• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제18권4호
• /
• pp.980-997
• /
• 2024

To improve the brightness of images and reveal hidden information in dark areas is the main objective of low-light image enhancement (LLIE). LLIE methods based on deep learning show good performance. However, there are some limitations to these methods, such as the complex network model requires highly configurable environments, and deficient enhancement of edge details leads to blurring of the target content. Single-scale feature extraction results in the insufficient recovery of the hidden content of the enhanced images. This paper proposed an edge detection-based multi-scale feature enhancement network for LLIE (EDMFEN). To reduce the loss of edge details in the enhanced images, an edge extraction module consisting of a Sobel operator is introduced to obtain edge information by computing gradients of images. In addition, a multi-scale feature enhancement module (MSFEM) consisting of multi-scale feature extraction block (MSFEB) and a spatial attention mechanism is proposed to thoroughly recover the hidden content of the enhanced images and obtain richer features. Since the fused features may contain some useless information, the MSFEB is introduced so as to obtain the image features with different perceptual fields. To use the multi-scale features more effectively, a spatial attention mechanism module is used to retain the key features and improve the model performance after fusing multi-scale features. Experimental results on two datasets and five baseline datasets show that EDMFEN has good performance when compared with the stateof-the-art LLIE methods.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.600-605
• /
• 2020

본 논문에서는 청각 장애인을 위한 소리 감지 홈 모니터링을 위해 다채널 다중 스케일 신경망을 사용한 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 홈 내의 여러 무선 마이크 센서들로부터 높은 신호 품질을 갖는 두 개의 채널을 선택하고, 그 신호들로부터 도착신호 지연시간, 피치 범위, 그리고 다중 스케일 합성 곱 신경망을 로그멜 스펙트로그램에 적용하여 추출한 특징들을 양방향 게이트 순환 신경망 기반의 분류기에 적용함으로써 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시킨다. 검출된 사운드 이벤트 결과는 선택된 채널의 센서 위치와 함께 텍스트로 변환되어 청각 장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 시스템의 사운드 이벤트 검출 방식이 기존 방식보다 우수하며 청각 장애인에게 효과적으로 사운드 정보를 전달할 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권9호
• /
• pp.194-200
• /
• 2013

본 논문에서는 스케일링을 이용한 다중 스케일 균열 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 형태학 알고리즘, 균열 특징, 스케일링을 기반으로 한다. 사용하는 형태학 연산자는 균열의 패턴을 추출한다. 열림과 닫힘의 연산을 이용하여 균열과 배경을 구분한다. 형태학을 기반으로 하는 분할은 작은 간격의 균열을 검출하는 기존의 차분 이용 통합 방법 보다 좋은 성능을 보인다. 그러나, 형태학 방법들은 오직 하나의 구조 연산자를 사용하면 고정된 크기의 균열만을 검출할 수 있다. 따라서 스케일링 방법을 사용한다. 스케일링에 이중선형 보간법을 사용한다. 제안하는 방법은 분할된 영역의 화소 수와 최대 길이와 같은 특징들의 값들을 계산한다. 구분된 영역이 균열에 해당하는 지를 계산한 특징들의 값들에 의하여 결정한다. 실험 결과에서 제안한 다중 스케일 균열 검출 방법이 기존의 검출 방법들보다 향상된 결과를 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.333-342
• /
• 2012

이 논문에서는 인간 청각 시스템에 기반한 모음 개시 지점 (VOP) 탐지 방법을 제시하였다. 이 방법을 통해 '지각의' 주파수 범위, 즉 선형 음향 주파수에서의 Mel Scale을 보여준 후 일련의 삼각 Mel-weighted Filter Bank를 만들어 인간의 청각 시스템에서 대역 필터링 기능을 시뮬레이션하였다. 이러한 비선형 임계 대역 Filter Bank는 데이터 차원수를 크게 감소시키고 비선형적으로 간격을 둔 Mel 스펙트럼에서 더욱 효과적으로 포먼트를 생성하기 위해 조파들의 영향을 제거해준다. Mel 스펙트럼의 첨두 에너지 합은 각 프레임의 특징으로 추출하고 에너지 진폭이 급격히 상승하기 시작할 때의 특성은 Gabor 윈도우를 사용하여 VOP로 탐지한다. 실험 결과를 통해서 다른 종류의 자음들과 연결된 12개의 모음들을 포함하는 한 단어 데이터베이스에 대한 제안된 방법의 평균 정확도는 단시간 에너지와 zero-crossing 비율에 기반을 둔 다른 모음 탐지 방법들보다 높은 72.73% 이상임을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.145-150
• /
• 2004

