一定한 펄스反復周波數로 動作하는 MTI信號處理器에 대하여 MTI필터나 積分器의 傳達函數가 주어졌을 때 地上클러터에 대한 性能 比較 方法을 考察하였다. MTI信號處理器는 橫斷필터(transversal filter)로, 클러터의 電力密度스펙트럼은 Gaussian形態로 모델화하였고, MTI信號處理器에 대한 MTI改善因子(Improvement Factor)를 算出하여 比較하였다. MTI필터 및 Hanning加重函數를 使用한 積分器와 이들의 從屬接續인 경우에 대하여 正規化된 스펙트럼 너비에 대한 MTI改善因子의 變化를 例示하였다.
Active vibration control of smart hull structure using Macro Fiber Composite (MFC) actuator is performed. Finite element modeling is used to obtain governing equations of motion and boundary effects of end-capped smart hull structure. Equivalent interdigitated electrode model is developed to obtain piezoelectric couplings of MFC actuator. Modal analysis is conducted to investigate the dynamic characteristics of the hull structure, and compared to the results of experimental investigation. MFC actuators are attached where the maximum control performance can be obtained. Active controller based on Linear Quadratic Gaussian (LQG) theory is designed to suppress vibration of smart hull structure. It is observed that closed loop damping can be improved with suitable weighting factors in the developed LQG controller and structural vibration is controlled effectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.710-726
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2018
This paper presents an extended particle filter to increase the accuracy and decrease the computation load of vehicle tracking. Particle filter has been the subject of extensive interest in video-based tracking which is capable of solving nonlinear and non-Gaussian problems. However, there still exist problems such as preventing unnecessary particle consumption, reducing the computational burden, and increasing the accuracy. We aim to increase the accuracy without an increase in computation load. In proposed method, we calculate the direction angle of the target vehicle. The angular difference between the direction of the target vehicle and each particle of the particle filter is observed. Particles are filtered and weighted, based on their angular difference. Particles with angular difference greater than a threshold is eliminated and the remaining are stored with greater weights in order to increase their probability for state estimation. Threshold value is very critical for performance. Thus, instead of having a constant threshold value, proposed algorithm updates it online. The first advantage of our algorithm is that it prevents the system from failures caused by insufficient amount of particles. Second advantage is to reduce the risk of using unnecessary number of particles in tracking which causes computation load. Proposed algorithm is compared against camshift, direction-based particle filter and condensation algorithms. Results show that the proposed algorithm outperforms the other methods in terms of accuracy, tracking duration and particle consumption.
Vulnerable road users such as bike, motorcycle, small automobiles, and etc. are easily attacked or threatened with bigger vehicles than them. So this paper suggests a new approach two-wheelers detection system riding on people based on modified histogram of oriented gradients (HOGs) which is weighted by curvature and local correlation coefficient. This correlation coefficient between two variables, in which one is the person riding a bike and other is its background, can represent correlation relation. First, we extract edge vectors using the curvature of Gaussian and Histogram of Oriented Gradients (HOG) which includes gradient information and differential magnitude as cell based. And then, the value, which is calculated by the correlation coefficient between the area of each cell and one of bike, can be used as the weighting factor in process for normalizing the HOG cell. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. The experimental results validate the effectiveness of our proposed algorithm show higher than that of the traditional method and under challenging, such as various two-wheeler postures, complex background, and even conclusion.
This paper presents a method to evaluate denoising filters based on edge locations in their denoised images. Image quality assessment has often been performed by using structural similarity (SSIM). However, SSIM does not provide clearly the geometric accuracy of features in denoised images. Thus, in this paper, a method to localize edge locations with subpixel accuracy based on adaptive weighting of gradients is used for obtaining the subpixel locations of edges in ground truth image, noisy images, and denoised images. Then, this paper proposes a method to evaluate the geometric accuracy of edge locations based on root mean squares error (RMSE) and jaggedness with reference to ground truth locations. Jaggedness is a measure proposed in this study to measure the stability of the distribution of edge locations. Tested denoising filters are anisotropic diffusion (AF), bilateral filter, guided filter, weighted guided filter, weighted mean of patches filter, and smoothing filter (SF). SF is a simple filter that smooths images by applying a Gaussian blurring to a noisy image. Experiments were performed with a set of simulated images and natural images. The experimental results show that AF and SF recovered edge locations more accurately than the other tested filters in terms of SSIM, RMSE, and jaggedness and that SF produced better results than AF in terms of jaggedness.
