NAND 플래시 메모리를 포함하는 저장 매체의 경우 초기 상태에서 메모리 셀의 상태가 매우 우수하기 때문에, 오류가 없거나 단일 오류가 발생하는 경우가 지배적이다. 무-오류와 단일-오류에 대한 처리는 저장 매체의 시스템에 있어서 전체 시스템 성능에 영향을 미치는 중요한 요소가 된다. 전통적인 polar code 복호기법은 무-오류 또는 단일-오류에 대한 독립적인 검출이 불가능하기 때문에 일반적인 복호화 기법을 따르며 다른 오류 발생 경우와 동일한 수준의 지연 시간을 가진다. 본 논문에서는 저장 매체에서 빈번하게 발생하는 무-오류 또는 단일-오류에 대한 검출 및 정정을 일반적인 복호화 과정에 앞서 처리해줌으로써, 전체 복호화 과정에 필요한 평균적인 지연시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 무-오류 또는 단일-오류에 대한 제안하는 선 처리 (pre-processing) 기법을 적용할 경우 (1024, 512) 극 부호에 대하여 일반적인 복호화기법 대비 평균 지연시간을 약 64% 줄일 수 있다.
본 연구에서는 국내에 부존된 함바나듐 티탄자철석(Vanadium TitanoMagnetite, VTM)을 대상으로 환원 전처리를 이용한 바나듐 회수 공정 개발 연구를 진행하였다. 연구에 사용된 시료는 경기 포천시 관인광산에서 제공한 시료로 바나듐 품위는 0.54V2O5%이며, 자철석과 티탄철석이 대부분 차지하고 있는 것을 확인하였다. 단일자력선별 실험결과, 자력선별만으로는 바나듐 품위 1.10V2O5%대가 한계임을 확인하였다. 이를 해결하기 위하여 탄소(C)를 이용, 자철석 내에 존재하는 철을 환원시켜 철 내부에 존재하는 바나듐을 농축, 품위를 향상시키고자 하였다. 실험결과를 바탕으로 환원 전처리를 적용한 자력선별 공정을 개발하였으며 최종적으로 V2O5기준으로 품위 1.31%, 회수율 79.68%인 바나듐 정광을 회수할 수 있었다. 또한 환원 전과 후, 최종 바나듐 정광에 대한 XRD 분석을 실시하여 환원 전처리에 의한 바나듐의 거동을 확인하였다.
SUS420J2강은 내식성이 우수하고 강도가 커서 어류가공용 기계의 재료로써 사용되어지고 있다. 그러나 이 역시 환경의 영향에 의하여 열화되고 있으며, 특히 후처리의 조건에 따라 그 정도가 심해질 수도 있다는 것을 알 수 있었다. 열처리 후 전해연마한 경우에 있어서는 부식의 정도가 미약하였으나 단일 후처리방법을 사용하였을 때에는 입계부식 및 공식의 영향이 커지고 부식생성물의 생성이 용이해졌다. 실험의 결과로부터 열처리후 전해연마한 SUS420J2강의 부식정도가 가장 덜 민감하게 나타났으므로, 어류 전처리 가공기계용 재료로서 SUS420J2강의 사용에 있어서는 열처리 후 전해연마의 방법으로 후처리를 하는 것이 바람직하다고 생각된다. 금후, 경도 및 표면상태의 파라미터(parameter)를 고려한 부식시험과 현장에서의 외력의 작용을 고려한 응력부식 실험이 결과도 병행되어져야만 한다고 생각한다
본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
셀룰러 신경회로망(Cellular Neural Networks: CNN)은 그 구조가 간단함에도 불구하고 강력한 연산능력을 가지고 있어 영상처리에 이용되어 왔다. 그러나 실제의 대규모 영상에 포함된 화소의 양과 같은 막대한 셀들을 필요로 하는 CNN하드웨어를 구현하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 시 다중화 처리 기법으로 대규모 실영상을 처리할 수 있는 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기를 구현하였다. 구현된 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기의 성능을 평가하기 위해 $ 레나영상에 대해 윤곽선 검출을 수행하였으며, 약 4,000번의 시다중화 블록처리와 각 블록 마다 10번의 제어 펄스에 의한 파이프라인 동작에 의해 영상처리가 수행되었다. 따라서 본 논문에서 구현된 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기를 실영상 처리에 이용할 수 있다.
