본 논문에서는 곡선 그리드상의 2차원 플로우를 분석하고 시각화하기 위한 다해상도 모형을 제안한다. 다해상도 분석은 여러 상세 단계에서 윤곽을 나타내고 분석하는 매우 유용한 도구이다. 일반적으로 벡터 필드의 데이터는 매우 크고 복잡하기 때문에 벡터 필드 시각화에 다해상도 분석을 적용하는 것은 매우 유용하다. 낮은 해상도에서의 근사 값을 사용하면 벡터필드 위상의 전체적인 개요를 짧은 시간 안에 파악할 수 있다. 부분 합성은 사용자가 관심 있는 부분만 합성함으로써 효과적으로 화대 또는 축소할 수 있게 해준다. 이 새로운 모형은 네스트된 곡선 그리드 영역 상에 구분 적으로 정의된 함수의 네스트된 공간에 기초를 두고 있다. 네스트된 영역은 안쪽 경계선의 원래 기하학적 형상을 유지하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 이러한 영역 위에서 Haar 웨이브릿에 대한 정제 방정식과 합성 방정식을 제안하고 예제들을 보여준다.
Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.
In this paper, we propose a robust digital copyright-protection technique based on the concept of human auditory system. First, we propose a watermarking technique that accepts the various attacks such as, time scaling, pitch shift, add noise and a lot of lossy compression such as MP3, AAC WMA. Second, we implement audio PD(portable device) for copyright protection using proposed method. The proposed watermarking technique is developed using digital filtering technique. Being designed according to critical band of HAS(human auditory system), the digital filers embed watermark without nearly affecting audio quality. Before processing of digital filtering, wavelet transform decomposes the input audio signal into several signals that are composed of specific frequencies. Then, we embed watermark in the decomposed signal (0kHz~11kHz) by designed band-stop digital filer. Watermarking detection algorithm is implemented on audio PD(portable device). Proposed watermarking technology embeds 2bits information per 15 seconds. If PD detects watermark '11', which means illegal song. PD displays "Illegal Song" message on LCD, skips the song and plays the next song, The implemented detection algorithm in PD requires 19 MHz computational power, 7.9kBytes ROM and 10kBytes RAM. The suggested technique satisfies SDMI(secure digital music initiative) requirements of platform3 based on ARM9E core.
본 연구에서는 멀티프랙탈 이론을 기반으로 시 공간 격자강우장 생산 모형을 충주댐 상류유역에 발생한 9개의 홍수 사상에 대하여 검증하였다. 이를 위하여 기상청의 레이더 강우자료에 대한 시공간 멀티프랙탈 특성을 분석하였으며, 로그 포아송 분포와 3차원 웨이브렛 함수 기반의 시 공간 격자 강우생산 모형을 활용하여 관측강우의 멀티프랙탈 특성을 재현하는시 공간 가상강우장을 생산하였다. 생성된 가상강우장을 S-RAT 분포형 수문모형에 입력값으로 적용하여 유역출구에서의 반응을 관측강우 및 시공간적으로 균등한 분포를 가진강우장에 대하여 산출된 유역출구에서의 반응과 비교하였다. 관측 강우장과 가상강우장, 관측강우장과 저해상도 강우장에 대하여 RMSE, RRMSE, MAE, SS, 그리고 NPE, PTE 등을 이용하여 오차분석을 수행한 결과, 평균적으로 첨두홍수량은 20.03% 증가하였고, 첨두시간은 0.81% 감소하였다.
