무선 센서 네트워크에서 사용하는 클러스터링 기법은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 이 방법은 기상감시 네트워크와 같이 센서 노드의 수집 데이터가 중복되기 쉬운 환경에 적용할 경우 노드가 불필요하게 소모하는 에너지가 많다. 문턱값(threshold)을 이용해 동작하는 클러스터링 기법의 경우 네트워크의 수명은 연장되었으나 수집하는 데이터의 정확도가 낮아 신뢰하기 어려운 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 또한 멀티 홉 전송을 이용하는 클러스터링 기법은 클러스터 헤드 노드 선정이 확률적으로 발생하므로 노드들의 링크가 단절되는 현상이 자주 일어나 데이터의 정상적인 수집이 어렵다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이고 링크 단절 현상이 완화된 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 성능분석 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존의 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였고 수집 데이터의 정확도가 높아졌으며 전체 수명이 30% 정도 향상되었다.
수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 퍼지 신경회로망을 사용하여 영상에서 색상을 가진 물체를 배경으로부터 추출해내는 방법을 제시하였다. 퍼지 신경회로망은 영상을 2개의 부류로 구성되어 있는 것으로 보고, 임계 파라미터를 조종하여 물체 영역의 Cb와 Cr의 대표값들과 배경영역의 Cb와 Cr의 대표값들을 추출하였다. 이 대표값들을 이용하여 색상을 가진 물체를 배경으로부터 추출하였다. 제안한 방법은 물체의 위치 및 크기와 밝기에 상관없이 물체를 추출하였다. 여러 가지 영상들을 사용하여 제안한 방법의 성능과 주관적 임계값을 사용한 방법의 성능을 비교하였다. 또한 영상들에 잡음을 첨가하여 제안한 방법의 성능과 주관적 임계값을 사용한 방법의 물체를 추출하는 능력을 비교하였다.
장면 전환 검출은 비디오 분할의 주요 기술로서 하드웨어에서 구현하기 위해서는 실시간 및 자동적 처리가 만족되어야 한다. 현재까지 PMP나 핸드폰 같은 낮은 하드웨어 성능의 단말기에서 실시간으로 적용 가능한 장면 전환 검출 기술은 거의 없다. 이와 같은 단말기들에서 장면 전환 검출의 실시간 적용을 위하여, 본 논문에서는 가변 참조 구간의 적응적 임계값 설정 방법을 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 프레임의 특징값과 가변 참조 구간의 평균 특징값을 비교하여 장면 전환 유무를 결정한다. 제안하는 방법은 프레임의 특징값에 독립적으로 사용할 수 있으며, 가변 참조 구간 동안의 평균 특징값을 이용하여 자동적인 임계값 설정이 가능하다. 동일한 영상에 대한 실험을 통하여 기존의 방법들보다 최고 정확도(precision)에서 0.146, 회수도(recall)에서 0.083, F1에서 0.089 이상 결과가 향상된 것을 확인하였다. 제안한 실시간 SCD 모델을 H사의 PMP에 적용하여 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 검증하였다. 제안한 방법은 PMP나 핸드폰 같은 휴대용 미디어 재생 장치에서 비디오 데이터를 검색할 때 유용하게 사용될 수 있다.
