Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.168-172
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2014
In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.
본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위한 신경회로망기반 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 시스템의 출력과 다층신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 미리 설정한 문턱값을 넘으면 고장을 감지한다. 고장이 감지되면 다층신경회로망과 ART2 신경회로망을 이용한 고장분류기에서 시스템에서 발생한 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
본 연구에서는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 추적 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하고, 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 시간 간격을 두고 획득된 두 영상에 있어 움직임 추정은 기본적으로 차영상 기법을 이용하였다. 차영상의 이진화 작업에 있어 임계값의 결정은 배경과 객체의 변화에 적응적으로 동작할 수 있는 기법을 사용하였다. 또한 객체 영역의 그룹화에 있어 블록 단위의 재귀적 레이블링 방법을 사용하여 연결성을 향상시켰다. 실험 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
Ring networks are very commonly exploited among local area and metropolitan area networks (LAN/MAN), whereas cells or small fixed-size packets are widely used in synchronized ring networks. In this paper, we present an analytical method for evaluating the delay-throughput performance of a MAC protocol with multiple self-tokens in a slotted ring network under uniform traffic. In our analysis, we introduce the stationary probability, which indicates the number of packets in a node. Also, it is assumed that each node has a sufficiently large amount of self-tokens, and a slotted ring has the symmetry. The analytical results with respect to delay-throughput performance have similar values to computer simulated ones. Furthermore, in order to achieve fair access under non-uniform traffic, we propose an adaptive MAC protocol, where the number of self-tokens in a node dynamically varies, based on the number of packets transmitted within a specified period. In the proposed protocol, when the number of packets transmitted by a node within a specified period is larger than a specified threshold, the node decreases the number of self-tokens in a per-node distributed method. That results in creating free slots in the ring, thus all nodes can obtain an equal opportunity to transmit into the ring. Performance results obtained by computer simulation show that our proposed protocol can maintain throughput fairness under non-uniform traffic.
본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.
This paper introduces a novel denoising algorithm for the partial-discharge(PD) signals from power apparatuses. The developed algorithm includes three kinds of specific denoising sub-algorithms. The first sub-algorithm uses the fuzzy logic which classifies the noise types in the magnitude versus phase PD pattern. This sub-algorithm is especially effective in the rejection of the noise with high and constant magnitude. The second one is the method simply removing the pulses in the phase sections below the threshold count in the count versus phase pattern. This method is effective in removing the occasional high level noise pulses. The last denoising sub-algorithm uses the grouping characteristics of PD pulses in the 3D plot of the magnitude versus phase versus cycle. This special technique can remove the periodical noise pulses with varying magnitudes, which are very difficult to be removed by other denoising methods. Each of the sub-algorithm has different characteristic and shows different quality of the noise rejection. On that account, a parameter which numerically expresses the noise possessing degree of signal, is defined and evaluated. Using the parameter and above three sub-algorithms, an adaptive complex noise rejection algorithm for the on-line PD diagnosis system is developed. Proposed algorithm shows good performances in the various real PD signals measured from the power apparatuses in the Korean plants.
차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.
요 약 주행 중인 차량의 타이어에서 발생하는 초음파 신호의 포락선에서 손상 물질에 의한 특징 신호의 주기를 검출하여 타이어 손상을 분별하는 방법을 연구하였다. 손상된 타이어는 주행 시 회전에 의해 주기성을 갖는 신호를 발생하기 때문에 이를 펄스화하고 펄스 간의 시간 간격을 밀도함수로 나타내어 우성 주기를 검출하였다. 펄스화하기 위한 임계값은 포락선 신호를 이동평균필터 처리하여 결정하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 약 50km/h, 80km/h일 때, 시간밀도함수의 결과는 제 1 피크시간이 156ms, 102ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어의 회전주기와 일치하였고, 한 개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어의 회전주기와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 스마트폰에서 디스플레이-캡쳐 영상의 왜곡 분석에 기반한 모바일 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서 워터마크 삽입을 위해 웨이브릿 변환 영역에서 주파수 대역의 특성을 이용하여 랜덤시퀀스를 구성한다. 웨이블릿 변환 후 선택된 부대역의 각 블록 계수와 랜덤시퀀스를 계수비교합산법(Coefficients Comparative Sum, CCS)으로 계산하고, 삽입 임계값을 이용하여 반복적으로 워터마크를 삽입하여 워터마크 강도를 높인다. 디스플레이-캡쳐 과정에서 발생하는 왜곡을 보정하기 위해 영상 외부에 프레임을 추가하며, 이를 검출함으로써 워터마크 동기를 맞춘다. 또한 프레임 임계값 설정을 위해 반복적 적응 임계값을 사용하여 프레임 검출율을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법은 $256{\times}256$ 크기의 표준 디지털 영상에 206 bits의 정보를 삽입하여 PSNR이 평균 약 41.42 dB를 나타내었다. 또한 디스플레이-캡쳐 영상의 워터마크 추출 실험에서, 캡쳐된 영상의 97% 이상에서 프레임 교차점을 정확히 인식하였으며, 비트에러율이 평균 약 3.73%을 기록하여, 기존 Pramila 방법에 비해 비트에러율이 70% 이상 향상되었다.
본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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