This paper presents a new geometric morphing algorithm for polygons based on a simple geometric structure called direction map, which is mainly composed of a circular list of direction vectors defined by two neighboring vertices of a polygon. To generate a sequence of intermediate morphing shapes, first we merge direction maps of given control shapes based on a certain ordering rule of direction vectors, and scale the length of each direction vectors using Bezier or blossom controls. We show that the proposed algorithm is an improvement of the previous methods based on Minkowski sum (or convolution) in th aspects of computational efficiency and geometric properties.
고속도로에서 공사로 인한 차로폐쇄가 발생하면 병목이 형성되어 혼잡이 발생한다. 따라서 공사구간의 도로 운영효율을 개선하기 위해 다양한 교통관리전략이 개발되었으며, 대표적으로 공사구간 상류에 운영하는 합류제어가 있다. 일반차 환경에서는 혼잡시 운전자가 합류에 어려움을 겪어 전략 운영에 한계가 존재하나, 자율협력주행차는 통신기능을 활용하여 고도화된 교통관리전략의 운영이 가능하다. 이에 본 연구는 자율협력주행차 환경에서 동적합류제어와 차로변경제어를 통합한 교통관리전략을 개발하였다. 통합제어전략은 공사구간 상류의 점유율을 기준으로 조기합류 또는 지연합류를 운영하며, 비공사차로의 차로별 교통량을 균형화 하기 위해 차로를 변경할 차량수를 결정한다. 미시교통시뮬레이션에 자율협력주행차와 전략을 구현하고 분석한 결과 누적 통과교통량, 공사구간 상류의 평균속도 및 네트워크 평균통행시간이 개선되어 도로 운영성이 향상된 것을 확인하였다.
군집주행은 교통흐름을 개선하고 연료소비와 환경개선 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 특히 커넥티드 기반의 자율주행차 시스템에서는 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽을 크게 줄여줄 수 있어 도입이 필수적이다. 효율적인 군집주행 운영을 위해서는 군집그룹의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하기 ?문에, 본 연구에서는 동적으로 군집그룹 규모를 제어하는 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 마코프 체인에 기반한 수학적 모델에 의해 분석되었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 군집그룹의 규모를 적절하게 잘 제어하는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper a platoon merging control system is considered as a remotely located system with state represented by a stochastic process. in the system it is common to encounter situations where a single decision maker controls a large number of subsystems and observation and control signals are sent over a communication channel with finite capacity and significant transmission delays. Unlike a classical estimation problem where the observation is a continuous process corrupted by additive noise there is a constraint that the observation must be coded and transmitted over a digital communication channel with fintie capacity. A recursive coder-estimator sequence is a state estimation scheme based on observations transmitted with finite communication capacity constraint. in this paper we introduce a stochastic model for the lead vehicle in a platoon of vehicles in a lane considering the angle between the road surface and a horizontal plane as a stochastic process. In order to merge two platoons the lead vehicle of the following platoon is controlled by a remote control station. Using the observation transmitted over communication channel the remote control station designs the feedback controller. The simulation results show that the intervehicle spacings and the deviations from the desired intervehicle spacing are well regulated.
Various anatomical MRI imaging biomarkers for Alzheimer's Disease (AD) identification have been recognized so far. Cortical and subcortical volume, hippocampal, amygdala volume, and genetics patterns have been utilized successfully to diagnose AD patients from healthy. These fundamental sMRI bio-measures have been utilized frequently and independently. The entire possibility of anatomical MRI imaging measures for AD diagnosis might thus still to analyze fully. Thus, in this paper, we merge different structural MRI imaging biomarkers to intensify diagnostic classification and analysis of Alzheimer's. For 54 clinically pronounce Alzheimer's patients, 58 cognitively healthy controls, and 99 Mild Cognitive Impairment (MCI); we calculated 1. Cortical and subcortical features, 2. The hippocampal subfield, amygdala nuclei volume using Freesurfer (6.0.0) and 3. Genetics (APoE ε4) biomarkers were obtained from the ADNI database. These three measures were first applied separately and then combined to predict the AD. After feature combination, we utilize the sequential feature selection [SFS (wrapper)] method to select the top-ranked features vectors and feed them into the Multi-Kernel SVM for classification. This diagnostic classification algorithm yields 94.33% of accuracy, 95.40% of sensitivity, 96.50% of specificity with 94.30% of AUC for AD/HC; for AD/MCI propose method obtained 85.58% of accuracy, 95.73% of sensitivity, and 87.30% of specificity along with 91.48% of AUC. Similarly, for HC/MCI, we obtained 89.77% of accuracy, 96.15% of sensitivity, and 87.35% of specificity with 92.55% of AUC. We also presented the performance comparison of the proposed method with KNN classifiers.
