• 제목/요약/키워드: fractal system

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웨이블릿영역에서 위너필터를 이용한 디지털 방사선 영상 복원 (Digital Radiography Images Restoration with Wiener Filter in Wavelet Domain)

  • 정재원;김동윤
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제46권6호
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    • pp.58-64
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    • 2009
  • 디지털 방사선 영상은 첨가되는 잡음에 의해 영상이 흐려지고, 시스템 특성에 의해 왜곡된 영상을 얻게 된다. 이런 현상들은 보고자하는 영상의 본질을 보기 어렵게 한다. 왜곡된 영상을 복구하기 위해 웨이블릿 영역에서 다해상도 위너필터를 적용하였다. 다해상도 위너필터는 시스템 임펄스 응답과 잡음에 의해 변형된 프랙탈 신호의 복원을 위하여 Chen이 최초로 제안하였다. 본 논문에서는 Chen이 제안한 다해상도 위너필터를 2차원 영상 데이터에 대하여 적용하였다. 다해상도 위너필터와 다른 방법의 성능을 비교하기 위하여, 두 종류의 웨이블릿 필터들에 대하여 시스템 임펄스 응답과 잡음 전력의 특성에 따라 실험을 하였다. 첨가된 잡음 전력이 20-32 dB 일 때, 본 논문에서 제안한 방법의 신호 대 잡음비는 기존의 위너필터에 비해 0.5-2.0 dB 더 좋은 성능을 보였다.

지반의 불균질성을 고려한 GPR 신호의 자동탐지모델 성능 비교 (Comparison of performance of automatic detection model of GPR signal considering the heterogeneous ground)

  • 이상연;송기일;강경남;류희환
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제24권4호
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    • pp.341-353
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    • 2022
  • 도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.

압연기 베어링에서의 카오스 현상에 관한 연구 (A Study on Chaotic Phenomenon in Rolling Mill Bearing)

  • 배영철
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.315-319
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    • 2001
  • 회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 정성적인 방법으로 타켄스의 매립법에 의한 상태공간 재구성과 포엔카레 단면, FFT, 히스토그램을 이용하고, 정량적인 방법으로 프랙탈 차원, 리아프노프 지수를 이용하여 확인하였다.

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의사결정나무를 이용한 생물의 행동 패턴 구분과 인식 (Classification and Recognition of Movement Behavior of Animal based on Decision Tree)

  • 이승태;길성신
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.682-687
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    • 2005
  • 본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 5가지 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인, 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율 FFT(Fast Fourier Transform), 2차원 정사영 면적, 프렉탈 차원, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 5가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods) 보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정 환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

Abdominal-Deformation Measurement for a Shape-Flexible Mannequin Using the 3D Digital Image Correlation

  • Liu, Huan;Hao, Kuangrong;Ding, Yongsheng
    • Journal of Computing Science and Engineering
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    • 제11권3호
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    • pp.79-91
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    • 2017
  • In this paper, the abdominal-deformation measurement scheme is conducted on a shape-flexible mannequin using the DIC technique in a stereo-vision system. Firstly, during the integer-pixel displacement search, a novel fractal dimension based on an adaptive-ellipse subset area is developed to track an integer pixel between the reference and deformed images. Secondly, at the subpixel registration, a new mutual-learning adaptive particle swarm optimization (MLADPSO) algorithm is employed to locate the subpixel precisely. Dynamic adjustments of the particle flight velocities that are according to the deformation extent of each interest point are utilized for enhancing the accuracy of the subpixel registration. A test is performed on the abdominal-deformation measurement of the shape-flexible mannequin. The experiment results indicate that under the guarantee of its measurement accuracy without the cause of any loss, the time-consumption of the proposed scheme is significantly more efficient than that of the conventional method, particularly in the case of a large number of interest points.

정수장 응집제주입 최적화를 위한 플럭 모니터링 (Optimum Coagulation of Water Treatment Plant using On-line Floc Monitoring System)

  • 황환도;임상호;성규종;한영진;김영범;곽종운
    • 상하수도학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.397-406
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    • 2009
  • This study was conducted to monitor the floc sizes forming in the mixing zone in the water treatment plant. The dosing amount of poly aluminium chloride(PAC) was determined by particle dispersion analyzer(iPDA) in the lab and field scale test. During a field test period, PAC coagulant was used and the raw water was taken from Nakdong river. PAC wad diluted to activate the coagulant, leading to bring the more homogeneous dispersion in the shorter time. To monitor the floc sizes, the unit of floc size index(FSI) was used. With increasing of raw water turbidity, FSI value was increased. Also, the increased dosing amount of PAC brought the increased FSI and with overdosing of coagulant was in turn decreased. When the PAC was fed into the raw water after dilution in a field scale test, the width of FSI was narrower compared with the feeding of the mother liquor of PAC, implying that the formed flocs are denser and more uniform sizes. The width of FSI in average was varied on depending on the basicity of coagulant. Also, dF value, fractal dimension was evalued with the different coagulants, showing from 2.01 to 2.03. On-line floc monitor was effective for the optimal dosing in the drinking water plant.

