본 논문에서는 항공기 식별을 위해 서로 보완적인 특성을 갖는 HRRP 구분기와 JEM 구분기를 융합하여 식별하는 방법을 제안한다. 다양한 상황에서 단일 구분기보다 향상된 식별성능을 얻기 위하여 식별결과에 대한 구분기의 신뢰도를 가중치로 융합하는 방법을 제안한다. 신뢰도는 구분기의 식별성능으로부터 추정된 사후확률로 정의되며 식별결과에 대한 확신도 및 관측각도에 따라 변하는 특성을 가진다. 시뮬레이션 데이터를 사용한 식별실험을 통해 제안한 융합 방법이 단일 구분기를 효과적으로 융합하여 향상된 식별성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Joint Exploration Model (JEM)을 위한 고속 화면내 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 JEM의 화면내 부호화 과정에서 Most Probable Mode와 Sum of Absolute Transformed Differences(SATD) 과정의 결과로 얻어지는 후보 모드들의 SATD 비용 비교를 통하여 화면내 부호화에서 높은 계산 복잡도를 요구하는 Rate-Distortion Optimization 과정의 후보 개수를 줄여 전체 부호화기의 부호화 복잡도를 낮추고자 한다. 실험 결과에서는 제안 방법이 BD-Rate 평균 0.38%의 부호화 손실만으로 평균 17%의 부호화 복잡도를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
During the $2^{nd}$ JVET (Joint Group on Future Video Coding Technology Exploration) meeting, up to 22 coding tools focusing on Future Video Coding (FVC) were proposed. Despite that the application of proposed coding tools has a considerable performance enhancement, however, the encoding time of Joint Exploration Model (JEM) software is over 20 times for All Intra coding mode, 6 times for Random Access coding mode, of HEVC reference model (HM), and decoding time is 1.6 times for All Intra coding mode, 7.9 times for Random Access coding mode, of HM. This paper focuses on analyzing the complexity of the JEM software compared with HM.
본 논문은 항공기의 JEM(Jet Engine Modulation) 신호를 분석하여 표적을 식별하는 방법에 관한 것이다. 제트 엔진의 각 단의 날개 수 정보로부터 계산된 하모닉 주파수 마스크를 이용하여 스펙트럼을 분석함으로써 엔진 기종을 식별하는 방법을 제안한다. 기존의 방법처럼 각 단의 쵸핑(chopping) 주파수를 찾기 위한 복잡한 논리적 알고리즘이나 스펙트럼 비교 방법처럼 미리 모사된 엔진 스펙트럼 DB(Database)를 필요로 하지 않으며, 엔진 DB의 날개 수 정보를 이용하여 추출한 하모닉 성분을 비교함으로써 식별이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 정밀 축회전속도(spool rate)를 찾는 방법을 제시함으로써 날개 수 추정이나 하모닉 주파수의 위치 계산에서 오류를 줄일 수가 있다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유 정보인 날개 수를 제공하기 때문에 HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 함께 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. 제트 엔진의 날개 수를 얻기 위해서는 날개 수에 비례하는 chopping 주파수를 추출하는 것이 중요하다. 기존의 chopping 주파수 추출 방법은 초기 문턱값(threshold)를 정의하고, 이를 줄여가며, chopping peak를 탐지하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 탐지 방법은 반복적 찾음에 따라 신호에 따라 시간이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘을 이용하여 chopping 주파수를 추출하는 것을 제안한다. 주어진 JEM 신호에 MUSIC 알고리즘을 적용하여 chopping 주파수를 찾아 날개 수 후보군을 정하고, 후보군들의 점수를 위한 다른 chopping 주파수 추출에도 MUSIC 알고리즘을 적용하도록 한다. 반복적으로 찾는 기존의 탐지 알고리즘과 달리, 한번에 찾아내기 때문에 정확한 chopping 주파수를 찾을 뿐만 아니라, 계산 시간도 줄일 수 있음을 입증하였다.
JEM-EUSO (Extreme Universe Space Observatory on-board the Japanese Experiment Module)는 국제우주정거장(International Space Station)의 일본 실험 모듈인 'KIBO'에 우주 망원경을 설치하여, 100 EeV이상의 초고에너지 우주선 관측을 수행함으로써, 초고에너지의 스펙트럼, 구성성분과 기원을 연구하는 국제공동연구 프로젝트이다. 구경 2.5 m로 60도의 광시야각을 가지는 대형 굴절 망원경을 통해서, 지구 대기에 우주선 shower로부터 발생한 형광 신호를 관측하려고 한다. 이 프로젝트는 2016~2017년에 발사되어, 5년 이상의 임무 수행을 목표로 하고 있으며, 그 전단계로 Prototype 시스템을 가지고 지상실험인 EUSO-TA와 고도 40 km에서 수행할 EUSO-Balloon실험을 준비하고 있다. 먼저, 망원경의 prototype을 2012년 12월쯤 미국 유타에 있는 Telescope Array(TA) 실험에 설치하여 우주선 또는 임의로 인가한 광원에 의해서 생성된 shower를 TA의 Fluorescence Detector와 함께 측정하여, 시스템 calibration과 더불어 지상에 검출된 우주선을 연구할 계획이다. 그 이듬해인 2013년 여름에는 Balloon에 망원경의 Engineering model을 실어서, 대기고도 40 km아래에서 우주선에 의해 생성되는 shower를 개발한 트리거 시스템을 통해서 검출하고, 대기권에 존재하는 UV background 광원들을 측정하여 우주선을 연구할 예정이다. 한국 그룹은 JEM-EUSO을 위해서 개발한 디지털 신호처리 및 트리거 장치의 제작 중에 있으며, 위의 실험들을 위해 망원경과 함께 조립하여 테스트를 수행할 계획이다.