교통상황에 따른 차로변경관련 현장자료의 부재와 더불어 기존 시뮬레이션 프로그램의 반영여부에 대한 연구가 없는 상태에서 특정 교통 및 도로조건하에서의 차로변경행태를 무시한 시뮬레이션 자료나 연구결과는 실제 상황과 비교하여 많은 차이를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 자료를 기반으로 강제 차로변경행태모형을 추정 및 분석하여 기존 시뮬레이션 툴의 반영여부를 알아본다. 이를 위하여, 대상 시뮬레이션 네트워크는 도로공사 시 차로폐쇄로 인한 강제 차로변경상황을 고려하였으며, 실제 교통자료를 이용한 미시적인 시뮬레이션 보정작업을 수행하였다. 또한, 실제 도로공사 시 교통류 처리를 위한 교통운영기법 중 하나인 합류제어전략에 따른 강제 차로변경행태를 대상 시뮬레이션툴에 반영하였다. 이를 통하여 얻어진 교통자료를 가지고 로지스틱 회귀모형을 이용한 강제 차로변경행태를 추정하였다. 모형의 분석결과, 미시적 보정작업을 거친 시뮬레이션 툴은 도로공사 시 차로변경행태를 합류제어전략에 따라 적절하게 반영하는 것으로 판단된다. 하지만, 주의할 점은 본 연구에서 추정된 강제 차로변경행태모형은 추후 실제 교통상황과 차로변경행태간 상호관계를 규명하고 신뢰성 있는 모형개발에 필요한 기초자료에 해당한다. 따라서, 추정된 모형의 파라메터 값들은 상대적인 개념으로서 모형자체의 적용성을 논할 단계가 아님을 주지할 필요가 있다.
본 논문에서는 최대 기울기 차이(maximum gradient difference, MGD)를 이용한 효과적인 문자 분할과 문자 영역을 강조하기 위한 적응적 오차 확산법을 제안한다. 스캔 라인을 따라 기울기를 계산하고, 잠재적 문자 영역을 융합하기 위해 국부적 윈도우 내에 MGD 값을 채운다. 노이즈 필터링을 거친 후, 배경에는 기존 오차 확산법, 문자에는 경계 향상 오차 확산법을 적용한다. 서로 다른 하프토닝 알고리즘의 사용으로 눈에 거슬리는 결함이 발생하기 때문에 경계 결함을 줄이기 위해 단계적 팽창(gradual dilation)을 적용한다. 단계적으로 팽창된 문자 영역(gradually dilated to저 region, GDTR)에 기반한 샤프닝(sharpening)은 문자 영역의 경계에서 연속적으로 점이 찍히는 것을 막을 수 있다. 제안한 적응적 오차 확산법은 일반적인 오차 필터를 이용하여 경계 향상 정도를 조절할 수 있는 칼라 하프토닝 방법이다. 경계 향상 정도와 색차를 분석하여 경계 향상 계수를 정하고, 경계 향상 오차 확산법의 사용으로 인해 점이 찍히지 않는 결함을 줄이기 위하여 추가적인 오차 요소를 반영하였다. 스캔한 영상을 제안한 방법을 이용하여 하프토닝하면 배경의 변화 없이 문자 부분이 선명한 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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