본 논문에서는 레이더 시스템에서 원하는 목표물 추정을 위한 효율적인 임계치 방법을 연구였다. 관심있는 목표물 탐지 검출 방법은 오 경보 확률을 변화 시켜 가면서 원하는 목표물을 추정한다. 이때 오 경보의 확률은 임계치와 밀접한 관계가 있다. 임계치를 낮게 하면 원하는 목표물의 정확도를 향상시킬 수 있지만 잡음 까지 추정하여 효율적인 신호처리 방법이 되지 못한다. 효율 적인 임계치 방법을 제안하여 원하는 목표물을 추정하는 연구 방법을 제안하다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석하였다.
Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.
하천수 가뭄을 평가하기 위하여 임계수준 방법을 이용한 하천수 가뭄지수 (streamflow drought index)를 소개하고 섬진강댐의 유입량을 대상으로 적용하였다. 사용한 임계수준은 고정, 월별 및 일별로써 연도별 가뭄의 1~3순위 분석결과, 1984년, 1988년과 1995년이 수문학적 가뭄의 크기도 컸고 오랫동안 지속되었다. 총 물 부족량과 지속기간의 극한값을 연도별로 비교해 본 바, 1984년, 1988년, 1995년과 2001년에 발생하였던 사상이 심각한 수준이었다. 또한 고정 임계수준은 계절 변동성을 반영하지못하는 단점이 있어서 최소한계절 이하의 임계수준 사용이 요구되었지만 월별과 일별로 정해진 임계수준은 적정한 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 갈수예보 및 저수지 용량결정에 활용될 수 있겠다.
X-선 스펙트럼 데이터는 물질의 성분과 관련이 없는 신호(백그라운드, 노이즈)들을 포함 하고 있다. XRF는 스펙트럼에서 가우시안 형태의 피크 위치와 크기를 이용하여 시료의 성분을 분석하며, 시료의 성분을 정확히 분석하기 위해서는 노이즈와 백그라운드를 제거 하여야 한다. 백그라운드를 제거하기 위한 방법으로는 SNIP, Threshold, Morphology 방법 등을 적용하고 있으며, Threshold 기법을 중에서 블록별로 각기 다른 임계값을 적용하는 Interval Threshold기법이 하나의 임계값을 적용하는 Level Threshold 방법보다 더 좋은 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 Interval Threshold를 적용하기 위하여 웨이블릿을 이용하여 블록을 분리하는 알고리즘을 제안하였다.
The Heat Anisotropic Diffusion Method has shown very effective for the contour detection of 2-D echocardiogram. To implement this algorithm, we have to choose the parameter C, K, and the threshold level. The choice of C and K are not very sensitive for the good edge detection of the echocardiogram, however the choice of the threshold level is very critical. Until now the threshold level is chosen by the trial and error method. In this paper, we present an automatic threshold decision method from the histogram of the gradient of boundary-like pixels.
Inference for discrete event simulations usually relies on either independent replications or, if each simulation run is expensive, the method of batch means applied to a single replications. We present a new method, threshold bootstrap, which equals or exceeds the performance of independent replications or batch means. The method works by resampling runs of data created when a stationary time series crosses a threshold level, such as the sample mean of series. Computational results show that the threshold bootstrap matches or exceeds the performance of these alternative methods in estimating the standard deviation of the sample mean and producing valid confidence intervals.
In this paper, we proposed an automatic threshold control method for radar warning receiver. Considering the noise level of the environment, this technique can effectively adjust sensitivity level of radar warning receiver and can offer more accurate radar information for aircraft pilot in noisy circumstances.
본 논문은 멀티레벨을 가지는 홀로그래픽 저장 장치에서 EM (Expectation-maximization) 알고리즘을 이용한 적응 문턱전압검출기를 제안한다. 멀티레벨을 이용한 홀로그래픽 저장 장치의 경우 DC 오프셋의 정도에 따라 비적응 문턱전압검출기의 성능에 매우 심각한 영향을 미친다. EM 방법은 채널을 통과한 데이터를 이용해 Expectation step과 maximization step을 반복하면서 평균과 분산을 추정하는 방법이다. DC 오프셋이 있는 상황에서 제안된 방법을 적용하여 문턱값을 찾아내서 검출한 결과 일정한 한도 내의 DC 오프셋의 경우는 DC 오프셋이 없는 경우와 동일한 성능을 보였다.
Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.
잠수함의 방수펄스탐지는 적 수상함 및 잠수함, 어뢰 등에서 방사하는 펄스를 탐지하여 자함의 기동 및 생존성을 제공하는 중요한 기능을 수행한다. 방수펄스탐지 여부는 수신한 펄스의 크기와 운용자가 설정한 문턱값의 비교를 통해 결정된다. 방수펄스는 다양한 해양 환경요인의 영향으로 펄스의 세기가 작아지는 경우가 빈번하게 발생한다. 이런 상황에서 고정 문턱값으로 탐지를 수행할 경우 미탐지 문제가 발생되며 운용자가 낮은 문턱값을 설정하기 전까지 지속된다. 본 논문은 고정 문턱값으로 발생하는 미탐지 문제를 줄이기 위한 문턱값 자동 조절 방법을 제안하였다. 펄스 레벨 변동 폭이 다른 4가지 케이스로 시뮬레이션을 수행하였고 모든 케이스에서 문턱값 자동 조절 방법을 적용했을 때 탐지 개수가 증가하여 탐지 성능이 향상됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 펄스 레벨의 변동이 큰 해양환경에서 방수펄스탐지 성능 향상을 기대해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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