Rim, Beanbonyka;Kim, Junseob;Choi, Yoo-Joo;Hong, Min
인터넷정보학회논문지
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제21권5호
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pp.21-29
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2020
Accurate estimation of human pose relies on backbone method in which its role is to extract feature map. Up to dated, the method of backbone feature extraction is conducted by the plain convolutional neural networks named by CNN and the residual neural networks named by Resnet, both of which have various architectures and performances. The CNN family network such as VGG which is well-known as a multiple stacked hidden layers architecture of deep learning methods, is base and simple while Resnet which is a bottleneck layers architecture yields fewer parameters and outperform. They have achieved inspired results as a backbone network in human pose estimation. However, they were used then followed by different pose estimation networks named by pose parsing module. Therefore, in this paper, we present a comparison between the plain CNN family network (VGG) and bottleneck network (Resnet) as a backbone method in the same pose parsing module. We investigate their performances such as number of parameters, loss score, precision and recall. We experiment them in the bottom-up method of human pose estimation system by adapted the pose parsing module of openpose. Our experimental results show that the backbone method using VGG network outperforms the Resent network with fewer parameter, lower loss score and higher accuracy of precision and recall.
본 논문에서는 진폭 변조 거리 측정 시스템에 적용 가능한 개선된 위상 추정 기법을 제안한다. 기존 위상 측정 방법은 이동 목표물의 도플러 천이에 의해 위상 측정 오차가 발생한다. 제안된 위상 추정 기법은 도플러 천이에 대해 적응 도플러 보정(Adaptive Doppler Correction)을 사용하여 위상 추정 오차를 보정하므로 거리 측정 정확도를 향상 시킬 수 있다. 모의실험 결과 도플러 주파수 천이 보정은 기존 방식보다 94.7% 향상된 성능을 보이며, 거리 측정 정확도는 50%로 향상되었다. 음향 수조에서는 오차가 7.7cm로 추정되어 해양 환경에서 음파를 이용하여 거리 추정에도 적용 가능함을 확인하였다.
The development need of new renewable energy is more and more important to resolve exhaustion of chemical fuels and environmental pollution. Polymer electrolyte membrane fuel cell has been widely studied to the extent that it can be used commercially. But there are many problems to be solved. One of them is to enhance the stability of fuel cell stacks. This paper proposes a new fault diagnosis method using Least Square Method (LSM) which is one of parameter estimation methods. The proposed method extracts equivalent circuit parameters from on-line measurements. Parameters of the circuit are estimated according to normal and abnormal states using simulation. The variation of parameters estimated in each states enables the estimation of state in fuel cells. Thus the LSM presented can be a suitable on-line parameter estimation method in PEMFC.
This research investigates the adaptive input estimation method applied to the multilayer shearing stress structure. This method is to estimate the values of wind load inputs by analyzing the active reaction of the system. The Kalman filter without the input term and the adaptive weighted recursive least square estimator are two main portions of this method. The innovation vector can be produced by the Kalman filter, and be applied to the adaptive weighted recursive least square estimator to estimate the wind load input over time. This combined method can effectively estimate the wind loads to the structure system to enhance the reliability of the system active performance analysis. The forms of the simulated inputs (loads) in this paper include the periodic sinusoidal wave, the decaying exponent, the random combination of the sinusoidal wave and the decaying exponent, etc. The active reaction computed plus the simulation error is regard as the simulated measurement and is applied to the input estimation algorithm to implement the numerical simulation of the inverse input estimation process. The availability and the precision of the input estimation method proposed in this research can be verified by comparing the actual value and the one obtained by numerical simulation.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 센서에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 및 동기화에 이르기까지 다방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법이 대표적이다. 그러나 이 방법은 수신 음향 센서에 잡음이 부과 되는 것에 충분한 고려가 없었다. 본 논문은 수신 음향 센서에 모두 잡음이 부과된 경우를 고려한 새로운 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 유색 신호에 부가된 가우시안 잡음환경에서 우수성이 있음을 확인한다.
The purpose of this study is to develop a estimation method of energy consumption by end-use in office buildings. For this, the current status of information on building energy use was investigated, and the domestic and foreign literature on the classification of energy use in non-residential buildings and the estimation method of energy use were reviewed. In addition, the characteristics of energy consumption by end-use were analyzed with measurement data of 48 office buildings in Seoul. As results, the annual and monthly estimation method of energy consumption by end-use in office buildings using public and measurement data was presented, and the applicability of the estimation method was examined by applying to sample office buildings.
본 연구에서는 균일 선형 배열 안테나 시스템에서 입사신호의 방향을 추정하기 위한 기존의 방법과 제안방법의 성능에 대해서 비교한다. 본 논문에서 제안한 방법은 최대 사후 확률 추정기를 적용하여 신호의 도래방향 추정 오차확률을 감소하고자 한다. 신호 추정 방향 확률 오차를 감소시키면 안테나에 입사하는 신호의 방향을 정확히 추정할 수 있다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 방법을 비교 분석하였으며 또한 배열 안테나 개수를 증가시키면서 신호 추정 오차 확률을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 약 8%의 신호 추정 오차 확률을 감소시켜 도래방향 신호 추정 능력이 우수함을 입증하였다.
다대역(multi-band) 카메라 시스템으로 물체의 분광 반사율을 추정하여 피사체의 고유한 색자극을 기록하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 다대역 카메라 시스템은 대역 수에 따라 추가적인 색필터가 필요하며 중복촬영으로 인하여 시스템의 복잡성이 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 3대역 RGB 카메라를 이용하여 분광 반사율의 추정 오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 화소 단위로 반사광의 모집단을 갱신하여 각 입력색에 대해 적응적인 주성분 벡터를 구하였으며 이를 이용하여 해당 화소의 분광반사율 추정시 오차를 줄였다. 제안된 반사율 추정 방법의 유용성을 평가하기 위하여 제안된 방법과 3대역 주성분 분석(principal component analysis) 방법 및 5대역 위너 추정(Wiener estimation) 방법에 대하여 각각 Macbeth ColorChecker에 대한 분광 반사율 추정 실험을 하였다. 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율 평균자승오차가 기존의 3대역 주성분 분석 방법보다 적었으며 5대역 카메라를 이용한 분광 반사율 추정 방법과 근사하건, 개선되었음을 확인하였다.
The current dual-watchdog estimation system has individually calculated the construction, the engineering and the procurement cost. The dual-watchdog estimation system is inefficient and prolonged estimation period because of the lack of the interoperability and the difference of material unit cost and construction unit cost. In order to resolve this problem, new estimation software was developed. The estimation software is developed by making up for the weak points in existing estimation method. The cost data with the same standard is the key point. And this software enhanced accuracy and speed of the data search in stylized estimation standard. A summary of the construction, the engineering and the procurement cost was generated in this estimation software. The unit rate about the labor cost, equipment and expense through a sheet was handled. The developed estimation software has five categories on engineering cost, procurement cost, construction cost and subcontractor management sheet. In this study, the estimation software to supplement the faults of the existing estimation method was developed. And estimation software on petrochemical projects increases an efficiency of the estimation work.
This paper presents a new analytical method for estimating the location of a target using directional data. Based on a nonlinear programming (NLP) problem formulated for the line method, which is a well known algorithm for two-dimensional location estimation, we present a method to find an optimal solution for the problem. Then we present a two-stage method for better location estimation based on the NLP problem. In addition, another two-stage method is presented for location estimation problems in which different types of observers are used to obtain directional data based on the analysis of the maximum likelihood estimate of the target location. The performance of the suggested method is evaluated through simulation experiments, and results show that the two-stage method is computationally efficient and highly accurate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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