• Title/Summary/Keyword: 상관성 기법

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Intra MB Prediction Mode Decision Method for Fast MPEG-2 to H.264/AVC Transcoding (고속 MPEG-2-H.264/AVC 변 환부호화를 위한 화면내 MB 예측 모드 결정 기법)

  • Liu, Xingang;Yoo, Kook-Yeol
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.33 no.12C
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    • pp.1046-1054
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    • 2008
  • Since the high quality digital TV systems are broadly deployed in the market, the digital video contents will be edited and distributed in MPEG-2 MP@HL fonnat. Due to its impressive coding efficiency, the H.264/AVC codec has rapidly replaced the MPEG-4 SP codec for mobile digital video terminal with low quality. For the bro ad distribution of digitial video contents produced in MPEG-2 format, the MPEG-2 to H.264/AVC transcoding is highly necessary nowadays. In this paper, we propose a fast intra MB prediction mode decision method to reduce the computational complexity in the transcoding, which is the main bottleneck in the transcoders. The proposed method is based on the several relationships such as DCT coefficients and edge orientation, correlation between prediction directions in the $Intra16{\times}16$ and $Intra4{\times}4$ modes, correlation between edge-orientations of luminance an d chrominance components. The simulation results show that the proposed method can reduce the computational complexity upto 70% and 40%, compared with the cascaded transcoder and the well-known fast intraframe transc oder, respectively.

A Study on Estimation of Soil Moisture Multiple Quantile Regression Model Using Conditional Merging and MODIS Land Surface Temperature Data (조건부 합성기법과 MODIS LST를 활용한 토양수분 다중분위회귀모형 산정 연구)

  • Jung, Chung Gil;Lee, Ji Wan;Kim, Da Rae;Kim, Se Hun;Kim, Seong Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.23-23
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    • 2018
  • 본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.

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A Study on Estimation of Soil Moisture Multiple Linear Regression Model Using Conditional Merging and MODIS Land Surface Temperature Data (조건부 합성기법과 MODIS LST를 활용한 토양수분 다중선형 회귀모형 산정 연구)

  • Jung, Chung Gil;Lee, Ji Wan;Kim, Da Rae;Kim, Se Hun;Kim, Seong Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.103-104
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    • 2017
  • 본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.

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A Study on the Clustering Technique Associated with Statistical Term Relatedness in Information Retrieval (정보검색(情報檢索)에 있어서 용어(用語)의 통계적(統計的) 관련성(關聯性)을 응용(應用)한 클러스터링기법(技法))

  • Jeong, Jun-Min
    • Journal of Information Management
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    • v.18 no.4
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    • pp.98-117
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    • 1985
  • At the present time, the role and importance of information retrieval has greatly increased for two main reasons: the coverage of the searchable collections is now extensive and collection size may exceed several million documents; further more, the search results can now be obtained more or less instantaneously using online procedures and computer terminal devices that provide interaction and communication between system and users. The large collection size make it plausible to the users that relevant information will in fact be retrieved as a result of a search operation, and the probability of obtaining the search output without delay creates a substantial user demand for the retrieval services.

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River Flow Forecasting using Satellite-based Products and Machine Learning Technique over the Ungauged River Flow in Korean Peninsula, Imjin River: Using MODIS, ASCAT, and SDS dataset (위성 데이터 및 기계 학습 기법을 활용한 한반도 임진강 미계측 지역 유출량 예측: MODIS, ASCAT, SDS 데이터를 활용하여)

  • Choi, Min Ha;Kim, Hyung Lok;Li, Li;Jun, Kyung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.159-159
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    • 2016
  • 북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

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Eigenimage-Based Signal Processing for Subsurface Inhomogeneous Clutter Reduction in Ground-Penetrating Radar Images (지하 탐사 레이더 영상에서 지하의 비균일 클러터 저감을 위한 고유 영상기반 신호처리)

  • Hyun, Seung-Yeup;Kim, Se-Yun
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.23 no.11
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    • pp.1307-1314
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    • 2012
  • To reduce the effects of clutters with subsurface inhomogenities in ground-penetrating radar(GPR) images, an eigenimage based signal-processing technique is presented. If the conventional eigenimage filtering technique is applied to B-scan images of a GPR survey, relatively homogeneous clutters such as antenna ringing, direct coupling between transmitting and receiving antennas, and soil-surface reflection, can be removed sufficiently. However, since random clutters of subsurface inhomogenities still remain in the images, target signals are distorted and obscured by the clutters. According to a comparison of the eigenimage filtering results, there is different coherency between subsurface clutters and target signals. To reinforce the pixels with high coherency and reduce the pixels with low coherency, the pixel-by-pixel geometric-mean process after the eigenimage filtering is proposed here. For the validity of the proposed approach, GPR survey for detection of a metal target in a randomly inhomogeneous soil is numerically simulated by using a random media generation technique and the finite-difference time-domain(FDTD) method. And the proposed signal processing is applied to the B-scan data of the GPR survey. We show that the proposed approach provides sufficient enhancement of target signals as well as remarkable reduction of subsurface inhomogeneous clutters in comparison with the conventional eigenimage filtering.

