본 논문에서는 2 Ms/s의 데이터 rate와 12-비트의 해상도를 갖는 Sigma-delta modulator의 구조를 제안한다. Sigma-delta modulator는 oversampling과 노이즈 shaping의 두 가지 특성으로 인해 낮은 해상도의 A/D 변환기와 결합하여 높은 해상도를 갖는 A/D 변환기의 구현이 가능하다는 장점으로 audio 응용 분야에 널리 사용되어 왔다. 그러나, Sigma-delta modulator를 무선 데이터 통신 등 다양한 응용 분야에서 사용하기 위해서는 좀더 높은 데이터 rate를 갖는 Sigma-delta modulator에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서 제안한 Sigma-delta modulator 구조는 기존의 64 내지 256의 oversampling비를 16으로 낮추어 sampling을 하여 기존의 수 십에서 수 백 Ks/s정도의 데이터 rate를 1 Ms/s 이상의 높은 데이터 rate에서 동작하도록 하였다. 그리고 두 개의 2차 Sigma-delta modulator를 Cascade 구조로 연결하고, 이득을 최적화하여 4차의 Sigma-delta modulator와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 내부에는 1-비트 A/D, D/A 변환기를 채용하여 부가적인 calibration 회로가 필요 없도록 하였다.
For the problem that the face image of surveillance video cannot be accurately identified due to the low resolution, this paper proposes a low resolution face recognition solution based on convolutional neural network model. Convolutional Neural Networks (CNN) model for multi-scale input The CNN model for multi-scale input is an improvement over the existing "two-step method" in which low-resolution images are up-sampled using a simple bi-cubic interpolation method. Then, the up sampled image and the high-resolution image are mixed as a model training sample. The CNN model learns the common feature space of the high- and low-resolution images, and then measures the feature similarity through the cosine distance. Finally, the recognition result is given. The experiments on the CMU PIE and Extended Yale B datasets show that the accuracy of the model is better than other comparison methods. Compared with the CMDA_BGE algorithm with the highest recognition rate, the accuracy rate is 2.5%~9.9%.
This paper proposes a performance-improving face recognition system based on a super resolution method for low-resolution images. The conventional face recognition algorithm has a rapidly decreased accuracy rate due to small image resolution by a distance. To solve the previously mentioned problem, this paper generates a super resolution images based o deep learning method. The proposed method improved feature information from low-resolution images using a super resolution method and also applied face recognition using a feature extraction and an classifier. In experiments, the proposed method improves the face recognition rate when compared to conventional methods.
Long-term GPS data analysis was performed in order to analyze the seasonal variation of tropospheric delay and the success rate of the ambiguity resolution. For this analysis, a total of 57 stations including 10 IGS stations in East Asia were processed together with double-differenced observables using Bernese GPS Software V5.0. The time span for this study ranges from 2002.0 to 2012.5 (10.5 years). The average baseline length is 339.0 km and the maximum reaches up to 2,000 km. The analysis is focused on two things: the annual variation of the tropospheric delay and the ambiguity resolution rate. The tropospheric delay is closely related to the weather condition, especially relative humidity, therefore it was estimated that the maximum would be in summer, while reaching its minimum in winter with the apparent seasonal variations. On the contrary, however, the success rate of the ambiguity resolution shows the opposite pattern: its maximum was in winter and minimum in summer. The fact seems to be induced by the surrounding conditions; that is, the trees thick with leaves near the GPS antenna interfere with GPS signals in summer. This seems to confirm partly that there is a distinct trend in the decreasing success rate since 2006 because the trees are growing every year. It is necessary to eliminate the factors that degrade the GPS quality and the tropospheric modeling for Korea needs to be studied further.
