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인간 시각에 선형적인 계조 재현을 위한 프린터 보정
이철희, 이채수, 강봉수, 이응주, 하영호 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 15 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 1999, No.0 55-69 (15 pages)
프린터의 입력값을 찾기 위해 다층 퍼셉트론 신경망(multi-layer perceptron neural network, MLP)을 이용하였다. 신경망의 학습을 위해 계조에 따른 패치를 만들고, 프린터 구동입력신호 및 패치의 측정된 값으로 신경망을 학습하였다. 학습된 신경망으로 선형적인 출력을 내는 프린터 구동신호를 찾고 LUT(look-up table)를 이용하여 프린터 입력 신호를 역으로 보정하였다. 결과, 보정된 프린터의 출력이 선형적인 계조 변화를 보였고 변화가 인지되는 계조의 범위가 늘어났으며 실형상에 대한 실험에 있어서도 우수한 화질을 보였다. -
블록 분류와 MLP를 이용한 블록 부호화 영상에서의 적응적 블록화 현상 제거
권기구, 김병주, 이석환, 이종원, 권성근, 이건일, Kwon. Kee-Koo, Kim. Byung-Ju, Lee. Suk-Hwan, Lee. Jong-Won, Kwon. Seong-Geun, Lee. Kuhn-Il 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 9 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2002, Vol.39 No.4 399-407 (9 pages)
multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질... -
적외선영상에서 질감 특징과 신경회로망을 이용한 표적탐지
선선구, Sun. Sun-Gu 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어 7 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어 2010, Vol.47 No.5 62-68 (7 pages)
크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선... -
신경망 모델 기반 조선소 조립공장 작업상태 판별 알고리즘
홍승택, 최진영, 박상철, Hong. Seung-Taek, Choi. Jin-Young, Park. Sang-Chul 대한산업공학회 산업공학 7 Pages
대한산업공학회 산업공학 2011, Vol.24 No.3 267-273 (7 pages)
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A study on separate learning algorithm using support vector machine for defect diagnostics of gas turbine engine
Lee. Sang-Myeong, Choi. Won-Jun, Roh. Tae-Seong, Choi. Dong-Whan 대한기계학회 Journal of mechanical science and technology 9 Pages
대한기계학회 Journal of mechanical science and technology 2008, Vol.22 No.12 2489-2497 (9 pages)
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토사재해 예경보를 위한 초단기 예측강우의 활용에 대한 연구
전환돈, 김수전 한국습지학회 한국습지학회지 9 Pages
한국습지학회 한국습지학회지 2017, Vol.19 No.3 14 366-374 (9 pages)
본 연구의 목적은 토사재해 예경보를 위하여 초단기 예측강우의 적용성을 검토하는 것이다. 초단기 예측자료를 활용하 기 위한 방법으로 신경망 모형을 적용하였다. 여기에서 레이더와 AWS의 관계를 이용하여 신경망을 학습하고 레이더 강우를 초단기 예측강우(MAPLE)로 대체하여 대상지역에 대한 강우량을 예측하였다. 6hr, 12hr, 24hr의 누적강우에 대한 토사재해 예경보기준을 이용하여 MAPLE 예측강우의 적용성을 Test-bed 지점에 설치한 AWS 강우량과 비교 평 가하였다. 평가결과 MAPLE 예측강우를 이용할 경우 AWS를 이용할 경우...