최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.
Background: Dual-energy X-ray images (DEI) can distinguish or improve materials of interest in a two-dimensional radiographic image, by combining two images obtained from separate low and high energies. The concepts of DEI performance describing the performance of double-exposure DEI systems in the Fourier domain been previously introduced, however, the performance of double-exposure DEI itself in terms of various parameters, has not been reported. Materials and Methods: To investigate the DEI performance, signal-difference-to-noise ratio, modulation transfer function, noise power spectrum, and noise equivalent quanta were used. Low- and high-energy were 60 and 130 kVp with 0.01-0.09 mGy, respectively. The energy-separation filter material and its thicknesses were tin (Sn) and 0.0-1.0 mm, respectively. Noise-reduction (NR) filtering used the Gaussian-filter NR, median-filter NR, and anti-correlated NR. Results and Discussion: DEI performance was affected by Sn-filter thickness, weighting factor, and dose allocation. All NR filtering successfully reduced noise, when compared with the dual-energy (DE) images without any NR filtering. Conclusion: The results indicated the significance of investigating, and evaluating suitable DEI performance, for DE images in chest radiography applications. Additionally, all the NR filtering methods were effective at reducing noise in the resultant DE images.
뜰개는 해양에서 해수의 특성 및 흐름을 관측하기 위한 장비로서, 해수의 흐름 관측을 이용해 유출유 확산 예측을 위해 사용될 수 있다. 본 논문에서는 관측기관에서 사용하는 뜰개가 특정 시간 간격으로 관측한 바람 및 해수의 특성과 이동경로를 기계학습 기법들을 이용하여 학습시키고 예측하는 모델을 제안한다. 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 순환신경망을 이용하여 뜰개의 이동경로 예측 방법을 제시한다. 기존 MOHID 수치모델과 비교하여 각 기법별로 4 개의 사례중 3 개에서 성능이 개선되었으며, 가장 좋은 개선율을 보인 기법은 LSTM으로 평균 47.59% 개선되었다. 추후 연구에서는 배깅과 부스팅을 이용하여 가중치를 부여하여 정확도를 개선할 예정이다.
The Barnes scheme is used in Digital Forecast System (DFS) of the Korea Meteorological Administration (KMA) for real-time analysis. This scheme is an objective analysis scheme with a distance-dependent weighted average. It has been widely used for mesoscale analyses in limited geographic areas. The isotropic Gaussian weight function with a constant effective radius might not be suitable for certain conditions. In particular, the analysis error can be increased for stations located near mountains. The terrain of South Korea is covered with mountains and wide plains that are between successive mountain ranges. Thus, it is needed to consider the terrain effect with the information of elevations for each station. In order to improve the accuracy of the temperature objective analysis, we modified the weight function which is dependent on a distance and elevation in the Barnes scheme. We compared the results from the Barnes scheme used in the DFS (referred to CTL) with the new scheme (referred to EXP) during a year of 2009 in this study. The analysis error of the temperature field was verified by the root-mean-square-error (RMSE), mean error (ME), and Priestley skill score (PSS) at the DFS observation stations which is not used in objective analysis. The verification result shows that the RMSE and ME values are 1.68 and -0.41 in CTL and 1.42 and -0.16 in EXP, respectively. In aspect of spatial verification, we found that the RSME and ME values of EXP decreased in the vicinity of Jirisan (Mt. Jiri) and Taebaek Mountains. This indicates that the new scheme performed better in temperature verification during the year 2009 than the previous scheme.
이동통신에서는 수십 kbps 이상의 고속 디지털전송을 실현하는데 있어서 멀티패스파에 의한 지연왜곡이 수반되므로 전송로 변동, 즉 주파수선택성 페이딩을 극복하는 기술이 확립되지 않으면 안된다. 본 논문에서는 판정귀환형 등화기의 제어 알고리즘으로써 지수적 가중계수에 의한 RLS 알고리즘을 개량한 피드백러닝 RLS 알고리즘을 제안하고 랜덤 가우시안 잡음하에서 정적인 1파 모델과 2파 모델에 대한 등화기의 동작특성을 컴퓨터 시뮬레이션 실험을 통하여 검토 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험결과 $\lambda$= 0.9, S/N = 10 [dB], S/I = 20 [dB]에서 지연파의 지연시간을 1심볼까지 변화시켰을 때 우수한 추종특성과 등화특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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