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가중치 맵을 이용한 수중 음향 신호 영상에서의 표적 강화 알고리즘
주재흠,Joo, Jae-Heum 한국융합신호처리학회 2010 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.11 No.3
본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다. In this paper, we convert underwater acoustic signal made by sonar system into digital image. We propose the algorithm that detects target candidate and emphasizes information of target introducing image processing technique for the digital image. The process detecting underwater target estimates background noise in underwater acoustic signal changing irregularly, recomposes it. and eliminates background from original image. Therefore, it generates initial target group. Also, it generates weighted map through proceeding doppler information, ensures information for target candidate through filtering using weighted map for image eliminated background noise, and decides the target candidate area in the single frame. In this paper, we verified that proposed algorithm almost had eliminated the noise generated irregularly in underwater acoustic signal made by simulation, targets had been displayed more surely in the image of underwater acoustic signal through filtering and process of target detection.
박흠례(Heum Rea Park),최덕주(Duck Joo Choi),박현철(Hyun Chul Park),박종재(Jong Jae Park),이성광(Sung Kwang Lee),강동훈(Dong Hoon Kang),김주현(Ju Hyun Kim),김득조(Duk Jo Kim),오수용(Soo Yong Oh),강영숙(Young Sook Kang),이정남(Jong Nam 대한소화기학회 1997 대한소화기학회지 Vol.30 No.1
Hepatocellular carcinoma in pregnancy is very rare. Because it is associated with high maternal and fetal rnortality, the risk group of developing hepatocellular carcinoma in pregnant women must be closely monitored. The risk group includes pregnant women who are HBsAg carriers with cirrhosis, long term users of oral contraceptives, and who have a history of multiparity. An elevated a fetoprotein(AFP) level is useful for the diagnosis. The risk group should be closely monitered with a careful physical examination and AFP measurement. Then hepatocellular carcinoma can be detected at an early stage. We have experienced a case of hepatocellular carcinoma in a pregnant woman with an elevated AFP level who was an user of oral contraceptives and had a history of multiparity. It was confirmed by operation and histologic examination. (Korean J Gastroenterol 1997;30:126-130)
박재성(Jae-Sung Park),백석흠(Seok-Heum Beak),주원식(Won-Sik Joo),조석수(Seok-Swoo Cho) 대한기계학회 2009 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2009 No.5
Ceramic minolithic catalyst is the honeycomb structure that is consisted of two layers. A honeycomb structure is regarded as a continuum in structure and heat flow analysis. The equivalent mechanical properties of honeycomb structure was acquired from FEA test specimen. Finite element analysis and strength experiment were achieved individually by 4 unit cell test specmen and the test specimen presented in ASTM C 1674-08. Bonding coefficient between cordierite ceramic layer and washcost layer was almost 0. The FEA test specimen was modeled based on bonding coefficient. Elastic moduulus, Poisson's ratio and thermal properties in ceramics monolith substrate were determined by FEA test specimen.
주재흠,Joo, Jae-Heum 한국융합신호처리학회 2013 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.14 No.1
In this paper, we propose an algorithm to track multi-small targets in infrared image sequences in case of dissipation or creation of targets by using the background estimation filter, Kahnan filter and mean shift algorithm. We detect target candidates in a still image by subtracting an original image from an background estimation image, and we track multi-targets by using Kahnan filter and target selection. At last, we adjust specific position of targets by using mean shift algorithm In the experiments, we compare the performance of each background estimation filters, and verified that proposed algorithm exhibits better performance compared to classic methods. 본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.