• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2005.11a
• /
• pp.35-39
• /
• 2005

선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2005.11a
• /
• pp.41-45
• /
• 2005

분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 새로운 접근의 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 원격탐사 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다. 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 해결하지 못한 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였으며, 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적인 면에서도 우수한 결과를 도출함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.967-970
• /
• 2001

본 논문에서는 적응 필터의 계수 갱신에서 가변 블록을 사용하는 방법을 제안하였다. 데이터 블록의 길이는 MSE 학습곡선의 시정수에 비례하도록 하였다. 이 방법에서는 적응 필터가 정상상태로 접근함에 따라 스텝사이즈를 조정하여 필터계수 갱신의 횟수를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위한 컴퓨터모의 실험을 통해 기존의 최적 스텝사이즈 수열을 이용한 알고리듬과 가변 스텝사이즈 알고리듬과 성능을 비교하였다. 그리고 MSE 의 초기값을 최소화하는 최적 초기 스텝사이즈를 유도하였다. 유도된 최적 스텝사이즈를 가변 스텝사이즈 알고리듬에 적용, 그 성능을 평가 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.09a
• /
• pp.15-18
• /
• 2000

회전기에서 발생하는 소음성 잡음의 경우 능동잡음 제어를 이용 진폭이 상대적으로 큰 주기성 저주파 잡음 제어로 상당한 감쇄효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주기적 저주파 잡음을 효과적으로 제거하는 부밴드 능동잡음제어 구조를 제안하였다 이 구조에서는 QMF를 이용, 진폭이 큰 주기적 저주파신호를 분리하여 적응측엽제거 원리를 적용하여 저주파 신호를 제거한다. QMF에서 발생하는 지연은 각 필터를 통과한 신호경로에 적응필터를 사용하여 보상하였다. 그리고 적응필터 성능향상을 위해 최적 적응이득을 해석적으로 구하여 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.277-278
• /
• 2007

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.419-420
• /
• 2007

• Annals of Clinical Neurophysiology
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.30-33
• /
• 2013

• Annals of Clinical Neurophysiology
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.19-23
• /
• 2013

Some patients with leprosy may present with atypical features, such as isolated peripheral neuropathy without skin lesions, or marked proprioceptive dysfunction. We report a 56-year-old female who presented with predominant proprioceptive loss without skin lesion, but was finally confirmed as leprous neuropathy by sural nerve biopsy. It is postulated that large myelinated fibers were affected by chronic immunological reactions triggered by inactive bacterial particles, producing a peripheral neuropathy presenting as predominant proprioceptive sensory loss without typical skin lesions.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.258-262
• /
• 2004

This study has been focused on the development of automatic bottle air rinser. It is designed to rinse clean empty bottles prior to filling. The bottles are automatically indexed beneath an air nozzle that has both a clean airjet and vacuum source. The bottle is first given a burst of clean air to loosen any particles from the wall of the bottle. A vacuum sequence follows which removes all particulates into a self contained filter unit. In order to the provide the desired function, analysis is carried out by FEM simulation using FLUENT and CATIA software. The final results of analysis are applied to the design of automatic bottle rinser and the machine is successfully developed.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2007.06a
• /
• pp.139-144
• /
• 2007

Recording data in hundreds of narrow contiguous spectral intervals, hyperspectral images have provided the opportunity to detect small differences in material composition. But a limitation of a hyperspectral image is the signal to noise ratio (SNR) lower than that of a multispectral image. This paper presents the efficiency of Spectral Similarity Scale (SSS) in change detection of hyperspectral image and the experiment was performed with Hyperion data. SSS is an algorithm that objectively quantifies differences between reflectance spectra in both magnitude and direction dimensions. The thresholds for detecting the change area were determined through Expectation-Maximization (EM) algorithm. The experimental result shows that the SSS algorithm and EM algorithm are efficient enough to be applied to the unsupervised change detection of hyperspectral images.