Kim, Tae-Soo;Kim, Jae-Eun;Jeong, Je-Hyun;Kim, Yoon-Young
Journal of Mechanical Science and Technology
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제18권2호
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pp.253-261
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2004
A simple and effective filtering method to control the member size of an optimized structure is proposed for topology optimization. In the present approach, the original objective sensitivities are replaced with their relative values evaluated within a filtering area. By adjusting the size of the filtering area, the member size of an optimized structure or the level of its topological complexity can be controlled even within a given finite element mesh. In contrast to the checkerboard-free filter, the present filter focuses on high-frequency components of the sensitivities. Since the present filtering method does not add a penalty term to the objective function nor require additional constraints, it is not only efficient but also simple to implement. Mean compliance minimization and eigenfrequency maximization problems are considered to verify the effectiveness of the present approach.
항공레이저측량시스템은 레이저펄스가 투과하지 못하는 건물지역에서는 DEM을 구축하기 위해 원시 DSM 자료로부터 건물 등의 지물을 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구에서는 항공레이저측량을 이용하여 구축한 DSM 자료로부터 다양한 크기의 평균필터를 적용하였으며, 표준편차 변화율을 분석하여 $39{\times}39$를 최적의 필터크기로 결정하였다. 또한 최적필터를 적용하여 분석한 DEM과 항공레이저측량 원시 DSM 자료를 상호 비교함으로서 표준오차 ${\pm}0.065m$를 확보할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 평균필터기법이 경사가 완만한 도시지역내 DEM을 추출하는데 매우 효과적임을 알 수 있었다.
In this paper, we propose multi-scale infrared target detection algorithm with varied filter size using integral image. Filter based target detection is widely used for small target detection, but it doesn't suit for large target detection depending on the filter size. When there are multi-scale targets on the sky background, detection filter with small filter size can not detect the whole shape of the large targe. In contrast, detection filter with large filter size doesn't suit for small target detection, but also it requires a large amount of processing time. The proposed algorithm integrates the filtering results of varied filter size for the detection of small and large targets. The proposed algorithm has good performance for both small and large target detection. Furthermore, the proposed algorithm requires a less processing time, since it use the integral image to make the mean images with different filter sizes for subtraction between the original image and the respective mean image. In addition, we propose the implementation of real-time embedded system using FPGA.
본 논문은 트리구조의 필터뱅크를 이용하여 필터링을 할 때 데시메이션으로 인해서 생기는 왜곡을 보상하기 위해서 보조 필터(엘리어싱 제거기)를 사용하는 방법을 제안하고 이를 이용하여 잡음을 제거하여 음질을 향상시키는 실험을 행했다. 입력신호는 두 채널의 분석필터에 의해 서브밴드로 분해된 후 데시메이션되고 다시 각 서브밴드로 분해된 신호를 적응필터를 이용하여 필터링을 한다. 이러한 기법으로 각 주파수 대역을 균일한 대역으로 분해할 수 있으며 각 서브밴드별로 각기 다른 수렴상수를 사용할 수 있어서 수렴속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 특히 잡음 제거나 음질 향상에 서브밴드 적응 필터뱅크를 응용할 경우 수렴속도가 빨라야 하며, 임펄스 응답의 길이가 긴 시스템을 모델링하는 데 응용할 수 있는 장점이 있다. 적응필터 계수의 갱신 방법으로는 VSS(Variable Step Size) LMS 알고리듬을 사용하였으며, 실험 결과, 기존의 서브밴드 구조보다 제안한 구조가 최소 평균 오차나 수렴성능 면에서 우수한 성능을 보였다.
긴 길이의 적응 필터와 높은 상관도의 입력신호를 사용하는 적응 필터링 응용에서 적응 필터의 수렴성능을 향상 시키기 위해 가변 스텝사이즈를 이용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용한 M-부밴드 구조에서 각 적응 부필터별 서로 다른 스텝사이즈를 사용함으로써 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 각 갱신시점에서 적응 필터의 평균자승오차를 최소화하도록 유도된 스텝사이즈는 가변 스텝사이즈를 사용하는 기존 알고리즘에 비해 좋은 수렴성능을 보인다. 기존 알고리즘에 비해 우수한 제안한 알고리즘의 수렴성능을 확인하기 위해 시스템 식별 모델을 고려하여 AR(1)과 AR(2) 유색 입력 신호에 대한 최소자승편차에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.