포켈스 소자를 이용한 PD 신호의 검출 및 비선형적 해석에 관한 연구 (A possible application of the PD detection technique using electro-optic Pockels cell with nonlinear characteristic analysis on the PD signals)

  • 임윤석;강원종;장용무;구자윤
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.1850-1852
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    • 2000
  • In this paper, new Partial Discharge (PD) detection technique using Pockels cell was proposed and considerable apparent chaotic characteristics were discussed. For this purpose, PD was generated from needle-plane electrode in air and detected by optical measuring system using Pockels cell, based on Mach-Zehnder interferometer, consisting of He-Ne laser, single mode optical fiber, 50/50 beam splitter and photo detector. A qualitative analysis was carried out by drawing Return map for the normalized time series of the detected PD signals. The results are as follows:(a) Fixed points, between 0.7 and 1.0, are appeared clearly in the right upper area of the return map as the increase in the number of obtained data.(b) Considerable periodicity have been remarked even though exact period and length can not be determined.(c) The self-similarity can be also observed inasmuch as the late paths do not follow the previous ones. Accordingly, exact quantitative analysis such as embedding dimension, fractal dimension, and Lyapunov exponents should be carried out for deducing the quantitative properties regarding PD phenomena.

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신경회로망 및 ${\Delta}F$를 이용한 부분방전 패턴인식에 관한 연구 (A Study on the Pattern Recognition Using of HFPD the Neural Networks and ${\Delta}F$)

  • 임장섭;김덕근;김진국;노성호;김현종
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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    • pp.251-254
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    • 2004
  • The aging diagnosis technique using partial discharge detection method detects partial discharge signals cause of power equipment failuer and able to forecast the aging state of insulation system through analysis algorithm, in this paper accumulates HFPD signal during constant scheduled cycles to build HFPD pattern and then analyzes HFPD pattern using statistical parameters and ${\Delta}F$ pattern. The 3D pattern is composed of detected signal frequency, amplitude and repeated number and the FRPDA(frequency resolved partial discharge analysis) technique is used in 3D pattern construction. The ${\Delta}F$ pattern shows variation characteristics of amplitude gradient of consecutive HFPD signal Pulses and able to classify discharge types-internal discharge, surface discharge and coronal discharge etc. Fractal mathematics applied to ${\Delta}F$ pattern quantification and neural networks is used in aging diagnostic algorithm.

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신경회로망을 이용한 오스테나이트계 스테인리스강 304 용접부의 결함 분류 및 평가에 관한 연구 (A Study on the Defect Classification and Evaluation in Weld Zone of Austenitic Stainless Steel 304 Using Neural Network)

  • 이원;윤인식
    • 한국정밀공학회지
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    • 제15권7호
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    • pp.149-159
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    • 1998
  • The importance of soundness and safety evaluation in weld zone using by the ultrasonic wave has been recently increased rapidly because of the collapses of huge structures and safety accidents. Especially, the ultrasonic method that has been often used for a major non-destructive testing(NDT) technique in many engineering fields plays an important role as a volume test method. Hence, the defecting any defects of weld Bone in austenitic stainless steel type 304 using by ultrasonic wave and neural network is explored in this paper. In order to detect defects, a distance amplitude curve on standard scan sensitivity and preliminary scan sensitivity represented of the relation between ultrasonic probe, instrument, and materials was drawn based on a quantitative standard. Also, a total of 93% of defect types by testing 30 defect patterns after organizing neural network system, which is learned with an accuracy of 99%, based on ultrasonic evaluation is distinguished in order to classify defects such as holes or notches in experimental results. Thus, the proposed ultrasonic wave and neural network is useful for defect detection and Ultrasonic Non-Destructive Evaluation(UNDE) of weld zone in austenitic stainless steel 304.

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Optimization of Detention Basin at Watershed Level Scale

  • Ngo, Thi Thuy;Yazdi, Jafar;Kim, Joong Hoon
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.218-218
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    • 2015
  • Urbanization and waterworks construction in natural watershed have been causing higher flood risks in lowland areas. Detention basins have become one of the most efficient fundamental instruments for storm water and environmental management at watershed scale. Nowadays, there are many studies coupled numerical methods of flood routing with optimization algorithms to investigate factors that impact on the efficiency of detention basins in flood reduction in a watershed, such as detention basin location, size, and cost and watershed characteristics. Although these couplings have been become more widespread but cumbersome computation and hydraulic data requirement still are their limitations. To tackle the procedure efforts due to numerical integration and data collection, simple approach is proposed to primarily estimate effects of detention basins. The approach basis is the linear system theory applied to the solution of hydrologic flood routing. The paper introduces an analytical method for estimating detention effects deriving by recent studies and innovatively analyses this equation on fractal perspective. Then, an optimization technique is performed by applying harmony search algorithms (HSA) to optimize efficiency of detention basins at watershed scale. The location and size of upstream detention basin are simultaneously obtained. Finally, the proposed methodology, practically applied for a real watershed in Kan river, Iran.

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