Background: Most job exposure matrices (JEMs) have been developed for chemical and physical hazards in the United States (US). In addition, the overall validity of most JEMs of work organization hazards using self-reported data in the literature remains to be further tested due to several methodological weaknesses. Methods: This paper aims to review important methodological issues with regard to a JEM of work organization hazards using self-report data and to present a research protocol for developing a four-axis (job titles, hazards, sex, and time) JEM of major work organization hazards using the US General Social Survey-Quality of Work-Life (GSS-QWL) data (2002-2018; N = 7,100 workers). Results: Five methodological weaknesses in existing JEMs of work organization hazards using self-report data were identified: having only two axes (hazard and occupation), using psychometrically weak items and scales, including scales having little interoccupational variability, unresolved optimal minimum numbers of subjects per occupation, and low accessibility. The methodological weaknesses were successfully addressed in the proposed research protocol. Conclusion: The work organization JEM to be developed will significantly facilitate and strengthen occupational epidemiological studies on work organization hazards and major health outcomes, improve national and occupational surveillance of work organization hazards, and promote interventions for a healthy work environment in the US.
직업성 역학 연구에서 직업적으로 유해인자와 질병과의 연관성에 대한 연구를 수행함에 타당도 높은 노출 평가를 어떻게 실시할 것인가에 대한 논의가 있어 왔다. 노출 평가를 위한 최상의 상태는 관심있는 물질에 대하여 개인별로 계량화된 노출값을 가지고 있을 때이고, 노출 값의 계산 방법 중 가장 가치가 적은 정보는 노출확률이 높은 공장, 산업 또는 직업에 고용된 사실여부만을 갖고 있을 때이다. 대부분의 산업보건연구에서 노출정보는 두 극단사이에 존재한다. 최근 유사노출군 설정 방법과 대표치 추정을 위한 통계방법들이 소개되면서 전향적으로는 이러한 노출 값의 계산이 가능해지고 있다. 그러나 후향적 노출 평가에서는 순수하게 노출 평가를 목적으로 조사된 자료가 아닌 자료들을 수집하여 노출을 추정하여야 하기 때문에 사실상 계량화된 개인 노출 값을 얻기는 매우 어렵다. 직무-노출매트릭스를 통하여 노출 값을 추정하는 것은 환자-대조군 연구, 단면조사 연구 등의 연구방법에서 흔히 일어 날 수 있는 정보편의를 줄일 수 있어 직업성 역학 연구에서 생애 노출 값의 추정 혹은 노출강도의 추정에 직무-노출매트릭스의 사용이 점차 증가되고 있다. 따라서 직업성 역학연구에서 유용하게 사용되고 있는 직무-노출매트릭스를 고찰하고 분석함으로써 특정 사업장 혹은 산업 중심의 직무-노출매트릭스의 설계 방안을 제시하고자 하였다. 특히 직무구분 축을 중점적으로 설명함으로써 향후 직업적 역학연구의 노출평가를 수행할 때와 근로자 건강보호를 위한 작업장 유해인자 관리를 위한 노출평가를 수행할 때 유용한 방법을 제공하고자 하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권2호
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pp.93-101
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2017
This paper proposes an algorithm for adaptive loop filter (ALF) complexity reduction in the decoding process. In the original ALF algorithm, filtering for I frames is performed in the frame unit, and thus, all of the pixels in a frame are filtered if the current frame is an I frame. The proposed algorithm is designed on top of the local gradient calculation. On both the encoder side and the decoder side, homogeneous areas are checked and skipped in the filtering process, and the filter coefficient calculation is only performed in the inhomogeneous areas. The proposed algorithm is implemented in Joint Exploration Model (JEM) version 3.0 future video coding reference software. The proposed algorithm is applied for frame-level filtering and intra configuration. Compared with the JEM 3.0 anchor, the proposed algorithm has 0.31%, 0.76% and 0.73% bit rate loss for luma (Y) and chroma (U and V), respectively, with about an 8% decrease in decoding time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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