A multi-font, multi-size and high speed character recognition system is designed. The design principles are simpilcity of algorithm, adaptibility, learnability, hierachical data processing and attention by feed back. For the multi-size character recognition, the extracted character images are normalized. A hierachical classifier classifies the feature vectors. Feature is extracted by applying the directional receptive field after the directional dege filter processing. The hierachical classifier is consist of two pre-classifiers and one decision making classifier. The effect of two pre-classifiers is prediction to the final decision making classifier. With the pre-classifiers, the time to compute the distance of the final classifier is reduced. Recognition rate is 95% for the three documents printed in three kinds of fonts, total 1,700 characters. For high speed implemention, a multiprocessor system with the ring structure of four transputers is implemented, and the recognition speed of 30 characters per second is aquired.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.70-76
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1996
In this paper, we have proposed a band stop filter (BSF) for pre-processing of image sequences before encoding. By pixel-wise temporal filtering of the image sequences using the BSF, the bandwidth and noise of the signal are reduced, while preserving the image quality in view of human visual perceptions. As a result, when compared to the original image sequences, te pre-filtered image sequence requires lower bit-rates for encoding, while there is not much degradation in quality. Also, it has been shown that the proposed BSF causes less smearing and blurring than the conventional recursive low pass filter for bandwidth and noise reductions.
본 논문에서는 실내 임펄시브 노이즈 채널 환경에서 비콘 기반의 측위 시스템의 측위 정밀도를 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 임펄시브 노이즈는 복잡한 실내 구조 환경이나 간섭 환경에서 발생하며 이는 무선 통신에서 신호 복조 오류 확률을 증가시켜 정확한 데이터 복조를 어렵게 한다. 제안한 전처리 기법은 사용자의 위치 좌표를 산출하기 위한 비콘 기반의 삼각측량법을 수행하기 이전에 적용 및 수행되며, 제안 기법을 데이터 복소의 오류 확률을 감소시켜 정확한 데이터를 삼각측량법의 입력값으로 제공한다. 신뢰성 있는 데이터 입력을 통해 위치 좌표 결과값의 신뢰도를 향상시키는 매커니즘이다. 따라서 임펄시브 노이즈 완화를 위해 신호의 시간-주파수 분해능이 우수한 웨이블릿 잡음 제어 방법을 기반으로 임펄시브 노이즈에 특성에 따라 노이즈를 제거하는 적응적 임계 함수를 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 적응적 임계 함수가 기존의 기법과 대비로 비교적 Bit Error Rate 성능 및 Signal-to-Noise Ratio 성능을 향상시키는 결과를 확인하였다.
As a part of the KIAPS Observation Processing System (KOPS), we have developed the modules of satellite radiance data pre-processing and quality control, which include observation operators to interpolate model state variables into radiances in observation space. AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A) level-1d radiance data have been extracted using the BUFR (Binary Universal Form for the Representation of meteorological data) decoder and a first guess has been calculated with RTTOV (Radiative Transfer for TIROS Operational Vertical Sounder) version 10.2. For initial quality checks, the pixels contaminated by large amounts of cloud liquid water, heavy precipitation, and sea ice have been removed. Channels for assimilation, rejection, or monitoring have been respectively selected for different surface types since the errors from the skin temperature are caused by inaccurate surface emissivity. Correcting the bias caused by errors in the instruments and radiative transfer model is crucial in radiance data pre-processing. We have developed bias correction modules in two steps based on 30-day innovation statistics (observed radiance minus background; O-B). The scan bias correction has been calculated individually for each channel, satellite, and scan position. Then a multiple linear regression of the scan-bias-corrected innovations with several predictors has been employed to correct the airmass bias.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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