• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권1호
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• pp.259-267
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• 2014

This paper presents a simple, consistent and reliable technique to identify detected partial discharges (PD) using an acoustic ultrasonic method. A new reliable algorithm named 'Simple Partial Discharge Identifier' (SPDI) is proposed to perform identification process of the detected ultrasonic signals of PD. Experimental works based on recommended practices were setup and the ultrasonic signals of the PD were recorded. The PD data is then employed as the reference data. The SPDI developed has been tested against commonly used models in Neural Network (NN). Results from the SPDI algorithm shows more reliable results compared to NN models results. Comparison made on the mean square error (MSE) results shows SPDI produces the desired outcome with lower MSE in 97.17% of trials. Low error of SPDI indicates a high reliability to be applied in the identification of PD.

• 전기학회논문지
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• 제59권8호
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• pp.1497-1505
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• 2010

The present study was performed to investigate the effect of aging on muscular activity of older subjects under the condition of fixed load muscle contraction. SEMG signals were recorded from old (46 women) and young (45 women) groups performing sustained isometric elbow flexion contraction with a fixed load during 30 seconds. Linear regression and mean square error (MSE) analysis with four characteristic variables (ARV, RMS, MDF, MNF) were used to compare the age-related difference (of local muscle fatigue and fluctuation of the amplitude and frequency) in the SEMG signal. The main results can be summarized as follows: During sustained muscle contraction with a fixed load: i) the MSE values of amplitude (ARV, RMS) and frequency (MDF, MNF) variables were more than 30% higher for the young than for the old adults; ii) the measures of local muscle fatigue (slope of the MDF and MNF) indicated greater fatigue in the old; and iii) the rate of increase of the SEMG amplitude was higher for the young than the old.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.598-600
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• 2001

대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI영상에서 동여상 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프렝미을 대각선 방향의 픽셀 값을 추출하고 정지영상으로 변환하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있으며, 장면 전한점을 한눈에 확인할 수 있다. 각각의 프레임에서 추추란 픽셀의 칼라 값을 A행렬 i(프레임 수)xj(프레임 영상 높이)로 저장하고, MSE(Mean Square Error)를 용해서 일정의 임계값에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 전환점으로 검출한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.289-292
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• 2002

동영상 검색 시스템은 사용자가 전체 동영상 정보를 한눈에 파악할 수 있어야 한다. 필요한 경우 원하는 지점부터 직접 재생할 수 있도록 해야 한다. 이에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 그러나 데이터를 처리하는데 시간이 오래 걸리는 등의 몇가지 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임의 수평방향, 수직방향 또는 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 값을 추출하여 정지영상으로 변환하였다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라값을 저장하고 MSE(Mean Square Error)를 이용하여 일정한 임계값에 도달하지 못한 프레임을 장면전환점으로 검출하였다. 검출된 장면전환점을 이용하여 변화된 프레임의 장면전환을 검색하는 시스템을 구현하였다.

• Computers and Concrete
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• 제10권4호
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• pp.379-390
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• 2012

In this paper, the mechanical strength of different lightweight mortars made with 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95 and 100 percentage of scoria instead of sand and 0.55 water-cement ratio and 350 $kg/m^3$ cement content is investigated. The experimental result showed 7.9%, 16.7% and 49% decrease in compressive strength, tensile strength and mortar density, respectively, by using 100% scoria instead of sand in the mortar. The normalized compressive and tensile strength data are applied for artificial neural network (ANN) generation using generalized regression neural network (GRNN). Totally, 90 experimental data were selected randomly and applied to find the best network with minimum mean square error (MSE) and maximum correlation of determination. The created GRNN with 2 input layers, 2 output layers and a network spread of 0.1 had minimum MSE close to 0 and maximum correlation of determination close to 1.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.638-642
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• 2002

대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 사용자가 전체 동영상 데이터를 한눈에 파악할 수 있고, 필요한 경우 원하는 지점부터 동영상을 재생할 수 있도록 하기 위하여 동영상 데이터의 정보를 요약해 놓은 프레임 리스트를 제공하며, 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을.제안하고자 한다. 제안된 방법은 동영상 데이터를 대각선 방향으로 일정 픽셀의 칼라 값을 추출하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있도록 정지영상으로 샘플링 하였으며, 샘플링 된 데이터는 장면전환점을 한눈으로 파악할 수 있었다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라 값은 행렬A에 i$\times$j 행렬로 i는 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장하고 MSE(Mean Square Error) 도입하여 각 프레임의 평균 오차를 계산한다. 평균오차와 일정 임계값을 초과하면 그 프레임을 장면 전환점으로 검출하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.14-21
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• 2021

본 논문은 가산성 잡음이 존재할 경우 모노펄스 알고리즘의 성능분석을 해석적으로 분석한 연구이다. 이전 연구에서는 1차 테일러 급수 전개와 2차 테일러 급수 전개를 통한 진폭비교 모노펄스 알고리즘의 해석적 성능 분석을 진행했다. 본 연구에는 3차 테일러 전개기반 해석적 분석법을 적용하여 1차 및 2차 테일러 근사기반의 해석적 분석보다 실제 모노펄스 알고리즘의 성능 분석 결과에 다가가는 것을 보인다. 성능분석은 평균제곱오차(Mean Squre Error)을 통해 분석되며 몬테카를로(Monte-Calro) 방법을 통한 시뮬레이션 MSE와 3차 테일러 근사기반 해석적 MSE를 서로 비교한다. 3차 테일러 근사기반 해석적 MSE를 적용하였을 경우, 이전 연구에서 제안된 2차 테일러 근사기반의 해석적 MSE의 오차를 89.5% 감소시킨다. 또한 몬테카를로 기반 MSE보다 모든 경우에서 빠른 결과를 보인다. 해당 연구를 통해 잡음 재밍이 적용된 환경에서 모노펄스 레이더의 추정 각도 능력을 명시적으로 분석이 가능하다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2197-2204
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• 2015

In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.87-94
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• 2023

Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2762-2770
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• 2012

본 논문에서는 서브영상(sub-image)에 MSE(mean square error)기반의 블록정합 알고리즘인 TSS (three-step search)와 FS (full search)를 복합적으로 적용함으로써 물체움직임을 고속, 정밀하게 추정 보상하고, 차 영상 기법을 통해 공간적 중복데이터를 제거한 잔여영상(residual image)을 고속 압축할 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 즉, 제안된 기법에서는 픽업된 영상 간의 유사성을 향상시키기 위하여 픽업된 요소영상으로부터 서브영상을 재합성한 뒤, TSS 기반의 MSE 알고리즘을 사용하여 전 물체영역을 대상으로 가능한 물체영역 만을 고속으로 찾은 다음, 그 가능한 물체영역에 정밀한 FS 탐색 알고리즘을 적용하여 물체영상의 정확한 움직임 벡터를 추정하여 보상하게 된다. 또한, 움직임이 보상된 물체영상에 차 영상(difference image) 기법을 적용하여 서브영상 간의 공간적 중복 데이터를 제거한 잔여영상을 얻게 되고 이는 MPEG-4 알고리즘을 통해 최종적으로 압축되게 된다. 실험결과, 제안된 기법은 기존방식에 비해 영상 압축률은 그대로 유지하면서 프레임 당 압축시간이 214% 향상됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.