하였다. 이 때, 숫자음 ‘사’ 와 ‘구’ 에 대해서는 상당한 향상을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권6호
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• pp.1060-1069
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• 2016

In this paper, we introduce the fingerprint recognition system based on Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). Fingerprints are classified as four types(Whole, Arch, Right roof, Left roof). The preprocessing methods such as fast fourier transform, normalization, calculation of ridge's direction, filtering with gabor filter, binarization and rotation algorithm, are used in order to extract the features on fingerprint images and then those features are considered as the inputs of the network. RBFNN uses Fuzzy C-Means(FCM) clustering in the hidden layer and polynomial functions such as linear, quadratic, and modified quadratic are defined as connection weights of the network. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNN. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. The performance evaluation of the proposed fingerprint recognition system is illustrated with the use of fingerprint data sets that are collected through Anguli program.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.503-510
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• 2008

This research is related to the process of refining the raw material, industrial 2-propanone to the 2-propanone of the electronic grade. With this view, the high purity of 2-propanone was obtained through the complex preprocessing(physical adsorption method), distillation process and membrane-filtration of distillate. Impurities were identified by GC and UV, and then we assayed the water content in 2-propanone passing adsorption step made of activated carbon and Zeolite 4A. Furthermore, the distillation was performed with the packed column distillation apparatus to eliminate impurities such as acetaldehyde. Particulates were removed by reduced-pressure filtration through $0.5{\mu}m$ membrane filter and the number of the particulates was measured by particulate counter to confirm the removal of impure particles.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1491-1501
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• 2017

In this paper, we propose a method to measure respiration rate by dividing the respiration related region in depth image using level set method. In the conventional method, the respiration related region was separated using the pre-defined region designated by the user. We separate the respiration related region using level set method combining shape prior knowledge. Median filter and clipping are performed as a preprocessing method for noise reduction in the depth image. As a feasibility test, respiration activity was recorded using depth camera in various environments with arm movements or body movements during breathing. Respiration activity was also measured simultaneously using a chest belt to verify the accuracy of calculated respiration rate. Experimental results show that our proposed method shows good performance for respiration rate estimation in various situation compared with the conventional method.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.26-31
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• 2011

본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.255-257
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• 2018

최근 다양한 분야에서 영상매체의 사용 빈도가 증가함에 따라 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 신호의 정보에 영향을 미치고 있으며, 이러한 이유로 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단과 화소 변화를 통해 영상을 복원하였으며, 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하는 모습을 보였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.521-526
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• 2003

본 논문에서는 영역의 경계를 추출하기 위해 영상의 밝기 정보와 곡선전개 방식을 이용한 기하 활성 모델을 제안한다. 영역의 경계를 추출하는 문제를 추출한 영역의 평균 밝기 값과 전개중인 폐곡선 영역의 밝기 값의 차론 최소화시키는 것으로 설정한다. 최적의 해를 구하는 방법으로 레벨세트 이론을 적용한 곡선전개 방법을 이용한다. 이 방식은 일반적인 활성 모델에 비해 초기 곡선 설정에 제약이 없고 동시에 여러 영역의 경계 추출이 가능하다. 제안 모델은 에지 정보가 충분치 못한 영상의 경우에도 일반적인 에지 기반 방식에 비해 추출 결과가 양호하였다. 비등방성 확산 필터를 사용하여 영상을 전처리 함으로써 보다 나은 추출이 수행되었다. CT나 MRI 영상을 이용하여 모델의 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.60-67
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• 2008

피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 컬러 정보와 피부색 모델을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 또한 피부색 검출 성능이 우수한 ST 컬러 공간을 수정하여, 보다 정확한 피부색 영역을 추출할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 $33{\sim}48%$ 향상시킬 수 있었다.