• 제목/요약/키워드: Interpolation factor

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손실 정보 추정을 이용한 영상 보간과 휴대용 장치에서의 구현 (Image Interpolation Using Loss Information Estimation and Its Implementation on Portable Device)

  • 김원희;김종남
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권2호
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    • pp.45-50
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    • 2010
  • 영상 보간법은 영상의 해상도를 향상시키기 위해서 사용되는 기술로서 보간 결과 영상에서 나타나는 화질 열화가 아직 까지 해결되지 않은 문제점이다. 이를 위해서 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용한 영상 보간법을 제안하고 제안한 알고리즘을 휴대용 장치에서 구현하였다. 제안하는 방법에서는 획득 저해상도 영상을 더욱 작은 크기로 축소한 후 다시 보간을 거쳐서 나온 영상을 이용해서 에러를 계산하고, 그 결과값을 보간하여 추정 손실 정보를 생성한다. 추정된 손실 정보는 적응적 가중치와 경합하여 최종적으로 보간된 고해상도 C영상에 더해지게 된다. 실험을 통해서 제안한 방볍이 기존의 알고리즘틀 보다 PSNR에서 2dB이상 향상된 것을 알 수 있었다. 또한 휴대용 장치에서 구현하여 실시간 처려가 가능한 것을 확인하였다. 이와 같이 제안한 방법은 영상의 확대와 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있다.

AN INVERSE HOMOGENEOUS INTERPOLATION PROBLEM FOR V-ORTHOGONAL RATIONAL MATRIX FUNCTIONS

  • Kim, Jeon-Gook
    • 대한수학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.717-734
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    • 1996
  • For a scalar rational function, the spectral data consisting of zeros and poles with their respective multiplicities uniquely determines the function up to a nonzero multiplicative factor. But due to the richness of the spectral structure of a rational matrix function, reconstruction of a rational matrix function from a given spectral data is not that simple.

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Damping 요소를 첨가한 매칭 퍼슈잇 정현파 모델링 (Matching Pursuit Sinusoidal Modeling with Damping Factor)

  • 정규혁;김종학;임정우;주기호;이인성
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권1호
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    • pp.105-113
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    • 2007
  • 본 논문은 정현파 모델 기반의 코덱을 위한 매칭 퍼슈잇(Matching Pursuit)의 성능을 개선시킨 새로운 정현파 모델링을 제안한다. 제안하는 damping 요소를 첨가한 매칭 퍼슈잇 정현파 모델링은 과거와 현재 프레임에서 파라미터들간의 상관성을 이용하여 damping 요소를 정의하고 현재 프레임에서 보다 정확한 정현파 파라미터를 damping 요소에 따라 매칭 퍼슈잇 방법으로 추출한 후 합성한다. 따라서 인접 프레임과의 보간 없이 현재 프레임에서의 정현파 파라미터만으로 효율적인 모델링이 가능하다. 제안한 모델링 방법은 보간법을 사용한 일반적인 정현파 모델과 달리 추가지연을 가지지 않으면서 유성음 구간 신호뿐만 아니라 모든 구간에서 개선된 음질을 보인다. 제안한 모델링 방법의 성능을 SNR, MOS값, LR(Itakura-Saito likelihood ratio), CD(cepstral distance)를 통해 보간법을 사용한 매칭 퍼슈잇과 비교 평가한다.

다중소스 데이터 융합 기반의 가스 누출 예측을 위한 선형 보간 및 머신러닝 기법 (Linear interpolation and Machine Learning Methods for Gas Leakage Prediction Base on Multi-source Data Integration)

  • 홍고르출;조겨리;김미혜
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.33-41
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    • 2022
  • 본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.

이동로봇의 추측항법 정확성을 개선하기 위한 자이로스코프의 정확도 교정 (Precision Calibration of Gyroscopes for Improving Dead-Reckoning Accuracy in Mobile Robots)

  • 고재평;윤재무;이장명
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.463-470
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    • 2005
  • This paper describes a method aimed at improving dead-reckoning accuracy with gyroscopes in mobile robots. The method is a precision calibration procedure for gyroscopes, which effectively reduces the ill effects of nonlinearity of the scale-factor and temperature dependency. This paper also describes the methods of gyro data collection fur all ambient temperature$(-40^{\circ}C{\~}+80^{\circ}C)$ using cubic spline interpolation and defining the error function. The sensor used was a vibrating gyroscope called the EWTS82NA21, which is low lost and commonly used in car navigation system, made by Panasonic. This angular rate sensor utilizes Coriolis force generated by a vibrating tuning fork. The paper also provides experimental results to check the performance and the effectiveness of the proposed method.

