본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
K1A1 tank commander's primary thermal sight is a device that enables tank commanders to detect, identify, aim and track the target by observing targets in all directions during day, night and in situations of smokescreen and fog through $360^{\circ}$ rotation independent from the gunner's primary thermal sight and stabilizing the line of sight even under the vibrations occurring when the tank is standstill and moving. The main function of this device is to detect and process visible and thermal images and deliver the final images to the tank commander. One of the core parts to that end is the observation window (daytime/thermal image window). This core part is mounted at the entrance of the optical path for observing the target and plays the role of making visible light during the daytime and infrared light during the night pass through the target and transmitting the resultant images to the internal optical system of the tank commander's primary thermal sight. Such core parts have been selected as depot maintenance items so that they are replaced by new parts instead of being recycled when they are subjected to maintenance in most cases. That is, the military budget is wasted because such parts are replaced by new parts despite that they can be recycled for maintenance. Therefore, this study proposed a mounting tool for polishing and coating observation windows (daytime and thermal image window) using planar polishing equipment and DLC (Diamond-Like Carbon) coating equipment. In addition, this study presented an amendment (proposal) of the Depot Maintenance Work Request (DMWR) already published to verify the performance of recycled products including the establishment of inspection standards for recycling processes.
Removal of variability in spectra data before the application of chemometric modeling will generally result in simpler (and presumably more robust) models. Particularly for sparsely sampled data, such as typically encountered in diode array instruments, the use of Savitzky-Golay (S-G) derivatives offers an effective method to remove effects of shifting baselines and sloping or curving apparent baselines often observed with scattering samples. The application of these convolution functions is equivalent to fitting a selected polynomial to a number of points in the spectrum, usually 5 to 25 points. The value of the polynomial evaluated at its mid-point, or its derivative, is taken as the (smoothed) spectrum or its derivative at the mid-point of the wavelength window. The process is continued for successive windows along the spectrum. The original paper, published in 1964 [1] presented these convolution functions as integers to be used as multipliers for the spectral values at equal intervals in the window, with a normalization integer to divide the sum of the products, to determine the result for each point. Steinier et al. [2] published corrections to errors in the original presentation [1], and a vector formulation for obtaining the coefficients. The actual selection of the degree of polynomial and number of points in the window determines whether closely situated bands and shoulders are resolved in the derivatives. Furthermore, the actual noise reduction in the derivatives may be estimated from the square root of the sums of the coefficients, divided by the NORM value. A simple technique to evaluate the actual convolution factors employed in the calculation by the software will be presented. It has been found that some software packages do not properly account for the sampling interval of the spectral data (Equation Ⅶ in [1]). While this is not a problem in the construction and implementation of chemometric models, it may be noticed in comparing models at differing spectral resolutions. Also, the effects on parameters of PLS models of choosing various polynomials and numbers of points in the window will be presented.
This study aimed to compare filters for reducing speckle noise in ultrasound images using clinical liver images. We acquired the clinical liver ultrasound images, and noisy images were obtained by adding 0.01, 0.05, 0.10, and 0.50 intensity levels of speckle noise to the liver images. The Wiener filter, median modified Wiener filter, gamma filter, and Lee filter were designed for the noisy images by setting window sizes at 3×3, 5×5, and 7×7. The coefficient of variation (COV) and contrast to noise ratio (CNR) were calculated to evaluate noise reduction and various filters. Moreover, the filter with the highest image quality was selected and quantitatively compared to a noisy image. As a result, COV and CNR showed the noise improved result when the Lee filter was applied. Furthermore, the Lee filter image with a window size of 7×7 was noted to possess approximately a minimum of 1.28 to a maximum of 3.38 times better COV and a minimum of 2.18 to a maximum of 5.50 times better CNR than the noisy image. In conclusion, we confirmed that the Lee filter was effective in reducing speckle noise and proved that an appropriate window size needs to be set considering blurring.
Independent Component Analysis (ICA) is used to generate ICA filter for computing feature vector for image window. Filters that have high discrimination power are selected to classify image from these ICA filters. Proposed classification algorithm is based on probability distribution of feature vector.
본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.
