Purpose: This study proposes a classification model for implementing condition-based maintenance (CBM) by monitoring the real-time status of a machine using acceleration sensor data collected from a vehicle. Methods: The classification model's performance was improved by applying Fourier transform to convert the acceleration sensor data from the time domain to the frequency domain. Additionally, the Generative Adversarial Network (GAN) algorithm was used to augment images and further enhance the classification model's performance. Results: Experimental results demonstrate that the GAN algorithm can effectively serve as an image augmentation technique to enhance the performance of the classification model. Consequently, the proposed approach yielded a significant improvement in the classification model's accuracy. Conclusion: While this study focused on the effectiveness of the GAN algorithm as an image augmentation method, further research is necessary to compare its performance with other image augmentation techniques. Additionally, it is essential to consider the potential for performance degradation due to class imbalance and conduct follow-up studies to address this issue.
An experimental test is presented for photoelastic stress analysis around a crack tip in tensile loaded plate. The hybrid method coupling photoelastsic fringe inputs calculated by finite element method and complex variable formulations involving conformal mappings and analytical continuity is used to calculate full-field stress around the crack tip in uniaxially loaded, finite width tensile plate. In order to accurately compare calculated fringes with experimental ones, both actual and regenerated photoelastic fringe patterns are two times multiplied and sharpened by digital image processing. Regenerated fringes by hybrid method are quite comparable to actual fringes. The experimental results indicate that Mode I stress intensity factor analyzed by the hybrid method are accurate within three percent compared with ones obtained by empirical equation and finite element analysis.
Remote sensing cannot provide a direct measurement of vegetation index (VI) but it can provide a reasonably good estimate of vegetation index, defined as the ratio of satellite bands. The monitoring of vegetation in nearby urban regions is made difficult by the low spatial resolution and temporal resolution image captures. In this study, enhancing spatial resolution method is adapted as to improve a low spatial resolution. Recent studies have successfully estimated normalized difference vegetation index (NDVI) using improved resolution method such as from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard EOS Terra satellite. Image enhancing spatial resolution is an important tool in remote sensing, as many Earth observation satellites provide both high-resolution and low-resolution multi-spectral images. Examples of enhancement of a MODIS multi-spectral image and a MODIS NDVI image of Cheongju using a Landsat TM high-resolution multi-spectral image are presented. The results are compared with that of the IHS technique is presented for enhancing spatial resolution of multi-spectral bands using a higher resolution data set. To provide a continuous monitoring capability for NDVI, in situ measurements of NDVI from paddy field was carried out in 2004 for comparison with remotely sensed MODIS data. We compare and discuss NDVI estimates from MODIS sensors and in-situ spectroradiometer data over Ochang plain region. These results indicate that the MODIS NDVI is underestimated by approximately 50%.
본 논문은 자동차 차량의 컬러 영상 이미지에서 신속하고 효율적으로 번호판 영역을 찾는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 자동차 번호판 영역은 차량의 종류에 따라 일정한 색상을 가지고 있다. 이에 일정한 색상영역을 찾기 위해 HSI 컬러모델의 색상 성분 H와 YIQ 컬러 모델의 색상 성분 Q를 결합하는 방식을 사용한다. 그러나 이러한 방법을 사용하면 전체 연산시간이 많이 걸리게 되는 단점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하는 단계들 중에서 H와 Q 색상 성분을 추출하면서 후보영역 추출 연산을 병행 수행한다. 이 단계가 끝나면 H와 Q성분을 결합하는 단계에서 전체 이미지 픽셀 정보를 대상으로 비교연산을 수행하지 않고 각 단계에서 추출된 후보영역들만을 비교 연산함으로써 영역 추출을 빠르게 수행할 수 있다 이에 대한 각 단계별 시스템 처리 결과 화면을 보이고 이미지 해상도에 따른 추출 시간을 비교하였다.