Most of virtual reality systems ask users to control 3D objects or to navigate 3D world using 3D controllers. To maximize the human performance in the control, the design of virtual reality system and its input and output devices should be optimized. In this study, an experiment was designed to investigate the effects of three resolution factors of a virtual reality system on the human performance. Six subjects conducted the experiment for the factors; two frame rates, three spatial resolutions, and three pictorial contents. The result showed that the greater the spatial resolution was, the higher the human performance was. For the temporal resolution, fixed frame rate at 18 Hz was better than the varied maximized frame rate. For the pictorial contents, the virtual space with orientation cues marked the greatest performance than the other two conditions; the virtual space without any orientation cue and the virtual space like real world. These results could be applied for the design of virtual reality systems.
시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.
The present study has been conducted to examine the effect of grid resolution on the predicted results for electric cable fire using pyrolysis model in FDS(Fire Dynamics Simulator, version 5). The grid independent test for different grid resolutions has been performed for a PE coating cable and the grid resolution is defined by the non-dimensional characteristic length of fire and mean grid size. The calculated maximum heat release rate and mean flame spread rate were almost constant for higher grid resolution of 20${\sim}$25 and the computing time for the grid resolution takes approximately 20hours to solve flame propagation with pyrolysis model. The geometrical simplification of a electric cable dose not greatly affect on the maximum heat release rate and flame spread rate and the rectangular approximation of cable shape gives acceptable result comparing with the round cable with stepwise grid.
탐사 시스템을 포함하여 대부분의 센싱 및 계측 시스템은 중요한 정보를 놓치지 않기 위하여 필요한 정보 보다 높은 샘플주기로 정보를 수집 한다. 이는 경우에 따라 센싱 및 계측 시스템이 비효율적일 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 적은 샘플자료로부터 높은 정밀도의 정보 취득에 관한 새로운 두 가지 연구분야를 소개하고자 한다. 하나는 가능한 적은 샘플로 원래의 정보를 복원하는 압축센싱(Compressed Sensing)기술이며, 또 다른 하나는 이미 얻어진 한정된 샘플로부터 높은 해상도의 정보를 추정하는 초고해상도(Super-Resolution)기술이다. 본 논문에서는 압축센싱 기술의 기본이론과 복원기술에 대해 설명하고, 탐사분야의 적용 사례, 초고해상도 기술의 배경 및 최근의 기술인 FRI (Finite Rate of Innovation) 개념과 LIMS (Least-squares based Iterative Multipath Super-resolution)기술의 적용사례를 소개한다. 결론으로는 이러한 새로운 기술들이 지구물리 탐사분야에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.243-246
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2006
This study investigates the improvement in the theoretical success rate of the integer ambiguity resolution in GPS/GNSS carrier-phase positioning by using many visible satellites. It estimates the dependence of the rate on the baseline length in relative positioning under the condition of the use of double/triple-frequency navigation signals. The calculation results show that the use of 14 navigation satellites (i.e., seven GPS and seven Galileo ones) remarkably improves the success rate under the condition of very short baseline length, compared with the use of seven GPS ones. The numerical reliability of the calculated success rates is strictly tested by examining the tightness of the union and minimum-distance bounds to the rate. These bounds are also shown to be effective to investigate the realization of the high success rates.
In this study, we demonstrate ultrahigh-resolution spectral-domain optical coherence tomography with a 200-kHz line rate using a superluminescent diode with a -3-dB bandwidth of 100 nm at 849 nm. To increase the line rate, a subset of the total number of camera pixels is used. In addition, a partial-spectrum detection method is used to obtain OCT images within an imaging depth of 2.1 mm while maintaining ultrahigh axial resolution. The partially detected spectrum has a flat-topped intensity profile, and side lobes occur after fast Fourier transformation. Consequently, we propose and apply the super-Gaussian window function as a new window function, to reduce the side lobes and obtain a result that is close to that of the axial-resolution condition with no window function applied. Upon application of the super-Gaussian window function, the result is close to the ultrahigh axial resolution of 4.2 ㎛ in air, corresponding to 3.1 ㎛ in tissue (n = 1.35).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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