This study estimates the true price of an asset and finds the optimal bid/ask prices for market makers. We provide a novel state-space model based on the exponential Ornstein-Uhlenbeck volatility and the Heston models with Gaussian noise, where the traded price and volume are available, but the true price is not observable. An objective of this study is to use Bayesian filtering to estimate the posterior distribution of the true price, given the traded price and volume. Because the posterior density is intractable, we employ the guided particle filtering algorithm, with which adaptive rejection metropolis sampling is used to generate samples from the density function of an unknown distribution. Given a simulated sample path, the posterior expectation of the true price outperforms the traded price in estimating the true price in terms of both the mean absolute error and root-mean-square error metrics. Another objective is to determine the optimal bid/ask prices for a market maker. The profit-and-loss of the market maker is the difference between the true price and its bid/ask prices multiplied by the traded volume or bid/ask size of the market maker. The market maker maximizes the expected utility of the PnL under the posterior distribution. We numerically calculate the optimal bid/ask prices using the Monte Carlo method, finding that its spread widens as the market maker becomes more risk-averse, and the bid/ask size and the level of uncertainty increase.
In this study, SiC whiskers were grown on a porous SiC diesel particulate filter for nanoparticle filtering. To grow the whiskers at the inner pore without closing the pores, we used chemical vapor infiltration with a solution source and a dilute. As the deposition time increased, the whiskers grew and formed a network structure. After 180 min of deposition, the mean diameter of the whiskers was 174 nm and the compressive strength was 58.4 MPa. The pores shrank from $10{\mu}m\;to\;0.4{\mu}m$ and, because the whiskers filed the inner pores, the gradient of permeability decreased as the deposition time increased. However, by using the network structure of whiskers deposited for 120 min and 180 min, we obtained a diesel particulate filter with pores of $0.98{\mu}m\;and\;0.4{\mu}m$, respectively. Furthermore, the filter shows better permeability than a porous body with pores of $1{\mu}m$. In short, by filtering the nanoparticulate materials, the network structure of whiskers improves the strength, reduces the pore size and minimizes the permeability drop.
토양수분량은 수문연구에 있어 중요한 인자 중의 하나이며, 그 필요성이 점차 강조되고 있다. 국내에서도 최근 새로운 관측기기의 도입이나 수자원위성의 개발 등에 관한 연구가 점차 활발하게 이뤄지고 있으나, 토양수분량 자료의 생산, 품질관리 및 배포 시스템에 관한 연구 및 개발이 부족한 실정이다. 반면에 해외에서는 International Soil Moisture Network(ISMN)을 통해 토양수분량 자료의 품질관리 및 배포가 활발하게 이루어지고 있는데, ISMN에서는 토양특성, 강우에 대한 반응, 토양온도, 시계열특성을 이용해 토양수분량 관측 자료를 품질관리 하고 있다. 본 연구에서는 ISMN의 spike 검출 알고리즘에서 그래프 평활화(smoothing)를 위해 이용되는 Savitzky-Golay 필터의 window size와 polynomial order(filter order)를 다양하게 변화시키고, 이를 설마천 관측소에서 측정한 토양수분량 원시자료에 적용하여 window size와 polynomial order별로 편의(bias), 변동(variation), 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 산정하였다. 통계산정 결과 원시자료와의 bias는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 적용했을 때 가장 작은 것으로 나타났으며, variance는 window size가 3이고 polynomial order가 2인 필터를 이용했을 때가 원시자료와 가장 유사한 것으로 나타났다. 또한, RMSE는 window size가 5이고 polynomial order가 3일 때 가장 작은 것으로 나타났다. 이는 추후 토양수분량 품질관리를 수행하기 위해 적절한 필터 계수 값을 제시할 수 있는 논문으로 사료된다.
Mean-Shift 알고리즘은 목표모델과 후보영상 사이의 컬러분포의 유사도를 이용하는 국부적 탐색기법으로서, 그 기법의 단순성 및 안정성 면에서 뛰어나 얼굴추적에 많이 이용되고 있다. 그러나 컬러분포를 이용한 얼굴추적은 목표모델과 유사한 컬러분포를 갖는 객체나 배경의 영향에 취약하다. 또한 얼굴 추적에서 결정되는 얼굴영역은 얼굴인식 혹은 얼굴방향 등을 계산할 때 중요한 단서가 되는데, 완전히 다른 컬러분포를 갖는 객체의 가려짐으로 얼굴영역의 크기나 위치가 변동될 위험이 있다. 대체로 거리정보는 얼굴과 배경의 구분에 효율적이고 컬러정보는 객체 구분에 유리하다는 가정으로부터, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 거리 정보와 컬러 정보를 함께 이용하는 양방향 필터를 고안하고, 이것을 Mean-Shift 알고리즘에 활용하였다. 일련의 실험을 통해 성공적인 실험결과를 얻었다.
입력신호의 상관도가 높은 신호처리 응용에서 부밴드 인접투사(Subband Affine Projection: SAP) 알고리즘과 스텝사이즈 조정은 LMS형(Least Mean Square-type) 알고리즘이 갖는 느린 수렴속도와 큰 정상상태오차를 개선할 수 있는 좋은 해결책이다. 본 논문은 가변 스텝사이즈를 사용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 구조의 인접투사 알고리즘과 스텝사이즈 조정을 결합함으로써 적은 계산량으로 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 높은 상관도를 갖는 입력신호에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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