Cheong-Il Shin;Sang Joon Park;Ji-Hyun Kim;Yeonyee Elizabeth Yoon;Eun-Ah Park;Bon-Kwon Koo;Whal Lee
Korean Journal of Radiology
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제22권5호
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pp.688-698
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2021
Objective: To compare the lumen parameters measured by the location-adaptive threshold method (LATM), in which the inter- and intra-scan attenuation variabilities of coronary computed tomographic angiography (CCTA) were corrected, and the scan-adaptive threshold method (SATM), in which only the inter-scan variability was corrected, with the reference standard measurement by intravascular ultrasonography (IVUS). Materials and Methods: The Hounsfield unit (HU) values of whole voxels and the centerline in each of the cross-sections of the 22 target coronary artery segments were obtained from 15 patients between March 2009 and June 2010, in addition to the corresponding voxel size. Lumen volume was calculated mathematically as the voxel volume multiplied by the number of voxels with HU within a given range, defined as the lumen for each method, and compared with the IVUS-derived reference standard. Subgroup analysis of the lumen area was performed to investigate the effect of lumen size on the studied methods. Bland-Altman plots were used to evaluate the agreement between the measurements. Results: Lumen volumes measured by SATM was significantly smaller than that measured by IVUS (mean difference, 14.6 mm3; 95% confidence interval [CI], 4.9-24.3 mm3); the lumen volumes measured by LATM and IVUS were not significantly different (mean difference, -0.7 mm3; 95% CI, -9.1-7.7 mm3). The lumen area measured by SATM was significantly smaller than that measured by LATM in the smaller lumen area group (mean of difference, 1.07 mm2; 95% CI, 0.89-1.25 mm2) but not in the larger lumen area group (mean of difference, -0.07 mm2; 95% CI, -0.22-0.08 mm2). In the smaller lumen group, the mean difference was lower in the Bland-Altman plot of IVUS and LATM (0.46 mm2; 95% CI, 0.27-0.65 mm2) than in that of IVUS and SATM (1.53 mm2; 95% CI, 1.27-1.79 mm2). Conclusion: SATM underestimated the lumen parameters for computed lumen segmentation in CCTA, and this may be overcome by using LATM.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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pp.51-58
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2010
This paper proposes an edge adaptive color interpolation for an ultra-small HD-grade complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) video sensor in camera phones that can process 720-p/30-fps videos. Recently, proposed methods with great image quality perceptually reconstruct the green component and then estimate the red/blue component using the reconstructed green and neighbor red and blue pixels. However, these methods require the bulky memory line buffers in order to temporally store the reconstructed green components. The edge adaptive color interpolation method uses seven or nine patterns to calculate the six edge directions. At the same time, the threshold values are adaptively adjusted by the sum of the color values of the selected pixels. This method selects the suitable one among the patterns using two flowcharts proposed in this paper, and then interpolates the missing color values. For verification, we calculated the peak-signal-to-noise-ratio (PSNR) in the test images, which were processed by the proposed algorithm, and compared the calculated PSNR of the existing methods. The proposed color interpolation is also fabricated with the 0.18-${\mu}m$ CMOS flash memory process.
적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.
이 논문은 다음과 같은 두가지 요소로 구성되는 독창적인 stereo vision system을 논술한다. declivity라는 새로운 개념을 도입한 자동선택 영상 분할처리 (self-adaptive image segmentation process) 와 자동선택 결정변수 (self-adaptive decision parameters) 를 응용하여 설계된 신속한 stereo matching algorithm. 현재, 실내 image의 depth map을 완성하는데 SUN-IPX 에서 3sec가 소요되나 연구중인 DSP Chip의 조합은 이 시간을 1초 이하로 단축시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 불균등 대비 영상에서 국소 영역별 대비개선과 문턱치 평면의 쌍선형 보간을 이용한 효과적인 적응 이진화 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 국소 영역으로 나누고, 영역별로 흐리거나 대비가 낮은 부분의 명도차를 증대시켜 전체적으로 대비를 개선한 후, 대비 개선된 국소 영역별 명도 분포로부터 해당 영역의 최적 문턱치를 구하였다. 국소 영역간에 이웃하는 문턱치들을 쌍선형 보간하여 전역적으로 영역별 문턱치들간의 불연속성을 없앰으로써 불균등 대비 영상에 대해서도 관심 영역이나 문자 부분에서의 불연속을 줄이도록 하였다. 불균등 대비를 갖는 일반문서 및 PCB나 웨이퍼상의 문자 영상을 제안한 방법과 기존 방법으로 이진화한 영상들로부터 문자들을 추출하고, 동일 조건하에서 같은 역전파 신경회로망으로 인식 실험하여 제안한 방법의 실효성을 확인하였다.
주행 중인 차량의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 랜덤성 초음파신호의 주기성을 검출하여 타이어의 손상을 분별하는 방법에 대하여 연구하였다. 잡음으로부터 타이어손상에 의한 유효한 펄스를 검출하기 위해 적응 임계치를 설정하는 방법을 제안하였고, 이를 위한 전처리로서 신호의 랜덤성을 감소시키는 저역통과필터를 사용하였다. 자동차의 속도에 따라 검출된 펄스의 시간간격을 밀도함수화하고 피크점의 시간을 측정하여 타이어 손상물질을 검출하는 방법을 제안하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 50km/h, 80km/h, 100km/h 일 때, 시간밀도함수의 제 1 피크시간 측정결과는 각각 169.8ms, 97.9ms, 81.8ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되었으며, 한개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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