• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.79-87
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• 2011

공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권6호
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• pp.1049-1068
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• 2015

In the paper, the authors propose the application of operational deflection shapes (ODS) for the detection of structural changes in technical objects. The ODS matrix is used to formulate the spatial filter that is further used for damage detection as a classical modal filter (Meirovitch and Baruh 1982, Zhang et al. 1990). The advantage of the approach lies in the fact that no modal analysis is required, even on the reference spatial filter formulation and other components apart from structural ones can be filtered (e.g. harmonics of rotational velocity). The proposed methodology was tested experimentally on a laboratory stand, a frame-like structure, excited from two sources: an impact hammer, which provided a wide-band excitation of all modes, and an electro-dynamic shaker, which simulated a harmonic component in the output spectra. The damage detection capabilities of the proposed method were tested by changing the structural properties of the model and comparing the results with the original ones. The quantitative assessment of damage was performed by employing a damage index (DI) calculation. Comparison of the output of the ODS filter and the classical modal filter is also presented and analyzed in the paper. The closing section of the paper describes the verification of the method on a real structure - a road viaduct.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.36-40
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• 2009

We describe the experimental realization of image system using wavefront coding in 3-Mega pixel mobile phone camera. We designed aspheric lens to extend the depth of field (DOF) using wavefront coding. In addition, through the aspheric lens and lens barrel manufacturing, we obtained a raw image from a camera module. In our method, the acquired images are restored in the spatial frequency domain using the proposed filter and the spatial frequency response (SFR) is calculated. The proposed filters are composed of image denoising filter using low band pass filter in frequency domain and restoration filter for image restoration. Finally, we achieve an enhanced image by super-resolution image processing. Visual examples are given to demonstrate the performance of the proposed filter.

• 한국광학회지
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• 제2권2호
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• pp.83-88
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• 1991

공간불변(space-invariant) 패턴인식에 대한 연구는 여러 접근방식에서 많은 시도가 이루어지고 있다. 학습 이미지의 가중치 선형조합(weighted linear summation)에 의한 SDF(synthetic discriminant function) 필터를 이용한 패턴인식은 그 중의 한 방식으로서 꾸준히 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 off-axis 평면기준파의 각분할(angular multiplexing) 방식과 pseude-inverse 알고리듬에 의한 pSDF 필터를 결합하여 상관기를 구성하고 상관면에서의 상관반응을 관측하여, off-axis pSDF 공간정합필터가 유형분류에 유용함을 입증하고, 광상관기로의 적용가능성을 보여주고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-29
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• 2006

This paper proposes an efficient array beamforming method using spatial matched filtering for ultrasound imaging. In the proposed method, ultrasound waves are transmitted from an array subaperture with fixed transmit focus as in conventional array imaging. At receive, radio frequency (RF) echo signals from each receive channel are passed through a spatial matched filter that is constructed based on the system transmit-receive spatial impulse response. The filtered echo signals are then summed. The filter remaps and spatially registers the acoustic energy from each element so that the pulse-echo impulse response of the summed output is focused with acceptably low side lobes. Analytical beam pattern analysis and simulation results using a linear array show that the proposed spatial filtering method can provide more improved spatial resolution and contrast-to-noise ratio (CNR) compared with conventional dynamic receive focusing (DRF) method by implementing two-way dynamically focused beam pattern throughout the field.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.515-520
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• 2012

In brain computer interface (BCI) system, the most important part is classification of human thoughts in order to translate into commands. The more accuracy result in classification the system gets, the more effective BCI system is. To increase the quality of BCI system, we proposed to reduce noise and artifact from the recording data to analyzing data. We used auditory stimuli instead of visual ones to eliminate the eye movement, unwanted visual activation, gaze control. We applied independent component analysis (ICA) algorithm to purify the sources which constructed the raw signals. One of the most famous spatial filter in BCI context is common spatial patterns (CSP), which maximize one class while minimize the other by using covariance matrix. ICA and CSP also do the filter job, as a raw filter and refinement, which increase the classification result of linear discriminant analysis (LDA).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.923-936
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• 2014