시각장애인의 시각보조를 위하여 공간 및 방향감각 보조시스템으로 초음파거리계 및 전자나침반을 개발하였다. 초음파거리계는 40 KHz 초음파의 반사를 이용하여 장애물까지 거리 정보를 거리에 비례하는 시간간격의 가청음 자극을 제공하며, 전자나침반은 자기저항브리지를 이용하여 지구자기장을 검출하고 자북 방향 정보를 이마주위의 진동모터를 통하여 촉각자극을 제공하도록 설계하였다. 초음파저리계의 측정범위는 0.065-3.26미터이며 전자나침반의 방향 분해능은 22.5도이다. 그리고 초음파거리계와 전자나침반을 통합한 일체형 시각보조시스템을 구현하였으며 이때 거리정보는 두부에서 진동모터의 위치로 전달하도록 하였다. 본 연구의 목표는 시각장애인의 공간 및 방향감각을 위한 실용적인 보조시스템을 구현하는 것이며, 본 보조시스템을 반복 사용함에 따라 시각장애인의 공간 및 방향감각 기능이 향상될 것으로 추측된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권10호
• /
• pp.679-690
• /
• 2023

누수는 용수공급시스템 내에서 발생할 수 있는 대표적인 비정상상황 중 하나이다. 누수는 관로가 매설된 이후부터 잠재적으로 발생할 수 있으며 발생 직후부터 즉시 경제적 및 수리학적 피해를 입을 수 있기 때문에 이를 적시에 감지하고 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 시스템이 지하에 매설되어 있어 이를 빠르게 인지하는 것은 쉽지 않으며 인지한다 하여도 복구하기 위해서는 상대적으로 많은 가용자산이 요구된다. 따라서 다중 누수가 발생할 시 누수규모 및 위치에 따라 복구 우선순위에 대한 우선순위를 선정해야 할 필요성이 있으며 최적의 복구전략이 도출되어 이를 수행할 시 시스템의 탄력성 측면에 있어 유리함을 가질 수 있다. 본 연구에서는 프로그램 기반 모의 누수를 발생시켜 비정상상황 시나리오를 구축하였으며 이에 따라 딥러닝 기반 모델로 누수탐사를 수행하였다. 탐사 결과로 얻어지는 누수위치와 누수량은 이 후 누수복구 우선순위를 위한 요소로써 활용되며 타 요소와 함께 최적의 누수복구 시나리오를 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.454-458
• /
• 2001

이 논문에서는 디지털 영상의 퍼지 시스템 표현으로부터 유도된 Edge 검출 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 Gradient을 기반으로 한 것으로 Convolution Kernel이 기존의 Roberts, Prewitt 또는 Sobel등이 제안한 Gradient Kernel과 다른 새로운 것이다. 사용한 퍼지시스템은 디지털 영상을 근사적으로 표현한 Bicubic Spline 함수를 퍼지시스템 화한것으로서 2차 도함수가 연속이기 때문에 Gradient나 Laplacian 연산이 가능하다. Grid 점들에서 이 함수의 Gradient는 두 개의 축 방향으로 각각 한개의 3$\times$3행렬과 영상과의 Covolution에 의하여 산출됨을 보였으며 이를 이용하여 검출된 Edge들은 기존의 다른 방법을 사용하여 검출된 Edge 영상보다 훨씬 선명함을 확인하였다. 이 알고리듬 적용사례 2개에 대한 기술에 포함되어 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.15-20
• /
• 2010

본 논문은 대규모 연속시간 T-S (Takagi-Sugeno) 퍼지 시스템의 고장검출을 위한 관측기 설계 문제를 논의한다. 관측기의 출력신호로부터 고장 여부를 판단하기 위해서 관측기는 고장신호에 가능한 민감해야하며 이를 위해 $\mathfrak{H}_-$ 성능지수를 도입한다. 설계 조건은 선형행렬부등식으로 표현되며 수치적 예제로부터 그 효용성을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권6호
• /
• pp.792-798
• /
• 2004

본 논문에서는 웨이퍼 영상에서 다이 위치를 인식하기 위한 새로운 코너점 검출 방법을 제안한다. 웨이퍼 다이 위치 인식은 WSCSP(Wafer Scale Chip Scale Packaging)기술에 필수적인 과정으로서 웨이퍼 윗면의 다이 패턴을 얼마나 정확히 인식하느냐에 따라서 후 공정의 정확도가 결정된다. 본 논문에서는 정확한 다이 위치를 인식하기 위하여 계층적 명암 영상 코너 검출 방법을 제안한다. 새로운 코너 검출자는 코너 영역을 마스크 크기에 따라서 동심원으로 나누어 각각의 동심원에서의 코너성과 방향성을 구하여 정확한 코너점을 검출하도록 하였다. 또한 계층적 구조를 가지고 처리하여 기존의 명암 영상코너 검출자 보다 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있도록 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권1호
• /
• pp.89-102
• /
• 2013

The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.