Purpose: This study aims to analyze the factors affecting the agenda-setting process and the formation process of school-based mental health policies by applying a policy stream model. Methods: For this purpose, Kingdon's policy stream model was used as the analytical framework. Results: First, when establishing a school-based mental health policy, the agenda was set going through unpredictable and nonlinear changes. Second, for the school-based mental health policy to be selected onto the agenda and to be developed and implemented as an actual policy, the role of policy makers was considered most important in the process. Third, the policy window for school-based mental health policy was closed around the year 2013. Finally, an analysis of the school-based mental health policy stream identified two key features. One is that the school-based mental health policy first emerged when school violence prevention policy expanded its scope into relevant neighboring policies. The other is that the school-based mental health policy has taken shape through a linear decision-making process (being put on the government's agenda, searching for an alternative, selection, and implementation) during the policy implementation period after it has been selected as an alternative policy. Conclusion: Conclusions can be summed up as follows. The school-based mental health policy needs continuous development and improvement in case the window for the policy may open in the coming future. The government's support is needed to draw policy makers' interest and participation who play the biggest role in establishing policies.
본 논문에서는 packet switching network의 국제 표준 접속 protocol인 CCITT X.25 protocol의 성능을 분석하며 특히 X.25 protocol의 유통 제어 방식에 대하여 분석한다. Protocol의 성능 분석은 normalized channel throughput, mean transmission time과 transmission efficiency를 사용하면 이들은 window 크기, $T_1$ 및 $T_2$ 값 그리고 message길이 등과 같은 주어진 protocol parameter의 함수로 표시된다. 먼저 protocol 서비스에 따른 입력 데이타의 서비스 특성과 piggybacked acknowledgment를 하는 sliding window flow control 방식에 대하여 discrete-time Markov chain을 사용하여 연구한다. Protocol의 성능은 link layer 및 packet layer 에 대하여 각기 독립적으로 분석하며 분석결과를 통하여 각 protocol parameter의 영향을 조사한다. 수치적인 분석 결과로 부터 채널 서비스 환경에 따른 protocol parameter의 최적치를 찾을 수 있는데 window크기는 고속채널의 경우 7이상이 되는 것이 바람직 하며, $T_1$ timer 값은 채널의 전송 유실이 많은 경우 신중히 선택되어져야 하며 보통의 경우에는 1초 정도가 타당하다. $T_2$ parameter는 trnasmission efficiency의 개선에 있어 약간의 효과를 미치나 그리 크지는 않다.
고장감지 및 진단(FDD) 시스템의 구축의 기초 연구로 정상상태 진단기에 대한 연구를 수행하였다. 정상상태에 대한 진단은 시스템 전체를 관찰하거나 몇몇 필요한 시스템 파라미터를 모니터링 함으로써 가능하다. 최적화된 정상상태 진단기를 이용하면 FDD 시스템에서 필수적인 정상운전 시의 기준모델(no fault reference model)을 자가학습을 통하여 적용할 수 있다. 본 연구에서는 가정용 열펌프가 냉방조건으로 작동할 경우에 대해 이동창을 기반으로 7개의 측정값들에 대한 표준편차를 분석함으로써 정상상태 판정을 내리도록 하였다. 정상상태 진단기의 작동의 여부는 실내부하를 조절함으로써 확인하였다. 본 연구를 통하여 열펌프 등의 증기압축 사이클 시스템에 대하여 이동창을 기반으로 한 정상상태 진단기 개발 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 Impulse-radio-based Ultra Wideband (IR-UWB)를 이용한 에너지 검출 기반의 비동기 수신기에서 저사양의 ADC와 간단한 디지털 회로 만으로 이루어진 심벌 동기 획득(acquisition) 및 심벌 동기 추적(tracking) 방식을 제안한다. 기존의 심벌 동기 방식이 정확한 심벌 동기 '시점을 찾는 것에 초점을 맞추었다면, 제안하는 방식은 심벌 동기 '구간'을 찾아 그 구간 내에서 데이터를 판단함으로써 하드웨어 복잡성을 낮추었고, 전력 소모를 줄였다. 이를 위해 심벌 동기 구간에 해당하는 BDW (Bit Decision Window)를 정의하고 SNR(Signal to Noise Ratio), 하드웨어 자원 및 BDW의 크기와 BER (Bit Error Rate)와의 관계를 분석하였다. 주어진 SNR과 하드웨어 자원으로 BER을 최소화하기 위한 BDW의 크기를 구한다. 제안한 알고리즘은 실제 임펄스 채널 특성을 고려하여 모의실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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