본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
360도 이미지는 대중에게 이전에 경험하지 못했던 특별한 시각적 경험을 제공한다. 360도 이미지를 제작할 수 있는 방법은 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 기존의 제작방식을 포함하여 간단하며 유효한 두 가지의 제작방법을 제시하고자 한다. 첫 번째 방법으로는 48장의 이미지를 합성하여 한 장의 360도 이미지를 만드는 것이고, 두 번째 방법으로는 6장의 이미지를 사용하여 한 장의 360도 이미지를 제작하는 것이다. 앞서 제시한 두 가지 제작 방식의 특징과 장단점의 비교를 통하여 더욱 간단하면서도 효율적인 제작방식을 선택할 수 있다. 소개를 통하여 제시되는 제작방법은 VR작품 제작의 문턱을 낮출 수 있으며, 일반인들도 360이미지 제작을 더욱 간편하게 할 수 있게 됨으로써 VR영상 콘텐츠 산업이 더욱 발전될 수 있을 것으로 기대한다.
기존 종이 문서를 영상 파일로 변환하기 위해서 스캐너와 같은 광학기를 사용하게 된다. 스캐닝 과정에서 문서가 제대로 문서 영상으로 생성되었는지를 판단하기 위해서 이미지 품질 검사 과정을 거치게 된다. 이미지 품질검사 과정에서는 스캐너 기기의 특성상 스캐닝 과정에서 발생할 수 있는 문서 영상의 기울기, 노이즈 여부, 문서가 접힌 상태로 스캔되었는지의 여부 등을 체크하게 된다. 이에 본 논문에서는 스캐너를 이용하여 문서 영상을 생성 과정에서 발생하는 기하학적 변형을 평가하기 위한 방법론을 제시한다. 본 연구에서는 품질 검사의 검사 항목에 대해서 영상 처리를 이용하여 각각의 변형 정도를 측정하고 각각의 변형 정도가 실제 문서의 가독성에 얼마나 영향을 미치는지를 OCR 결과 값과 비교한다. OCR 인식 성공 비율과 각 항목별 변형 정도를 나타내는 측정 값 간에 상관관계를 분석하기 위해서 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 이용하고 이를 기반으로 실제 문서 영상의 변형정도를 평가하기 위한 가중치 값을 산정한다. 제시한 방법으로 평가에서 높은 평가 값으로 계산된 영상 문서는 OCR 인식률에서도 높은 인식 결과를 나타내고 있다.
The purpose of this study is to compare the subjective texture of actual objects and their picture images on the Internet to find out a method to present visual images in order to supply information similar real objects. For this study, seven knit fabrics and four presentation methods of visual images including twice magnifications and two dimensions of 2D and 3D. The results of this study were as follows: There are significant differences among subjective textures evaluated by touching seven fabrics actually and we can verify the effects of fiber contents and loop length of knit on textures. We can find out differences of texture depending on presentation methods. In case of 2D evaluation of knits fabrics, visual images of real size present a little exact information on roughness and heaviness whereas those of twice magnification do roughness, wetness, softness and luster. And 3D images give us more exact information of textures on softness, heaviness and warmness, but rather twice enlarged 3D image can't supply an information of heaviness texture.
본 논문에서는 의학적 진단 및 처치 방법의 결정에 중요한 역할을 하는 뇌경색 환자의 각 시기별 특징을 정량화하기 위해 3 가지 MRI 촬영기법을 이용하여 획득한 영상의 특징과 그들의 상관관계들을 객체중심 계층적계획기법을 이용하여 분석하였다. 3 가지 영상의 비교를 위하여 다항워핑 알고리즘과 어파인 변환기법을 수행하여 영상을 정합하였으며, 정합된 영상을 기반으로 뇌경색 시기별 정량화를 수행하였다. 그리고 각 시기별로 색을 설정하여 수 작업으로 얻어진 데이터를 바탕으로 의사 컬러로 나타내었다. 본 연구에서 구한 뇌경색 시기별 정량화 자료를 바탕으로 구분된 결과와 전문의가 판단한 결과를 비교하였다.
UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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