The Fast Correlative Vector Direction Finder Conversion (직접 변환을 이용한 고속 상관형 벡터 방향탐지기)

  • Park, Cheol-Sun;Kim, Dae-Young
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.43 no.12 s.354
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    • pp.16-23
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    • 2006
  • This paper presents the development of the fast Direction Finder using direct conversion method, which can intercept for short pulse signal of less' than 1 msec. in RF Down Converter, and CVDF(Correlative Vector Direction Finding) algorithm, which estimates DoA (Direction of Arrival). The configuration and characteristics of direction finder using 5-channel equi-spaced circular array antenna are presented and the direct conversion techniques for removing tuning time using I/Q demodulator are described. The CRLB of our model is derived, the principles of 2 kind of CVDF algorithm are explained and their characteristics are compared with CRLB w.r.t the number of samples and spacing ratio. The RF Down Converter prototype using direct conversion method is manufactured, the 2 kind of CVDF algorithm are applied and their performance are analyzed. Finally it is confirmed the LSE based CVDF algorithm is better than correlation-coefficient based except for ambiguity protection capabilities.

Study on Hidden Period Estimation in Propeller Noise by Applying Compressed Sensing to Auto-Correlation and Filter-Bank Structure (압축 센싱 기법을 자기상관 필터뱅크 방식에 적용한 광대역 프로펠러 소음 추정 기법 연구)

  • Lim, Jun-Seok;Pyeon, Yong-Guk;Hong, Woo-Young
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.40 no.12
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    • pp.2476-2484
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    • 2015
  • Narrow band signal estimation and broad band signal estimation can be used to detect the ship-radiated noise. The broad band signal estimation method to detect the ship-radiated noise is called DEMON (Detection of Envelop Modulation On Noise). This paper proposes a new DEMON algorithm applying compressed sensing algorithm to filter bank and autocorrelation. We show the proposed algorithm estimates the hidden period in the wide band signal better than the conventional DEMON algorithm and the recently proposed filter-bank based DEMON algorithm. Especially we show that the proposed algorithm needs shorter data length than the conventional DEMON algorithm.

Multi-Stage Adaptive Noise Cancellation Technique for Synthetic $Hard-{\alpha}$ Inclusion (합성 $Hard-{\alpha}$ Inclusion의 다단계 적응형 노이즈 제거기법 연구)

  • Kim, Jae-Joon
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.23 no.5
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    • pp.455-463
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    • 2003
  • Adaptive noise cancellation techniques are ideally suitable for reducing spatially varying noise due to the grain structure of material in ultrasonic nondestructive evaluation. Grain noises have an un-correlation property, while flaw echoes are correlated. Thus, adaptive filtering algorithms use the correlation properties of signals to enhance the signal-to-noise ratio (SNR) of the output signal. In this paper, a multi-stage adaptive noise cancellation (MANC) method using adaptive least mean square error (LMSE) filter for enhancing flaw detection in ultrasonic signals is proposed.

A development of multisite hourly rainfall simulation technique based on neyman-scott rectangular pulse model (Neyman-Scott Rectangular Pulse 모형 기반의 다지점 강수모의 기법 개발)

  • Moon, Jangwon;Kim, Janggyeong;Moon, Youngil;Kwon, Hyunhan
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.49 no.11
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    • pp.913-922
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    • 2016
  • A long-term precipitation record is typically required for establishing the reliable water resources plan in the watershed. However, the observations in the hourly precipitation data are not always consistent and there are missing values within the time series. This study aims to develop a hourly rainfall simulator for extending rainfall data, based on the well-known Neyman-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM). Moreover, this study further suggests a multisite hourly rainfall simulator to better reproduce areal rainfalls for the watershed. The proposed model was validated with a network of five weather stations in the Uee-stream watershed in Seoul. The proposed model appeared a reasonable result in terms of reproducing most of the statistics (i.e. mean, variance and lag-1 autocovariance) of the rainfall time series at various aggregation levels and the spatial coherence over the weather stations.