본 논문에서는 스테레오 항공 영상으로부터 영상에 포함된 건물의 3차원 복원을 위해 건물 형태에 대한 모델을 생성하고 건물 모델을 구성하는 선소를 찾아 건물을 복원하는 알고리듬에 대해 다루고 있다. 건물을 검출하기 위해 일반적으로 필요한 에지 검출, 에지의 직선화, 선소의 연결 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 복원하는 건물을 몇 개의 파라미터값으로 표현하고 건물 모델을 이용하여 원영상에서 건물의 선소들을 직접 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 선소 검출시 건물을 구성하는 각각의 선소에 대해 선소 측정 함수를 동시에 적용하여 독립적인 선소 검출 방법보다 건물 검출의 정확도를 높였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 건물의 정확한 검출 및 복원 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, a low cost magnetic position sensor for linear position detection is proposed. The proposed magnetic sensor can be applied to the linear motor which has stator with periodical teeth, such as transverse flux linear motor(TFLM). Sine and cosine waves can be generated from the unit sensor module as the linear motor moves, and the outputs can be converted to the position data by interpolation IC. To reduce the speed ripple caused by the position error, the Luenberg observer is introduced. The validity of the proposed magnetic position sensor is verified by experiment with a 750N three-phase TFLM.
직선 및 곡선과 같은 선형 특징은 영상 처리에 있어 중요한 특징중의 하나이다. 본 논문에서는 의미있는 선형 특징의 새로운 기법이 제안된다. 이 기법은 그래프 이론의 미니멀 스패닝 트리를 이용하여 경계점들을 연결하고 그 다음, 헤어(의미없는 잔가지)와 불합리한 선분을 제거한다. 이와 같이 추적된 선형 특징을 근사화 묘사하기 위하여 부분 선형 근사화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 기법으로 실험을 수행하여 그 결과를 보여 주었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.142-148
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2008
In this paper, we deal with the problem of reducing the order of the detection filter for the linear time-invariant system. Even if the detection filter is generally designed in the form of full order linear observer, we show that it is possible to reduce its order when the response of fault signals is limited to a subspace of the estimation state space. We propose a method to extract the subspace using the observer canonical form considering the dynamics related to the remaining subspace acts as a disturbance. We designed a reduced order detection filter to reject the disturbance as well as to guarantee fault detection and isolation. A simulation result for a 5th order system is presented as an illustrative example of the proposed design method.
In a cloud environment, performance degradation, or even downtime, of virtual machines (VMs) usually appears gradually along with anomalous states of VMs. To better characterize the state of a VM, all possible performance metrics are collected. For such high-dimensional datasets, this article proposes a feature extraction algorithm based on unsupervised fuzzy linear discriminant analysis with kernel (UFKLDA). By introducing the kernel method, UFKLDA can not only effectively deal with non-Gaussian datasets but also implement nonlinear feature extraction. Two sets of experiments were undertaken. In discriminability experiments, this article introduces quantitative criteria to measure discriminability among all classes of samples. The results show that UFKLDA improves discriminability compared with other popular feature extraction algorithms. In detection accuracy experiments, this article computes accuracy measures of an anomaly detection algorithm (i.e., C-SVM) on the original performance metrics and extracted features. The results show that anomaly detection with features extracted by UFKLDA improves the accuracy of detection in terms of sensitivity and specificity.
공간다중화 방식을 사용하는 MIMO 시스템은 다이버시티 기법을 사용하는 MIMO 시스템과 비교할 때 높은 전송률을 달성하지만 다이버시티 이득이 낮아 데이터 전송 신뢰도를 높이기 위하여 MIMO 수신단에서 공간정보스트림을 분리해야한다. 본 논문에서는 격자부호에 의한 채널 용량 검출 기법, 사용자 3인인 간섭채널과 선형검출기법인 ZF(Zero Forcing)와 MMSE(Minimum Mean Square Error) 검파 기법을 비교했다. 이때 채널은 Diagonal 채널이 된다. 즉, Diagonal 채널은 $[H]_N[H]_N^{-1}=[I]_N$로 역행렬이 element-wise inverse로 Jacket 행렬의 성질을 만족함을 확인했다.
In this paper a two-stage maximum-likelihood (ML) detection structure for group detection in DS/CDMA systems is presented. The first stage of the receiver is a linear filter, aimed at suppressing the effect of the unwanted (i.e., out-of-grout) users' signals, while the second stage is a non-linear block, implementing a ML detection rule on the set of desired users signals. As to the linear stage, we consider both the decorrelating and the minimum mean square error approaches. Interestingly, the proposed detection structure turns out to be a generalization of Varanasi's group detector, to which it reduces when the system is synchronous, the signatures are linerly independent and the first stage of the receiver is a decorrelator. The issue of blind adaptive receiver implementation is also considered, and implementations of the proposed receiver based on the LMS algorithm, the RLS algorithm and subspace-tracking algorithms are presented. These adaptive receivers do not rely on any knowledge on the out-of group users' signals, and are thus particularly suited for rejection of out-of-cell interference in the base station. Simulation results confirm that the proposed structure achieves very satisfactory performance in comparison with previously derived receivers, as well as that the proposed blind adaptive algorithms achieve satisfactory performance.
This paper concerns the problem of simultaneous fault detection and disturbance reject control(SFDDRC) for a class of linear time-invariant system. In the framework of fault detection, residual generators are required to be robust to disturbances existing in the system. Different from most of the existing simultaneous fault and control(SFDC) methods, SFDDRC rejects the influences of disturbances on residual generators by disturbance observer-based control(DOBC). This not only effectively improves the accuracy of fault detection, but also solves the problem that most of the existing SFDC methods require that the disturbance must be bounded. Finally, a numerical example is given to verify the validity of the method.
본 논문은 국내 주요 시설 및 국가 기반 시설로 변화되고 있는 터널 및 지하 공동구의 조기화재탐지설비시스템 설치에 이용되고 있는 광센서 선형 화재 감지 시스템에 대한 특성 분석을 목적으로 연구를 수행하였다. 연구 방법으로는 저온 환경인 $-20^{\circ}C$에서 5일간 5가지의 열감지기 중에서 작동 여부를 확인한 결과 광센서 선형 감지기만 작동하는 것을 알 수 있었다. 또한 터널과 같은 풍속이 발생되는 곳을 가정하여 축소 모형 터널을 제작하여 0 m/s와 1 m/s를 변수로 하여 광센서 선형 감지기의 작동 특성을 분석하였다. 그 결과로서 광센서 선형 감지 시스템의 온도 변화에 있어서는 풍속이 없을 때인 0 m/s 때의 값이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다.
In this paper, we propose a fast and accurate system for detecting pedestrians from a static image. Histogram of Oriented Gradients (HOG) is a well-known feature for pedestrian detection systems but extracting HOG is expensive due to its high dimensional vector. It will cause long processing time and large memory consumption in case of making a pedestrian detection system on high resolution image or video. In order to deal with this problem, we use Principal Components Analysis (PCA) technique to reduce the dimensionality of HOG. The output of PCA will be input for a linear SVM classifier for learning and testing. The experiment results showed that our proposed method reduces processing time but still maintains the similar detection rate. We got twenty five times faster than original HOG feature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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