• Ocean Systems Engineering
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• 제11권4호
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• pp.331-351
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• 2021

Underwater images are very much different from images taken on land, due to the presence of a higher disturbance ratio caused by the presence of water medium between the camera and the target object. These distortions and noises result in unclear details and reduced quality of the output image. An underwater image restoration method is proposed in this paper, which uses blurriness information, background light neutralization information, and red-light intensity to estimate depth. The transmission map is then estimated using the derived depth map, by considering separate attenuation coefficients for direct and backscattered signals. The estimated transmission map and estimated background light are then used to recover the scene radiance. Qualitative and quantitative analysis have been used to compare the performance of the proposed method against other state-of-the-art restoration methods. It has been shown that the proposed method can yield good quality restored underwater images. The proposed method has also been evaluated using different qualitative metrics, and results have shown that method is highly capable of restoring underwater images with different conditions. The results are significant and show the applicability of the proposed method for underwater image restoration work.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.967-974
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• 2017

본 논문에서는 FTN (faster-than-Nyquist) 시스템에서 MAP (maximum a posteriori) 기법을 이용한 ISI(inter-symbol interference) 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 FTN 전송으로 인한 ISI를 제거하기 위하여 복조기에서 MAP 기법을 이용하여 복조를 수행한다. 또한 매우 큰 구현 복잡도를 갖는 MAP 기법의 단점을 보안하기 위하여 간단하게 구현 가능한 SIC (successive interference cancellation) 기법과 MAP 기법을 연동하여 낮은 복잡도를 가지면서도 우수한 성능을 나타내는 ISI 제거 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 MAP 기법과 비교하였을 때 낮은 복잡도를 가질 뿐만 아니라 기존에 제안된 ISI 추정 기법들보다 우수한 추정 성능을 나타내는 장점이 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.295-298
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• 2003

In this paper, a novel maximum a posterion (MAP) estimation for the channel decoding of H.264 codes in the presence of transmission error is presented. Arithmetic codes with a forbidden symbol and trellis search techniques are employed in order to estimate the best transmitted. And, there has been growing interest of communication, the research about transmission of exact data is increasing. Unlike the case of voice transmission, noise has a fatal effect on the image transmission. The reason is that video coding standards have used the variable length coding. So, only one bit error affects the all video data compressed before resynchronization. For reasons of that, channel needs the channel codec, which is robust to channel error. But, usual channel decoder corrects the error only by channel error probability. So, designing source codec and channel codec, Instead of separating them, it is tried to combine them jointly. And many researches used the information of source redundancy In received data. But, these methods do not match to the video coding standards, because video ceding standards use not only one symbol but also many symbols in same data sequence. In this thesis, We try to design combined source-channel codec that is compatible with video coding standards. This MAP decoder is proposed by adding semantic structure and semantic constraint of video coding standards to the method using redundancy of the MAP decoders proposed previously. Then, We get the better performance than usual channel coder's.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.43-54
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• 2018

연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2067-2080
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• 1994

최근, 디지털 이동 통신 시스템에서, Blind 등기화와 Carrier Recovery의 결합에 관한 관심이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 변조된 QAM신호를 위한 Blind 등화기와 다양한 Carrier Recovery의 결합한 새로운 수신기를 제시하였다. Godard blind 등화기, Map estimation Costas loop, Generalized Costas loop, Leclert loop, Angular Form loop를 간단히 검토한 후, 등화기와 CR loop의 결합형태를 갖는 두가지 수신기 구조를 제시한다. 몬테 카를로 시뮬레이션 기법을 사용하여, 본 논문에서 제시한 두가지 수신기 구조가 정상상태에서 잘 동작 됨을 확인할 수 있다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.214-219
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• 2003

This paper includes real-time tractive force estimation method using standard vehicle sensors such as wheel speed, brake pressure, throttle position, engine speed, and transmission carrier speed sensor. Engine map, torque converter lookup table, shaft torque observer, and brake gain adaptation method are used to estimate the tractive force. To verify this estimator, measurement which uses strain-based brake torque sensor and estimation results are presented. All results was performed using a real vehicle in a real-time.

• 방송공학회논문지
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• 제10권4호통권29호
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• pp.576-586
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.332-334
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• 2003

The direction and the type of a fault on a transmission line needs to be identified rapidly and correctly. This paper presents a approach to identify fault direction and type with neural network on double circuit transmission line. A neural network based on self organization map(SOM) provides the ability to accurately classify the fault type and to select of a fault direction. In this paper, proposed algorithm uses different patterns of the associated voltages and currents in order to identify fault clusters.

• Applied Microscopy
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• 제50권
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• pp.23.1-23.9
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• 2020

We propose an effective deep learning model to denoise scanning transmission electron microscopy (STEM) image series, named Noise2Atom, to map images from a source domain 𝓢 to a target domain 𝓒, where 𝓢 is for our noisy experimental dataset, and 𝓒 is for the desired clear atomic images. Noise2Atom uses two external networks to apply additional constraints from the domain knowledge. This model requires no signal prior, no noise model estimation, and no paired training images. The only assumption is that the inputs are acquired with identical experimental configurations. To evaluate the restoration performance of our model, as it is impossible to obtain ground truth for our experimental dataset, we propose consecutive structural similarity (CSS) for image quality assessment, based on the fact that the structures remain much the same as the previous frame(s) within small scan intervals. We demonstrate the superiority of our model by providing evaluation in terms of CSS and visual quality on different experimental datasets.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3470-3493
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• 2019

IEEE 802.11s-based infrastructure Wireless Mesh Networks (iWMNs) are envisaged as a promising solution to provide ubiquitous wireless Internet access. The limited network capacity is a problem mainly caused by the medium contention between mesh users and the mesh access points (MAPs), which gets worst when the mesh clients employ the Transmission Control Protocol (TCP). To mitigate this problem, we use wireless network coding (WNC) in the MAPs. The aim of this proposal is to take advantage of the network topology around the MAPs, to alleviate the contention and maximize the use of the network capacity. We evaluate WNC when is used in MAPs. We model the formation of coding opportunities and, using computer simulations, we evaluate the formation of such coding opportunities. The results show that as the users density grows, the coding opportunities increase up to 70%; however, at the same time, the coding delay increments significantly. In order to reduce such delay, we propose to adaptively adjust the time that a packet can wait to catch a coding opportunity in an MAP. We assess the performance of moving-average estimation methods to forecast this adaptive sojourn time. We show that using moving-average estimation methods can significantly decrease the coding delay since they consider the traffic density conditions.