해상에서의 기상상태에 기인된 부가저항에 관한 고찰 (A Research on the Added Resistance Due to Weather at Sea)

  • 권윤중
    • 한국해양공학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.56-61
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    • 1993
  • Standard values in graphic porms are presented for the ratio of added wave resistance to the sun of added wave and wind resistances in head sea for three ship types, tanker, container ship and passenger ship. The effect of ship length on the ratio defined above is investigated for the three ship types. Obique sea added resistance is determined using wave direction reduction factor. The factor is obtained from model test results and cubic spline interpolation technique.

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Biaxial creep property of ethylene tetrafluoroethylene (ETFE) foil

  • Li, Yintang;Wu, Minger
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제54권5호
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    • pp.973-986
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    • 2015
  • Ethylene tetrafluoroethylene (ETFE) foil is a novel structural material which has being used in shell and spatial structures. This paper studies biaxial creep property of ETFE foil by creep tests and numerical simulation. Biaxial creep tests of cruciform specimens were performed using three stress ratios, 1:1, 2:1 and 1:2, which showed that creep coefficients in biaxial tension were much smaller than those in uniaxial one. Then, a reduction factor was introduced to take account of this biaxial effect, and relation between the reduction factor and stress ratio was established. Circular bubble creep test and triangle cushion creep test of ETFE foil were performed to verify the relation. Interpolation was adopted to consider creep stress and reduction factor was involved to take account of biaxial effect in numerical simulation. Simulation results of the bubble creep test embraced a good agreement with those measuring ones. In triangle cushion creep test, creep displacements from numerical simulation showed a good agreement with those from creep test at the center and lower foil measuring points.

LFFD 및 SFFD를 이용한 3차원 라스트 데이터 생성시스템 개발 (Three Dimensional Last Data Generation System Design Utilizing SFFD and LFFD)

  • 김시경;박인덕
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.113-118
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    • 2006
  • A new last design approach based on the Limb line FFD (LFFD) and Scale factor FFD (SFFD) is presented in this paper. The proposed last design method utilizes the dynamic trimmed parametric patches for the measured foot 3D data and last 3D data. Furthermore, the proposed last data generation system utilizes cross sectional data extracted obtained from the measured 3D foot data. First, the last design rule of the LFFD is constructed on the FFD lattice based on foot last shape analysis. Secondly, SFFD is constructed on the LFFD new lattice based on scale factor deformation. The scale factor is constructed on the boundary edges of polygonized patch and the cross section last data boundary edge of the polygon object. Suppose the two boundary curves have been preprocessed so that they run in the same direction and they forms the SF(Scale Factor). In addition, the control points of FFD lattice are derived with cross. sectional data interpolation methods from a finite set of 3D foot data.

2-점 보간법 필터에서의 가중치 결정 (Determining of Weighting Factor for Two-Point Interpolation Filters)

  • 하미령;유훈
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.217-219
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    • 2013
  • 본 논문은 다양한 값의 가중치간 적용한 두 포인트 보간 필터를 제안한다. 기존 방법은 선행 보간 필터에 변형 함수와 가중치를 적용한 일반선행 보간 공식을 이용해 영상의 화질을 향상시켰지만 제안된 보간법은 일반 선형 보간 공식에 가중치 값을 다양하게 적용하여 2 점 보간법에서 실질적인 가중치 결정을 제공한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존 보간법보다 더 우수한 성능을 보여주는 것을 알 수 있다.

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STUDY ON APPLICATION OF NEURO-COMPUTER TO NONLINEAR FACTORS FOR TRAVEL OF AGRICULTURAL CRAWLER VEHICLES

  • Inaba, S.;Takase, A.;Inoue, E.;Yada, K.;Hashiguchi, K.
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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    • pp.124-131
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    • 2000
  • In this study, the NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as NN) was applied to control of the nonlinear factors for turning movement of the crawler vehicle and experiment was carried out using a small model of crawler vehicle in order to inspect an application of NN. Furthermore, CHAOS NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as CNN) was also applied to this control so as to compare with conventional NN. CNN is especially effective for plane in many variables with local minimum which conventional NN is apt to fall into, and it is relatively useful to nonlinear factors. Experiment of turning on the slope of crawler vehicle was performed in order to estimate an adaptability of nonlinear problems by NN and CNN. The inclination angles of the road surface which the vehicles travel on, were respectively 4deg, 8deg, 12deg. These field conditions were selected by the object for changing nonlinear magnitude in turning phenomenon of vehicle. Learning of NN and CNN was carried out by referring to positioning data obtained from measurement at every 15deg in turning. After learning, the sampling data at every 15deg were interpolated based on the constructed learning system of NN and CNN. Learning and simulation programs of NN and CNN were made by C language ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.

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