• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.208-215
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• 2023

Deep learning techniques provide powerful solutions to several pattern-recognition problems, including Raman spectral classification. However, these networks require large amounts of labeled data to perform well. Labeled data, which are typically obtained in a laboratory, can potentially be alleviated by data augmentation. This study investigated various data augmentation techniques and applied multiple deep learning methods to Raman spectral classification. Raman spectra yield fingerprint-like information about chemical compositions, but are prone to noise when the particles of the material are small. Five augmentation models were investigated to build robust deep learning classifiers: weighted sums of spectral signals, imitated chemical backgrounds, extended multiplicative signal augmentation, and generated Gaussian and Poisson-distributed noise. We compared the performance of nine state-of-the-art convolutional neural networks with all the augmentation techniques. The LeNet5 models with background noise augmentation yielded the highest accuracy when tested on real-world Raman spectral classification at 88.33% accuracy. A class activation map of the model was generated to provide a qualitative observation of the results.

• 대기
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• 제33권4호
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• pp.387-398
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• 2023

The double Fourier series (DFS) spectral dynamical core is evaluated for the two idealized test cases in comparison with the spherical harmonics (SPH) spectral dynamical core. A new approach in calculating the meridional expansion coefficients of DFS, which was recently developed to alleviate a computational error but only applied to the 2D spherical shallow water equation, is also tested. In the 3D deformational tracer transport test, the difference is not conspicuous between SPH and DFS simulations, with a slight outperformance of the new DFS approach in terms of undershooting problem. In the baroclinic wave development test, the DFS-simulated wave pattern is quantitatively similar to the SPH-simulated one at high resolutions, but with a substantially lower computational cost. The new DFS approach does not offer a salient advantage compared to the original DFS while computation cost slightly increases. This result suggests that the current DFS spectral method can be a practical and alternative dynamical core for high-resolution global modeling.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.1290-1299
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• 1990

본 연구에서는 이러한 개념을 확장하여 직경이 26nm와 38nm인 두 개의 수평관 내 기액 2상유동에서 오리피스의 차압교란치의 확률밀도함수, 자기상관함수와 파워 스 펙트럼 밀도함수를 구하여 유동양식에 따른 이 들 통계치의 특성을 구명하였다. 본 연구에서 다룬 유동양식은 기포, 플러그, 슬러그, 성층, 파상, 환상, pseudo-slug 유 동이다. 이 결과 차압교란치의 통계적 해석을 통한 유동양식 판별법이 매우 유용하 다는 사실을 밝혔으며, 또 본 판별법을 관내 압력강하치의 통계적 해석을 통하여 유동 양식을 구분한 타 연구자들의 방법과 비교 분석하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.37-46
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• 2001

위성영상을 이용한 토지피복 분류를 시행할 때 대부분 화소의 밝기값(DN: Digital Number)에 의존하는 분광적 패턴인식기법을 사용해 왔다. 그러나 화소의 DN이 해당화소 뿐만 아니라 인접화소와도 밀접한 관련이 있다는 점을 고려할 때, 인접화소의 영향을 고려한 토지피복 분류에 관한 연구가 필요하다. 또한, 위성영상의 공간해상도가 기술의 발달로 인해 현격히 향상되고 있다는 점을 고려할 때 공간적 분류방법은 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 supervised 분류방식에 의한 분광적 분류방법과 분광적 분류방법에 화소의 공간적 분포패턴까지를 적용한 공간적 분류방법의 정확도를 평가하여 공간적 분류방법의 적용 타당성을 제시하고자 하였다. 6가지 공간적 분류방법을 적용한 실험을 통해 공간적 분류방법을 이용한 경우가 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 2-6% 정도 분류정확도가 증가됨을 알 수 있었다. 또한 밴드조합을 달리 설정하여 분류를 실시한 실험을 통해 공간적 분류방법을 적용하였을 때 기존 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 향상된 정확도 결과를 얻을 수 있음을 통계적으로 입증할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1209-1211
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• 2003