Images can be contaminated with different types of noise, for different reasons. The neighborhood averaging and smoothing by image averaging are the classical image processing techniques for noise removal. The classical spatial filtering refers to the aggregate of pixels composing an image and operating directly on these pixels. To reduce or remove effectively noise in image sequences, it usually needs to use noise reduction filter based on space or time domain such as method of spatial or temporal filter. However, the method of spatial filter can generally cause that signals of objects as the target are also blurred. In this paper, we propose temporal filter using the piece-wise quadratic function model and enhancement algorithm of image quality for the performance improvement of target detection and tracking by heterogeneous noise reduction. Image tracking simulation that utilizes real IIR(Imaging Infra-Red) images is employed to evaluate the performance of the proposed image processing algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1645-1654
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• 1993

본 논문에서는 기존의 잡음 제거용 순환 filter와 달리 시간축 대역제한을 통해 시각특성의 개선과 영상데이타 압축 효과를 개선시키는데 그 목적을 두고 있다. 일반적으로 시간축 대역제한을 수행하려면 시간방향으로의 aliasing을 고려해야 한다. 신호 처리 관점에서 보면 신호에 aliasing이 생긴다면 이의 영향을 받지않고 (de-aliasing) filtering하는 것은 불가능하다고 알려져있다. 그러나 영상신호에서는 baseband spectrum 구조를 예측할 수 있고, 이를 토대로 aliasing의 영향을 받지않는 대역제한 방안을 생각할 수 있다. 이는 이동벡터의 궤적을 따라 공간 영역에서 대역제한(Motion Adaptive Spatial Filter)을 하는 것으로서 이들의 특성 및 구성방안으 제안한다. 이렇게 구성된 filter는 aliasing의 제기 뿐만아니라 시간축 잡음의 제거에도 기여를 하게 된다. 실험에서는 제안방법의 de-aliasing 특성과 영상부호화기로의 적용결과를 알아본다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.197-206
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• 2014

운동심상(Motor imagery) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer Interface)는 주로 뇌전도(Electroencephalography, EEG)를 이용하여 사용자의 자발적인 운동 의지를 읽는 기술로 최근 주목받고 있다. 이 중에서도 피실험자의 운동 의지를 정확히 해석하기 위해 감각운동 영역(sensorimotor area)의 일부분에서 나타나는 ${\mu}$-대역(8-13Hz)의 전위 감소 현상인 event related desynchronization(ERD)을 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 EEG는 공간 해상도가 낮고 사용자에 따라 ERD가 발생하는 주파수 대역이 다소 차이가 있어 추정에 어려움이 있다. 이에 대한 개선 방법의 하나로서 공간 필터를 구현하는 common spatial pattern (CSP)과 필터 뱅크(filter bank)를 결합한 형태인 discriminative filter bank common spatial pattern(DFBCSP)이 제안되었다. 그러나 DFBCSP는 EEG 신호의 평균 전력(power)의 Fisher ratio를 이용하여 사용자에 따른 효과적인 주파수 대역을 포함하는 discriminative filter bank(DFB)를 구성하여 분류 정확도를 향상시켰지만 ERD의 공간 패턴이 나타나는 적절한 필터를 선택하지 않는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 EEG 신호의 평균전력 대신 CSP의 특성 벡터를 이용하여 DFB를 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과 제안한 방법의 필터 선택 결과와 분류 정확도 분석을 통해 CSP 특성 벡터가 DFB 구성에 더욱 효과적임을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.97-102
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• 2004

The very complicated proplem in spatial processing is effects of phading (Multipath and Delay Spread) and co-channel interference (CCI). The phading is one of principal causes, that form inter-symbol interference (ISI). Spatial-Temproral Adaptive Filter (STAF) has been taken as a solution of this problem, because it can suppress both these types of interference. But the performance of STAF exposes some elemental limitations, in which are the slow convergence of adaptive process and computational complexity. The cause of this is that, STAF must treat a large quantity of information in both space and time. The way that master these limitation is a use of Subband Spatial-Temproral Adaptive Filter (SSTAF). SSTAF reduce computational complexity by pruning off samples of signal and thus it lost some information in time. This draw on attennation of output SINR of SSTAF. The article analyse a optimal solution of this problem by introducing SSTAF with nonuniform weighted distribution.