• Coupled systems mechanics
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• 제8권2호
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• pp.99-109
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• 2019

This work investigates the accuracy and performance of a $FE^2$ multi-scale implementation used to predict the behavior of composite materials. The equations are formulated assuming the small deformations solid mechanics approach in non-linear material models with hardening plasticity. The uniform strain boundary conditions are applied for the macro-to-micro transitions. A parallel algorithm was implemented in order to solve large engineering problems. The scheme proposed takes advantage of the domain decomposition method at the macro-scale and the coupling between each subdomain with a micro-scale model. The precision of the method is validated with a composite material problem and scalability tests are performed for showing the efficiency.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.347-370
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• 2019

In the computer-aided detection (CAD) system of pulmonary nodules, a high false positive rate is common because the density and the computed tomography (CT) values of the vessel and the nodule in the CT images are similar, which affects the detection accuracy of pulmonary nodules. In this paper, a method of automatic detection of pulmonary nodules based on multi-scale enhancement filters and 3D shape features is proposed. The method uses an iterative threshold and a region growing algorithm to segment lung parenchyma. Two types of multi-scale enhancement filters are constructed to enhance the images of nodules and blood vessels in 3D lung images, and most of the blood vessel images in the nodular images are removed to obtain a suspected nodule image. An 18 neighborhood region growing algorithm is then used to extract the lung nodules. A new pulmonary nodules feature descriptor is proposed, and the features of the suspected nodules are extracted. A support vector machine (SVM) classifier is used to classify the pulmonary nodules. The experimental results show that our method can effectively detect pulmonary nodules and reduce false positive rates, and the feature descriptor proposed in this paper is valid which can be used to distinguish between nodules and blood vessels.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.9-16
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• 2018

광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.

• 천문학회지
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• 제52권2호
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• pp.49-55
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• 2019

The New Vacuum Solar Telescope (NVST) is the largest solar telescope in China. When using CCDs for imaging, equal-thickness fringes caused by thin-film interference can occur. Such fringes reduce the quality of NVST data but cannot be removed using standard flat fielding. In this paper, a correction method based on multi-scale decomposition and adaptive partitioning is proposed. The original image is decomposed into several sub-scales by multi-scale decomposition. The region containing fringes is found and divided by an adaptive partitioning method. The interference fringes are then filtered by a frequency-domain Gaussian filter on every partitioned image. Our analysis shows that this method can effectively remove the interference fringes from a solar image while preserving useful information.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.609-618
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• 2013

본 논문은 기존 그래프 컷 기반 영상분할의 성능은 유지하면서 연산속도가 빠른 영상분할 방법을 제안한다. 기존 그래프 컷 기반 영상분할은 높은 성능을 보이지만 고유쌍 연산으로 인해 분할 속도가 느리다는 단점을 지닌다. 이는 고유쌍 연산에서 영상 내 모든 화소 사이의 유사도를 고려하여 정방행렬을 만들기 때문이다. 그러므로 제안하는 방법은 영상을 여러 영역으로 분할하여 작은 크기의 정방행렬을 구성하고 이를 통해 고유쌍 연산 속도를 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 대수적 다중 격자를 이용한 다중스케일 영상분할법을 제안하고 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 영상분할 방법보다 그 성능이 더 우수함을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.115-123
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• 2015

점진 학습은 비교적 높은 얼굴 추적 성능을 보이지만, 환경적인 변화로 인해 추적에 오차가 발생하면 그 이후의 추적에 오차가 전파되어 추적 성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 다양한 변이 조건에서 강인하게 동작할 수 있는 선택적인 점진 학습 방법을 제안한다. 먼저, 개별 프레임에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 특징을 추출하여 사용함으로써 조명 변이에 보다 강인하게 동작 할수 있고, Staggered Multi-Scale LBP를 사용하여 점진 학습에 사용할 패치(patch)를 선택하여 이전 프레임에서의 오차가 전파되는 것을 방지하였다. 실험을 통해, 제안한 방법이 조명 변이와 같은 환경적 변이가 존재하는 비디오 영상에 대해서도 기존의 추적 방법들보다 우수한 얼굴 추적 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.786-799
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• 2021

Road damage detection is important for road maintenance. With the development of deep learning, more and more road damage detection methods have been proposed, such as Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN and RetinaNet. However, because shallow and deep layers cannot be extracted at the same time, the existing methods do not perform well in detecting objects with fewer samples. In addition, these methods cannot obtain a highly accurate detecting bounding box. This paper presents a Multi-level Feature Pyramids method based on M2det. Because the feature layer has multi-scale and multi-level architecture, the feature layer containing more information and obvious features can be extracted. Moreover, an attention mechanism is used to improve the accuracy of local boundary boxes in the dataset. Experimental results show that the proposed method is better than the current state-of-the-art methods.

• 경영과학
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• 제24권2호
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• pp.57-72
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• 2007

Many Applications of scientific research have coupled with functional data signal clustering techniques to discover novel characteristics that can be used for the diagnoses of several issues. In this article we present an interpretable multi-scale cluster hierarchy framework for clustering functional data using its multi-aspect frequency information. The suggested method focuses on how to effectively select transformed features/variables in unsupervised manner so that finally reduce the data dimension and achieve the multi-purposed clustering. Specially, we apply our suggested method to mutual fund returns and make superior-performing funds group based on different aspects such as global patterns, seasonal variations, levels of noise, and their combinations. To promise our method producing a quality cluster hierarchy, we give some empirical results under the simulation study and a set of real life data. This research will contribute to financial market analysis and flexibly fit to other research fields with clustering purposes.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.283-292
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• 2022

A nonlinear vibrational analysis of sandwich curved panels having multi-scale face sheets has been performed in this article based on differential quadrature method (DQM). All mechanical properties of multi-scale skins have been established in the context of three-dimensional Mori-Tanaka scheme for which the influences of glass fibers and random carbon nanotubes (CNTs) have been taken into account. The governing equations for sandwich the panel have been developed based upon thin shell formulation in which geometry nonlinearities have been taken into account. Next, DQ approach has been applied to solve the governing equations for determining the relationships of frequencies with deflections for curved panels. It will be demonstrated that the relationships of frequencies with deflections are dependent on the changing of CNT weight fractions, fibers alignment, fibers volume, panel radius and skin thickness.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.400-407
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• 2019

본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.