The wavelet and semivariogram analysis method are used to identify the city landscape and farmland landscape pattern on the 1m resolution IKONOS images. The results prove that wavelet method is a potential way for landscape pattern analysis. Compared to semivariogram analysis, Wavelet analysis can not only detect the overall spatial pattern, but also find multi-scale and direction structures. In this experiment, the wavelet analysis results indicate: (1) the city landscape image is mainly composed of three level structures whose spatial pattern characters appear at 2m, 16m, 128m and 256m accordingly; (2) the farmland landscape is mainly two scale spatial patterns appearing at the 2m, 128m and 256m. IKONOS Remote sensing, with the high spatial and spectral information, is a powerful tool that can use in many ecological systems research and sustainable management.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권4호
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• pp.249-254
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• 1991

In the study on the quantitative diagnosis using ultrasound, the stability and precision of tissue characterized parameters are important for the clinical application. We estimate attenuation coefficient introducing homomorphlc process Into the modified spectral differnce method about silicon-madu phantom. We compare the results with those estimated uslng the method used for obtaining the attenuation map image before. Homomorphic process has the effect smoothing the reflected echo signal spectrum, therefore eliminat os the random pattern of the signal spectrum generated by the scatterers. As a result, it Is shown that the stability is enhanced

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.9-12
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• 2002

The problem of sub-Nyquist nonuniform sampling for the perfect reconstruction of signals with time-varying spectral contents is studied. The signals are assumed to have a known instantaneous bandwidth in time-frequency domain. As the function of time, the nonuniform sampling pattern of a given signal, that is, the instantaneous sampling frequency is determined by the observation of instantaneous bandwidth based on time-frequency analysis. The proposed sampling pattern guarantees the perfect reconstruction of nonuniform sampled signals under Nyquist-sampling rate in average.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권3호
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• pp.175-182
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• 2006

Because of the phenological variation of vegetation growth in temperate region, it is often difficult to accurately assess the surface conditions of agricultural croplands, grasslands, and disturbed forests by multi-spectral remote sensor data. In particular, the spectral similarity between soil and dry vegetation has been a primary problem to correctly appraise the surface conditions during the non-growing seasons in temperature region. This study analyzes the spectral characteristics of the mixture of dry vegetation and soil. The reflectance spectra were obtained from laboratory spectroradiometer measurement (GER-2600) and from EO-1 Hyperion image data. The reflectance spectra of several samples having different level of dry vegetation fractions show similar pattern from both lab measurement and hyperspectral image. Red-edge near 700nm and shortwave IR near 2,200nm are more sensitive to the fraction of dry vegetation. The use of hyperspectral data would allow us for better separation between bare soils and other surfaces covered by dry vegetation during the leaf-off season.

• 한국광물학회지
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• 제30권1호
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• pp.31-43
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• 2017

본 연구는 백화현상이 극명하게 발생한 미인폭포 내 백색침전물을 대상으로 X선형광분석법, X선회절분석법 및 휴대용 분광계를 이용하여 광물조성을 확인하고, 분광특성을 고찰하였다. 그 결과 모든 시료에서 알루미늄이 평균농도보다 높게 검출되었고, 대부분의 시료에서 카드뮴과 니켈의 오염도가 높았다. X선회절분석 결과 모든 시료에서 석영, 고령토, 롬보클레이스, 알루미노코큠바이트, 깁사이트의 광물이 검출되었고 중금속은 점토광물에 흡착하여 존재한다고 판단된다. 백색침전물의 분광학적 특성은 가시광선 대역에서 반사도가 증가하는 추세를 보이나, 근적외선, 단파적외선으로 파장이 길어짐에 따라 반사도가 서서히 감소한다. 백색침전물의 흡광특성을 바탕으로 볼 때 분광학적 특성은 고령토, 롬보클레이스, 알루미노코큠바이트, 깁사이트에 의해 발생하는 것으로 판단된다. 퇴적물 내 중금속 종류 및 함량에 따른 영역별 흡광깊이 변이양상을 분석한 결과, Al-OH의 흡광특성인 2202 nm에서 알루미늄함량과 흡광깊이 사이에 높은 양의 상관관계가 성립하는 것이 확인되었다. 이는 분광학적 특성 중 흡광깊이가 중금속 함량의 유추에 유용할 수 있음을 지시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.78-83
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• 2019

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.