Induction motors are the most commonly used electrical drives because they are rugged, mechanically simple, adaptable to widely different operating conditions, and simple to control. The most common faults in squirrel-cage induction motors are bearing, stator and rotor faults. Surveys conducted by the IEEE and EPRI show that the most common fault in induction motor is bearing failure (${\sim}$40% of failure). Thence, this paper addresses experimental results for diagnosing faults with different rolling element bearing damage via motor current spectral analysis. Rolling element bearings generally consist of two rings, an inner and outer, between which a set of balls or rollers rotate in raceways. We set the experimental test bed to detect the rolling-element bearing misalignment of 3 type induction motors with normal condition bearing system, shaft deflection system by external force and a hole drilled through the outer race of the shaft end bearing of the four pole test motor. This paper takes the initial step of investigating the efficacy of current monitoring for bearing fault detection by incipient bearing failure. The failure modes are reviewed and the characteristics of bearing frequency associated with the physical construction of the bearings are defined. The effects on the stator current spectrum are described and related frequencies are also determined. This is an important result in the formulation of a fault detection scheme that monitors the stator currents. We utilized the FFT, Wavelet analysis and averaging signal pattern by inner product tool to analyze stator current components. The test results clearly illustrate that the stator signature can be used to identify the presence of a bearing fault.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적인 프레임에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 Haar-like 에지 검출기를 사용하고, 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정한다. 신뢰도를 높이기 위해 k 개의 연속적인 프레임에서의 누적된 차량 정보를 추출한다. 최종 검출된 차량을 템플릿으로 지정하고 SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 통해 연속적으로 입력되는 프레임에서 동일한 차량을 추출한다. 이를 통해 동일 차량으로 추출된 차량 정보를 새로운 템플릿으로 업데이트 한다. 비교 검출을 위한 수행 시간을 줄이기 위해 이전 프레임에서 검출된 차량의 범위를 확장한 영역만을 관심 영역으로 지정한다. 이 과정은 공통된 대응점을 찾지 못할 때까지 검출과 추적 과정을 반복하여 진행한다. 실 도로 상에서 얻어진 영상에 대해 적용함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다.
본 논문에서는 밴포드 법칙과 컬러의 차이를 이용한 영상 접합 조작 검출 방법을 제안하고자 한다. 조작이 의심되는 영상에 대하여 먼저 컬러 변환을 시행한 후, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 수행한다. 이상적인 밴포드 분포와 의심되는 영상에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 추출한다. 아울러 컬러 성분에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 사용한다. 본 논문의 방법은 13개의 특징만으로 우수한 접합 영상 검출 성능을 보인다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 본 논문의 방법은 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상 접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
The evaluation of shear modulus (or shear wave velocity) profile of the site is very important in various fields of geotechnical engineering. In the field, there exist spatial variations of shear modulus that case uncertainty in the geotechnical analysis or design. So it is necessary to evaluate the spatial variation of shear wave velocities of the soil site. In this study, the HWAW method is applied to the determination of a 3-D Vs map of soil site. The HWAW method, which is based on harmonic wavelet transforms, has been developed to determine phase and group velocities of waves. The HWAW method uses only the signal portion of the maximum local signal/noise ratio to evaluate the phase velocity in order to minimize the effect of the noise. The field testing of this method is relatively simple and fast because only one experimental setup, which consists of one pair of receivers on the surface, is needed using a short receiver spacing setup (1~3m). These characteristics make it possible to determine detailed local Vs profile in the site with lateral Vs variation and to evaluate 3-D Vs map by performing a series of tests on the grid. To estimate the applicability of the proposed method, field tests were performed. Through field applications validity and applicability of the proposed method were verified.
본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.
JBIG2는 2진 영상과 문서 압축을 위한 국제 표준이다. JBIG2 표준은 2진 영상과 문서를 고압축으로 부호화하기 위해 영역 특징에 따라 세 가지 부호화 모드를 제공한다. MMR이나 산술 부호화를 이용하여 비트맵(bitmap)의 부호화를 위한 제너릭 영역(Generic region) 부호화를 한다. 그리고, 텍스트 영역의 부호화를 위해 패턴 매칭(Pattern Matching) 부호화를 하고, 하프톤 영역(Halftone region) 부호화를 위해 하프톤 패턴 부호화(Halftone Pattern Coding)를 한다. 본 논문에서는 JBIG2 부호화를 위해 문서를 라인아트, 하프톤, 텍스트 영역으로 분할한 후 각 영역에 제너릭 영역 부호화, 심벌 매칭 부호화, 하프톤 패턴 부호화를 하는 JBIG2 CODEC을 구현하였다. 문서의 효율적 영역 분할을 위해 윤곽선 추출법을 이용한 영역분할 방법과 웨이브릿 계수분표를 이용한 영역 분할 방법을 함께 적용하여 facsimile 테스트 영상(IEEE-167a)의 경우 2% 정도의 압축률 개선과 주관적 화질의 향상을 얻었다. 또한 임의 모양 하프톤 영역의 부호화를 제안하여 기존 영역 분할 방법에서 인지할 수 없는 임의 모양 하프톤 영역 주변 텍스트의 주관적 화질을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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